《受限因變量模型》PPT課件

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1、第五章受限因變量模型本章內(nèi)容第一節(jié)二元選擇模型線性概率模型PROBIT模型LOGIT模型極端值模型擬合優(yōu)度測定第二節(jié)多元選擇模型無序多元選擇模型有序因變量模型(Ordereddata)計(jì)數(shù)模型(Countdata)第三節(jié)刪改與截取模型刪改數(shù)據(jù)或截取數(shù)據(jù)模型估計(jì)中的問題受限因變量模型（TOBIT模型）模型估計(jì)方法與統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)用計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型反映選擇行為行為主體從事的每項(xiàng)活動都可以看作是一種選擇；行為主體有其偏好；人們的行為有其規(guī)則；在經(jīng)濟(jì)分析中，通常認(rèn)為選擇基于效用最大化標(biāo)準(zhǔn)。研究中需要考慮：行為理論基礎(chǔ)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型方法模型設(shè)定統(tǒng)計(jì)理論和數(shù)據(jù)估計(jì)方法應(yīng)

2、用分析行為假定就可以選擇的活動而言，行為主體的偏好具有傳遞性和完備性。每項(xiàng)選擇都有其相應(yīng)的效用水平Uijt每個行為主體都試圖獲得最大效用，當(dāng)Ui1t>Ui2t時，行為主體會選擇第一項(xiàng)活動。然而我們無法觀測效用本身，我們只有通過觀察行為主體做出的選來揭示其偏好行為主體選擇第一項(xiàng)活動意味著Ui1t>Ui2t隨機(jī)效用函數(shù)(RandomUtilityFunctions)形式：Uij=?j+?i’xij+?i’zi+eij?j為與特定選擇j相聯(lián)系的常數(shù)項(xiàng)xij為選擇j所具有的特性(Attributes)?i為反映行為主體偏好的權(quán)重zi為行為主體的特征?i為行

3、為主體特征的權(quán)重eij為效用函數(shù)中不可觀察的隨機(jī)成分，假定E(eij)=0,Var(eij)=1隨機(jī)效用函數(shù)幫助建立了行為基礎(chǔ)與觀察到的數(shù)據(jù)之間的關(guān)系。行為選擇：考慮二元選擇模型涉及“是”或“否”的決策例如是否攻讀研究生模型：讀研究生獲得的凈效用U讀研=?+?1讀研費(fèi)用+?2預(yù)期收益+?1家庭收入+?2個人能力+e如果凈效用為正，那么選擇讀研究生（簡化模型，真實(shí)中還要與其他選擇進(jìn)行比較，那是多元選擇模型，此處不表）使用的數(shù)據(jù)因變量：1為讀研，0為不讀研解釋變量X1讀研收費(fèi)＋間接費(fèi)用，X2研究生工資增量Z1家庭收入，Z2讀研前學(xué)習(xí)成績顯示出的偏好讀研

4、者U讀研>0，定義Y＝1未讀研者U讀研<0，定義Y=0行為選擇：考慮二元選擇模型由模型分析可以獲得的信息研究生的社會經(jīng)濟(jì)特性是否具有重要意義降低成本是否有助于吸引更多學(xué)生？就業(yè)市場好壞是否對讀研究生有重要影響家庭或個人特征是否影響到選擇家庭收入是否對讀研究生構(gòu)成重要限制？個人的學(xué)習(xí)能力是否影響到讀研的決策？推斷不同條件下的研究生規(guī)模變化提高費(fèi)用/就業(yè)機(jī)會增加/居民收入增加推斷個人的行為哪些學(xué)生最有可能報考研究生有限因變量模型(Limiteddependentvariablemodels)在有些文獻(xiàn)中，有限因變量模型也被稱為離散型選擇模型(Discr

5、eteChoiceModels)有限因變量模型的一般形式可以表達(dá)為：P(y=l

6、x)=G(b0+xb)y*=b0+xb+u,y=max(0,y*)式中P(.)表示事件發(fā)生的概率；y*是一個隱變量（Latentvariable)，其值大小取決于影響因素x，而y*決定事件發(fā)生的概率。當(dāng)y*>0時y=1，當(dāng)y*?0時y=0（可以選擇其他臨界值）。二元因變量模型二元因變量模型是有限因變量模型的一種特殊形式。因變量取值僅為0或1的情況。我們可以將其看作是一種選擇決策模型，當(dāng)選擇時y=1，未選擇時y=0；我們可以用線性概率模型來研究這種情況，模型可以寫作P(y

7、=1

8、x)=b1x1+…+?KxK+e?j表示當(dāng)xj變化時概率的變化該方程推斷的y的值表示做出該選擇的概率。一個問題是，由線性概率方程推斷得出的概率值可能落在區(qū)間[0,1]之外，因而只有在均值附近才較為可靠。二元因變量模型由于線性概率函數(shù)的取值僅為0或1，因而誤差項(xiàng)與模型參數(shù)β出現(xiàn)相關(guān)，即e或是等于-β?X，或是等于1-β?X，因而存在異方差問題。此時線性概率模型違反了相同方差的古典假定，這使得對模型做的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)失效。隨著計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)軟件的不斷發(fā)展，現(xiàn)在已經(jīng)很少使用線性概率模型。概率模型Z1Z*線性概率函數(shù)概率函數(shù)模型如前面所述，利用概率模型做推斷時

9、可能會遇到計(jì)算值超出0~1區(qū)間的情況。為了解決這一問題，我們用概率函數(shù)G(b0+xb)來模擬事件發(fā)生的概率，該函數(shù)應(yīng)滿足0

10、用最大似然法來估計(jì)。Logit模型G(z)的另一種可選形式是邏輯曲線，它是標(biāo)準(zhǔn)邏輯隨機(jī)變量的累積分布函數(shù)，即Logit模型