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1、EVIEWS 虚拟变量模型虚拟变量【实验目的】掌握虚拟变量的设置方法。【实验内容】一、试根据表 7-1 的 1998 年我国城镇居民人均收入与彩电每百户拥有量的统计资料建立我国城镇居民彩电需求函数; 表 7-1 我国城镇居民家庭抽样调查资料收入等级彩电拥有量Y ( 台/ 百户 ) 人均收入X (元 / 年) DiXDi困难户83、64 2198、88 0 0 最低收入户87、01 2476、75 0 0 低收入户96、75 3303、17 0 0 中等偏下户100、9 4107、26 1 4107、26 中等收入户105、89 5118、99 1 5118、99 中等偏上户109、64 637
2、0、59 1 6370、59 高收入户115、13 7877、69 1 7877、69 最高收入户122、54 10962、16 1 10962、16 资料来源 : 据中国统计年鉴1999整理计算得到二、试建立我国税收预测模型( 数据见实验一 ); 三、试根据表 7-2 的资料用混合样本数据建立我国城镇居民消费函数。表 7-2 我国城镇居民人均消费支出与可支配收入统计资料收入等级1998 1999 消费支出 Y 收入 X D 消费支出Y 收入 X D 困难户2214、47 2198、88 0 2327、54 2325、7 1 最低收入户2397、6 2476、75 0 2523、1 2617、
3、8 1 低收入户2979、27 3303、17 0 3137、34 3492、27 1 中等偏下户3503、24 4107、26 0 3694、46 4363、78 1 中等收入户4179、64 5118、99 0 4432、48 5512、12 1 中等偏上户4980、88 6370、59 0 5347、09 6904、96 1 高收入户6003、21 7877、69 0 6443、33 8631、94 1 最高收入户7593、95 10962、16 0 8262、42 12083、79 1 资料来源 : 据中国统计年鉴19992000 整理计算得到【实验步骤】一、我国城镇居民彩电需求函数相
4、关图分析 ; 键入命令 :SCAT X Y, 则人均收入与彩电拥有量的相关图如7-1 所示。从相关图可以瞧出 , 前 3 个样本点 ( 即低收入家庭 ) 与后 5 个样本点 ( 中、 高收入)的拥有量存在较大差异, 因此, 为了反映“收入层次”这一定性因素的影响,精品资料 - - - 欢迎下载 - - - - - - - - - - - 欢迎下载 名师归纳 - - - - - - - - - -第 1 页，共 6 页 - - - - - - - - - - EVIEWS 虚拟变量模型设置虚拟变量如下 : 低收入家庭中、高收入家庭01D图 7-1 我国城镇居民人均收入与彩电拥有量相关图构造虚拟变
5、量 ; 方式 1: 使用 DATA 命令直接输入 ; 方式 2: 使用 SMPL 与 GENR 命令直接定义。DATA D1 GENR XD=X*D1 估计虚拟变量模型 : LS Y C X D1 XD 再由t检验值判断虚拟变量的引入方式, 并写出各类家庭的需求函数。按照以上步骤 , 虚拟变量模型的估计结果如图7-2 所示。图 7-2 我国城镇居民彩电需求的估计我国城镇居民彩电需求函数的估计结果为: 精品资料 - - - 欢迎下载 - - - - - - - - - - - 欢迎下载 名师归纳 - - - - - - - - - -第 2 页，共 6 页 - - - - - - - - - -
6、 EVIEWS 虚拟变量模型iiiiXDDxy0088.08731.310119.061.57?t (16 、249)(9 、028) (8、320) (-6、593) 2R 0、9964 2R 0、9937 F366、374 S 、E1、066 虚拟变量的回归系数的t检验都就是显著的 , 且模型的拟合优度很高 , 说明我国城镇居民低收入家庭与中高收入家庭对彩电的消费需求, 在截距与斜率上都存在着明显差异 , 所以以加法与乘法方式引入虚拟变量就是合理的。低收入家庭与中高收入家庭各自的需求函数为: 低收入家庭 : iixy0119.061.57?中高收入家庭 : iixy0088.00119.0
7、8731.3161.57?ix003.048.89由此可见我国城镇居民家庭现阶段彩电消费需求的特点: 对于人均年收入在3300 元以下的低收入家庭 , 需求量随着收入水平的提高而快速上升, 人均年收入每增加 1000 元, 百户拥有量将平均增加12 台; 对于人均年收入在4100 元以上的中高收入家庭 , 虽然需求量随着收入水平的提高也在增加, 但增速趋缓 , 人均年收入每增加 1000 元, 百户拥有量只增加3 台。事实上 , 现阶段我国城镇居民中国收入家庭的彩电普及率已达到百分之百, 所以对彩电的消费需求处于更新换代阶段。二、我国税收预测模型要求: 设置虚拟变量反映1996 年税收政策的影
8、响。方法: 取虚拟变量 D1 1(1996 年以后 ),D1 0(1996 年以前 ) 。键入命令 :GENR XD=X*D1 LS Y C X D1 XD 则模型估计的相关信息如图7-3 所示。图 7-3 引入虚拟变量后的我国税收预测模型我国税收预测函数的估计结果为: 精品资料 - - - 欢迎下载 - - - - - - - - - - - 欢迎下载 名师归纳 - - - - - - - - - -第 3 页，共 6 页 - - - - - - - - - - EVIEWS 虚拟变量模型iiiiXDDxy12139.0198.819508286.0268.1234?t (24 、748)
9、(47 、949) (-10、329) (11、208) 2R 0、9990 2R 0、9987 F3332、429 S 、E87、317 可见, 虚拟变量的回归系数的t检验都就是显著的 , 且模型的拟合优度很高,说明 1996 年的税收政策对税收收入在截距与斜率上都产生了明显影响。1996年前的税收函数为 : iixy08286.0268.1234?1996年后的税收函数为 : iixy20425.093.6960?由此可见 , 在实施 1996年的税收政策前 , 国内生产总值每增加10000元, 税收收入增加 828、6 元; 而 1996 年后, 国内生产总值每增加10000 元, 税收
10、收入则增加 2042、5 元, 因此,1996 年的税收政策大大提高了税收收入水平。三、我国城镇居民消费函数要求: 利用虚拟变量分析两年的消费函数就是否有显著差异; 利用混合样本建立我国城镇居民消费函数。设 1998 年、1999年我国城镇居民消费函数分别为: 1998年:iiixbay11 1999年:iiixbay22为比较两年的数据 , 估计以下模型 : iiiiiXDDxbay11其中,12aa,12bb。具体估计过程如下 : CREATE U 16 建立工作文件DATA Y X ( 输入 1998,1999 年消费支出与收入的数据,1 8 期为 1998 年资料 ,9 16期为 19
11、99 年资料 ) SMPL 1 8 样本期调成 1998 年GENR D1=0 输入虚拟变量的值SMPL 9 16 样本期调成 1999 年GENR D1=1 输入虚拟变量的值SMPL 1 16 样本期调成 19981999 年GENR XD=X*D1 生成 XD的值LS Y C X D1 XD 利用混合样本估计模型则估计结果如图 7-4: 精品资料 - - - 欢迎下载 - - - - - - - - - - - 欢迎下载 名师归纳 - - - - - - - - - -第 4 页，共 6 页 - - - - - - - - - - EVIEWS 虚拟变量模型图 7-4 引入虚拟变量后的我国
12、城镇居民消费模型iiiiXDDxy0080.01917.616237.070588.924?t (10 、776) (43、591) (0、510) (-0、417) 2R 0、9972 2R 0、9965 F1411、331 S 、E113、459 根据t检验 ,D 与 XD 的 回归 系数 均不 显著 , 即 可 以 认 为12aa0,12bb0;这表明 1998年、 1999年我国城镇居民消费函数并没有显著差异。因此,可以将两年的样本数据合并成一个样本,估计城镇居民的消费函数。独立样本回归与混合样本回归结果如图7-5图 7-7 所示。图 7-5 1998年样本回归的我国城镇居民消费模型精
13、品资料 - - - 欢迎下载 - - - - - - - - - - - 欢迎下载 名师归纳 - - - - - - - - - -第 5 页，共 6 页 - - - - - - - - - - EVIEWS 虚拟变量模型图 7-6 1999年样本回归的我国城镇居民消费模型图 7-7 混合样本回归的我国城镇居民消费模型将不同样本估计的消费函数结果列在表73 中,可以瞧出 ,使用混合回归明显地降低了系数的估计误差。表 7-3 利用不同样本估计的消费模型样本a ?b?aS ?bS?2R19981999 年955、67 0、6195 55、91 0、0089 0、9971 1998 年924、71 0、6237 86、43 0、0144 0、9968 1999 年985、9 0、6157 83、21 0、0127 0、9974 精品资料 - - - 欢迎下载 - - - - - - - - - - - 欢迎下载 名师归纳 - - - - - - - - - -第 6 页，共 6 页 - - - - - - - - - -