第四章定性变量的建模.ppt

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1、第四章 定性变量的建模,背景,定类与定序变量统称为定性变量在经济领域，许多重要因素都需要使用定性数据加以刻画：经济体制（改革前-改革后）、所有制形式（国有-集体-外资等等）、区域（东-中-西）、性别（男-女）、信用等级自变量采用定性数据，在量化与解释上要十分注意，因变量如果采用定性数据，会给模型的估计与解释带来更大的困难。,背景,本章的研究对象是定性变量无论是定类还是定序，处理方法是一致的但，当定序变量的水平很多时，可以当定量变量处理 例：大学排名,背景,定性变量的水平可以是自然的，也可以是人为规定的 自然的：性别 人为规定：规定水平：相貌对工资的影响 合并水平（计量等级的退化）：地区差异对人

2、均收入的影响 大学排名对最初工资的影响,背景,有时，自变量的影响有如下模式：在某个区间内的变动，不会显著影响因变量，但区间外与区间内的不同则会有显著影响。此时直接用原始变量效果不好，则可将变量转换为水平较少的定性变量进行建模 定量变量的系数不显著，有时将其退化为定性变量就会显著。,背景,定性变量有些来自于不得已有些来自于主动,主要内容,一、定性变量作为自变量的建模方法 虚拟变量法 二、定性变量作为因变量的建模方法,一、定性变量作为自变量的建模,（一）二值变量的建模 1、二值变量的量化方法 2、回归系数的含义 3、多个虚拟变量的建模与解释 4、含虚拟变量模型的其他变化 5、Chow检验（二）多值

3、变量的建模,（一）二值变量的建模,所谓二值变量，是指变量只有两种可能取值，是某种属性或者不是二值变量可以是自然的，也可以是人为规定的 人为规定：所有制：国有企业-非国有企业,1、二值变量的量化方法,可以有三种量化方法1）,1、二值变量的量化方法,2）,1、二值变量的量化方法,3）,1、二值变量的量化方法,使用虚拟变量（dummy variable）的基本原则0，1只是代号用0，1代入，会有较好的经济含义二值变量，只需设置一个虚拟变量，否则会出现完全共线性问题（有截距项）,2、回归系数的含义,较正式的表述：,2、回归系数的含义,虚拟变量回归系数的基本含义：不同属性模型之间的截距移动,2、回归系数

4、的含义,虚拟变量回归系数可以解释为：在其他因素水平相同的情况下，不同属性的平均差异以前数据为例，虚拟变量回归系数为67，意味着在资本水平相同的情况下，三资企业的平均利润要高于国有及国有控股企业67亿元。在解释时，一定要注意谁是基组（取0）,2、回归系数的含义,类似模型都蕴含有一个假定：斜率是一致的，即无论对于哪一组（按虚拟变量属性划分），其它变量对因变量的影响都是一样的,3、多个虚拟变量的建模与解释,如果在自变量有两个以上虚拟变量，则可以有三类建模方法,3、多个虚拟变量的建模与解释,3、多个虚拟变量的建模与解释,第一种模型可以变化为四组方程：,3、多个虚拟变量的建模与解释,所以，虚拟变量回归系

5、数的含义：,3、多个虚拟变量的建模与解释,第二种模型也可以变化为四组方程：,3、多个虚拟变量的建模与解释,所以，虚拟变量回归系数的含义（平均意义上）：,4、含虚拟变量模型的其他变化,考虑交互影响的模型显然，资本水平不同，利润会有不同，三资企业和国有企业的差异也不会都是67亿元,4、含虚拟变量模型的其他变化,在交互模型中，虚拟变量前的回归系数只表示在资本为0情况下，三资企业与国有企业的利润差距,4、含虚拟变量模型的其他变化,交互模型中虚拟变量前回归系数的经济含义不好，可以采用如下方法解决：,4、含虚拟变量模型的其他变化,4、含虚拟变量模型的其他变化,交互项的引入实际意味着非虚拟变量的斜率是不一致

6、的。,4、含虚拟变量模型的其他变化,判断是否需要交互项，可通过相应系数的t检验来进行；要注意到：是否需要交互项等价于检验斜率是否相等；,5、Chow检验,简言之，所以需要虚拟变量，是因为在虚拟变量不同水平下，自变量对因变量的影响程度有差别，这种差别表现在截距和斜率上。判断系数是否相同的方法是使用Chow statistics进行检验。,5、Chow检验,邹至庄统计量（Chow statistics）检验对象：两个变量相同、样本不同的模型的回归系数是否相同。,5、Chow检验,检验统计量：,5、Chow检验,判断规则 如果样本F值大于临界值，则可拒绝原假设，认为各回归系数（包括截距项）中至少有一

7、个系数不同。如果不能，则两组样本可以合并，统一建模。,如果允许截距不同，仅需要判断斜率是否相同，办法是：在模型中设置交互项，检验所有交互项的联合显著性，如果不能拒绝原假设，应认为斜率无显著差异。,（二）多值变量的建模,多值变量意味着虚拟变量有3个以上取值，如考虑季节的影响，则季节有四个水平。,（二）多值变量的建模,正确量化方法,（二）多值变量的建模,基本原则：只用0，1来量化，0，1只表示真或不真只需设置比水平数少一个的虚拟变量,（二）多值变量的建模,基本解释 每个虚拟变量前的系数都表示和基组（不专设虚拟变量的组）相比，在因变量上的平均差异。,（二）多值变量的建模,对于定序变量而言，由于水平之

8、间的差值依然没有意义，所以，上述方法仍然适用。,（二）多值变量的建模,有时，某定性因素的多个虚拟变量在统计上都不显著，但这并不意味着该因素就一定是不显著的，此时联合检验将发挥关键作用。,要点,自变量中定性变量的回归系数，在解释上与定量变量有很大不同，此时判定系数含义，主要不使用导数，而是依靠将定性变量代入，计算不同方程之间的差别。,二、因变量为定性变量,线性概率模型（LPM）Logit模型Probit模型Tobit模型,（一）线性概率模型,Linear Probability Model,（一）线性概率模型,线性概率模型的解释,（一）线性概率模型,线性概率模型的问题 1、异方差 2、常规检验失

9、效 3、函数设定不当 4、易出现无法解释的结果,异方差,函数设定不当,线性概率模型是线性的，而实际是非线性关系,函数设定不当,易出现无法解释的结果,由于函数形式设定不当，预测时很难避免出现得到的Y值大于1或小于0的情况，为结果的解释带来困难。,解决思路,（二）Logit模型,又称Logistic模型，该模型克服了线性概率模型的取值范围的弱点。,（二）Logit模型,（二）Logit模型,（二）Logit模型,（二）Logit模型,（二）Logit模型,1、模型的解释2、模型的数据与估计3、模型的检验4、累积模型与多项模型,1、模型的解释,1、模型的解释,发生比和发生比率（Odds and Od

10、d Ratio）发生比率是为了比较发生比而提出的指标,1、模型的解释,计算发生比与发生比率,1、模型的解释,自变量为定量变量的解释,1、模型的解释,发生比的相对变化率,1、模型的解释,自变量为定量变量的解释 回归系数的指数表示在其他因素不变情况下，相应自变量增加1个单位，发生比变化的幅度与方向，即发生比率。价格上升1单位，发生比率为0.9564，即需求超过100的发生比下降，变化率为-4.36%,1、模型的解释,自变量为定量变量的解释 需要了解自变量发生一个离散的变化，如价格下降100元时，发生比的变化。,1、模型的解释,自变量为虚拟变量的解释,1、模型的解释,自变量为虚拟变量的解释,1、模型

11、的解释,自变量为虚拟变量的解释 回归系数的指数表示在其他因素不变情况下，两种属性在发生比上的差异。高等级与低等级，发生比率为57.76，即高等级产品需求大于100的发生比为低等级的57.76倍,2、模型的数据与估计,进入模型的数据分为两类：微观数据 分组数据,2、模型的数据与估计,微观数据,2、模型的数据与估计,分组数据,2、模型的数据与估计,对于微观数据，最小二乘法是无用武之地的。,2、模型的数据与估计,对于分组数据，为避免异方差，可以使用加权最小二乘 关键在于同一分组有几个数据，可以计算概率,2、模型的数据与估计,对于微观数据，一般采用极大似然估计（Maximum Likelihood E

12、stimation，MLE）基本思想 假定一枚硬币，其抛掷后为正面的真实概率有两种可能取值：0.1和0.01，如果做一次试验，结果为正面，则应估计概率为0.1。,2、模型的数据与估计,MLE的基本思想,2、模型的数据与估计,在Y为二分变量的情况下，服从贝努里分布，得到一个观测值的概率为：,2、模型的数据与估计,为便于计算，取对数：,2、模型的数据与估计,2、模型的数据与估计,极大似然估计主要适用于大样本（100以上基本可以）当大样本情况下，MLE将具有一致性、渐近有效性和渐近正态性等优良性质。,2、模型的数据与估计,分组数据：加权最小二乘法 用根据样本获得的频率来代替概率，获得对数发生比，进行

13、计算。,2、模型的数据与估计,2、模型的数据与估计,2、模型的数据与估计,由此可知，方差的估计为：,3、模型的检验,模型整体的评价拟合优度拟合准确性模型卡方统计参数的检验,3、模型的检验,模型整体的评价（1）拟合优度 Hosmer-Lemeshow指标 AIC SC,（1）拟合优度,Hosmer-Lemeshow指标 将预测概率值按升序排列，根据预测概率值的大小将数据分成大致相同规模的10个组，由于有相同预测概率的数据必须放在同一组中，所以各组规模一般不会相同，由于同样的原因，也有可能无法分成10组。,（1）拟合优度,Hosmer-Lemeshow指标,（1）拟合优度,Hosmer-Lemes

14、how指标 决策规则：如果HL小于临界值，不显著，则表示模型拟合数据 注意：如果分组少于5，则不能使用这一指标。,（1）拟合优度,AIC（Akaikes information criterion）,（1）拟合优度,SAS当中AIC的定义只能用以比较同一数据的不同模型,（1）拟合优度,SC（Schwarts criterion）AIC和SC都是越小越好的,（2）拟合准确性,类R2指标（Analogous R2）,（2）拟合准确性,等级相关评价 用类似肯达尔系数的方法观察所有因变量不同值的观测数据对。Concordant：如果值为1的预测概率大于为0的，为concordant；Discordan

15、t：如果值为1的预测概率小于为0的，为discordant；Tie：如果值为1的预测概率等于为0的，为tie；,（2）拟合准确性,例：,（2）拟合准确性,因变量不同值的总对数：6（取0值样本数乘以取1值样本数）concordant：5对discordant：1对tie：0对,（2）拟合准确性,一致对比例越大越好,基于极大似然估计的检验,似然比检验（likelihood ratio）Wald检验Lagrange乘数检验（Lagrange multiplier）,基于极大似然估计的检验,似然函数原假设或者理解为对参数估计的约束条件,基于极大似然估计的检验,基于极大似然估计的检验,似然比检验的统计量

16、（大样本）,基于极大似然估计的检验,Wald检验的统计量,基于极大似然估计的检验,Lagrange乘数检验,基于极大似然估计的检验,一般的结果 WLRLM,（3）模型卡方统计,所谓模型卡方是指零假设模型与所设模型在-2倍对数似然值上的差距,回归系数的检验,Wald检验,4、累积模型与多项模型,当因变量分类数须在3个以上时，可以使用累积Logit模型（Cumulative Logit Model）或多项模型（Multinomial Logit Model）前者适用于定序变量，后者适用于分类变量,4、累积模型与多项模型,多分类定序变量 成绩：（优、良、中、差）态度：（强烈反对、反对、中立、支持、强

17、烈支持）需求：（大于200、大于100、不到100）信用、股票表现等等,4、累积模型与多项模型,有学者认为，当分类超过5个，可以当定量变量处理但由于定序变量差距的含义始终是无意义的，所以即使超过5个，也会产生误导,4、累积模型与多项模型,累积模型的定义,4、累积模型与多项模型,核心思想：构造一个隐变量，它是一个连续变量，而将实际变量理解为这个隐变量的一个外在的表现。,4、累积模型与多项模型,给定X的累积概率可以按如下形式表示：,4、累积模型与多项模型,采用Logistic函数（为一种分布函数），则模型可以表示为：,4、累积模型与多项模型,假如J=4：,4、累积模型与多项模型,不同Logit函数

18、之间 斜率相同 截距不同所以，使用累积模型需要检验不同累积对数发生比的回归线是否平行，非截距项是否相同,4、累积模型与多项模型,例：注意：对SAS而言，系数不要乘以负号；截距不表示门槛，是门槛与截距项之和。,4、累积模型与多项模型,获得对数发生比，可以推出累积概率，进一步可以推出特定类别的概率。,4、累积模型与多项模型,4、累积模型与多项模型,如果为分类变量，或者拒绝了斜率相同假设，还可以使用多项模型在多项模型中，logit的it是指两种属性水平的发生比多项模型中，每一模型不仅截距不同而且斜率也不一样。,（三）其他广义线性模型,Probit模型 用标准正态分布的累积分布函数代替Logistic函数,（三）其他广义线性模型,probit模型的系数和logit模型不具有可比性，一般认为，probit模型的系数乘以1.84，就可以得到logit模型系数的近似值，也有人认为，应乘以1.6。,（三）其他广义线性模型,Tobit模型 适用于截取样本（Censored sample），例如 在正值区间为连续变量，但总体中有相当部分取值为0的情况,