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1、“计量检验”复习对参数的估计对参数的估计量的标准差t检验预测检验多重共线性参数估计不稳定方差变大失效降低预测精度VIF异方差线性无偏方差变大失效White检验自相关方差变大失效DW检验随机解释变量1第九章第九章:虚拟因变量虚拟因变量2 因变量也可以是定性变量。如家庭是否拥有自己的住宅，企业是否在某个地区投资，成年男子是否在“参与劳动”等。3 1 线性概率模型（LPM)456 概率 总和 178910114、拟和优度通常情况下，拟和优度不会太高，在0.2至0.6之间。.12对于受约束的LPM(b)一般 不会大，大多数实例 ，当实际的散点非常密集在点A和B处时，才会高。.131415 2 对数单位
2、模型（Logit Model)1617181920用以下方法处理u数据构造 (收入以 的家庭个数）（其中拥有住房的家庭数）6408850121060184025202122232425263 概率单位模型(probit Model)2728293031二、二、Logit模型与模型与Probit 模型的比较模型的比较1、几何形状Probit Model(概率）：虚曲线Logit Model(对数）：实曲线注：Logit Model 的使用要多于Probit Model32334 托比（tobit)模型 托比模型是概率的拓展，还是以住房为例，对因变量我们不仅想知道有或是没有，还要问一个消费者相对于
3、其收入花在购房上的金额。出现一个问题：如果一个消费者不买住房就得不到这类消费者的住房支出数据。托比模型就是针对这种情况而言的。34 截取样本：仅对某些观测有因变量的信息的样本。35本章小结u对于二元选择模型，应熟练掌握logit回归模型或probit模型。并熟练掌握利用Eviews统计软件进行实证研究，并对回归结果中的参数进行合理解释，会进行拟合优度检验。u对于排序选择模型，掌握利用Eviews统计软件进行实证研究，并对回归结果中的参数进行合理解释。36课后练习1.找一个二元选择模型的例子，用Eviews实现1.要求解释回归结果2.作拟合优度检验2.找一个排序选择模型的例子，用Eviews实现。1.要求解释回归结果。37