2021年2021年度二元选择模型讲义.ppt

文档介绍：第一节 线性概率模型模型
第二节 二元Logit离散模型
第三节 二元Probit离散模型模型
第四节 受限Tobit模型
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二元选择模型
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二元离散选择模型的经济背景
实际经济生活中，人们经常遇到二元选择问题。
由于购买住房行为要受到许多因素的影响，不
仅有家庭收入、房屋价格，还有房屋的所在环境、
人们的购买心理等，所以人们购买住房的心理价位
很难观测到，但我们可以观察到是否购买了住房，
即
研究家庭是否购买住房。
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二元选择模型
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员工是否愿意跳槽到另一家公司，取决于薪
资、发展潜力等诸多因素的权衡。员工跳槽的成本
与收益是多少，我们无法知道，但我们可以观察到
员工是否跳槽，即
分析公司员工的跳槽行为。
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二元选择模型
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建议对投票者的利益影响是无法知道的，但可
以观察到投票者的行为只有三种，即
对某项建议进行投票。
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二元选择模型
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从上述被解释变量所取的离散数据看，如果被解释变量只有两个选择，则建立的模型为二元离散选择模型，又称二元型响应模型；如果变量有多于二个的选择，则为多元选择模型。这种二元选择模型或多元选择模型，统称离散选择模型。
主要介绍线性概率模型、Probit模型、Logit模型。
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二元选择模型
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第一节 线性概率模型
一、线性概率模型形式
设家庭购买住房的选择主要受到家庭收入水平的影响，则用如下模型表示
其中:Xi为家庭的收入水平，Yi为家庭购买住房的选择
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二元选择模型
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令 那么
被解释变量Yi 的分布为
Yi
0 1
概率
1-Pi Pi
于是
又因为
所以
家庭选择购买住房的概率是解释变量-家庭收入的一
个线性函数。我们称这一关系式为线性概率函数。
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二元选择模型
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根据经典线性回归，我们知道其总体回归方程是
条件期望建立的，这使我们想象可以构造线性概
率模型
Yi的样本值是0或1 。
线性概率模型只能在 范围内
进行估计。
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二元选择模型
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现在来分析线性概率模型随机干扰项ui的分布
ui
概率
1-Pi Pi
随机干扰项ui的方差为
随机干扰项ui非正态且存在异方差性
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二元选择模型
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由于随机干扰项具有异方差性。修正异方差
的一个方法就是使用加权最小二乘估计。但是加
权最小二乘法无法保证预测值 在 之间，
这是线性概率模型的一个严重缺陷。
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二元选择模型
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