文档介绍：计量经济学虚拟变量模型
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第一节 虚拟变量的概念与设定
一、虚拟变量的概念
在经济计量分析中， 经常会碰到所建模型的被解释变量不仅受诸如收入、产量、第17页，共101页，2022年，5月20日，7点12分，星期三
３．如果一个回归模型有截距项，而且这个质的因素又有两种特征，也就是将其分两类，则我们只需要引入一个虚拟变量。。如果一个回归方程有截距项，只有一个质的因素影响被解释变量，它有个m特征，我们就要引入m-1个虚拟变量；
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如果回归方程没有截距项，那么这个质的因素有多少个特征就要设多少个虚拟变量，这就是虚拟变量的使用原则。
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虚拟变量陷阱：如果虚拟变量设定不当，会使最小二乘法无解，称这种情况为虚拟变量陷阱。
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引入两个虚拟变量对有截距项和没有截距项的情况分别讨论。
(1)对有截距项的情况，我们如果设两个虚拟变量，则回归模型为
（）
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式()也可表示为
其中， ，显然如下等式成立。
（）
（）
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式()表明模型()即原模型()中有完全的多重共线性，将导致最小二乘估计无解。我们称该情景为掉入虚拟变量陷阱。所以，在有截距项的情况下，如果一个质的因素有多少个特征就引入多少个虚拟变量是行不通的。
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(2)对没有截距的情况，我们如果设两个虚拟变量，
显然模型()中，解释变量D1,D2和X之间无完全的多重共线性。可以使用普通最小二乘法估计式（）的参数。
（）
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一 、截距变动模型和斜率变动模型
（一）包含一个虚拟变量的截距变动模型
假设只有一个定性因素影响被解释变量的变化，而且这个因素仅有两种特征，这时候只需要引入一个虚拟变量。
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（亚洲金融危机或SARS的影响）居民消费的样本，并建立了虚拟变量计量模型。
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对 β1 作t 检验，若 β1 显著地不为0，我们就认为正常年份和非正常年份居民在消费行为上的差异是明显的。若 β1 >0，则正常年份的居民消费水平高于非正常年份的居民消费水平。
利用最小二乘法对式（）进行估计，可得到
（）
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（二）斜率变动模型
在实际问题中，斜率单独变动出现的情形一般比较少，它指的是改变了变动的速率也就是弹性。 例如城镇居民家庭与农村居民家庭的消费函数， 在边际消费倾向（斜率）上可能会有所不同，假设它们的消费函数在截距项没有区别。
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那么回归模型可记为
（）
其中，Yi=第个家庭的消费水平，Xi=第个家庭的收入水平，
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式（）可以表示为
（）
（）
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（三）包含多个虚拟变量的截距变动模型
如果一个质的因素仅有两种特征，只需引入一个虚拟变量。但是，很多质的因素往往不只具有两个特征，例如全世界的国家可以分为发达国家、发展中国家、不发达国家。
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我国少数民族在很多问题上有差异，所以当把民族作为虚拟变量时，不能简单将其分为汉族和非汉族；季节因素是我们最常见的质的因素，它具有四个特征，按照前面的原则，我们要引入三个虚拟变量。
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