① 计量经济学 虚拟变量题目求助
设D1={1 旺季;0 淡季}，D2={1 高收入;0 其他}，D3={1 中收入;0 其他}
则函数为y=yi=ą+ß1xi+β2D1+β3D2+β3D3+Ɛi
上面的格式没法改，所以你就专这样看吧，应该属能看明白
② 在计量经济学虚拟变量回归(自变量有2个定量变量1个定性变量)加法与乘法的交叉法的模型表达式是什么
以和是否城镇居民C和男性M为例，是1，否零。如果C前是正号表明，如果是城镇居民，则被解释变量的值增加。两变量相乘表示的经济含义是“男性城镇居民”，变量前符号表示男性城镇居民对于被解释变量的正负影响。
③ 计量经济学加入虚拟变量对原来系数有什么影响
在计量经济分析中，当被解释变量受到定性因素影响时，为了考虑定性因素的影响需要在模型中引入虚拟变量。虚拟变量的引入提高了模型的解释能力，和参数的估计精度，但要注意虚拟变量的引入不当而导致的“陷阱”问题，可能造成参数无法估计。一般来讲，如果一个定性因素有m个特征，需要用m-1个虚拟变量表示。
李宝仁
④ 请问计量经济学中模型中有虚拟变量与一个定量变量X，
需要。
对存在异方差性的模型可以采用加权最小二乘法进行估计。
异方差性的检测——White test
在此检测中，原假设为：回归方程的随机误差满足同方差性。对立假设为：回归方程的随机误差满足异方差性。判断原则为：如果nR^2>chi^2 (k-1），则原假设就要被否定，即回归方程满足异方差性。
在以上的判断式中，n代表样本数量，k代表参数数量，k-1代表自由度。chi^2值可由查表所得。
如何判断数据存在自相关性
a. 用相关计量软件: 比如说E-VIEWS检查残差的分布。 如果残差分布具有明显和圆润的线性分布图像， 说明自相关性存在的可能性很高。反之， 无规则波动大的分布图像显示出相关性微弱。
b.Durbin-Watson Statistics(德宾—瓦特逊检验)： 假设time
series模型存在自相关性，我们假设误差项可以表述为 Ut=ρ*Ut-1+ε.
利用统计检测设立假设，如果ρ=o.则表明没有自相关性。Durbin-Watson统计量（后面建成DW统计量）可以成为判断正、负、零（无）相关性的
工具。 DW统计量：
d=∑(Ut-Ut-1)^2/∑ut^2≈2*(1-ρ).如果d=2则基本没有自相关关系，d靠近0存在正的相关关系，d靠近4则有负的相关关系。
c. Q-Statistics 以（box-pierce)- Eviews( 7th version第七版本）为例子： 很
多统计计量软件软件提供Q test来检测，这里用Eviews为例子。 Q的统计量（test statistics）为 Q=n*∑ρ^2.
零假设null hypothesis H0=0和方法2的含义一样。如果零假设证明失败，则对立假设ρ≠0成立，意味着有自相关性。
如何减弱模型的自相关性
方法一（GLS or FGLS）：
假设存在自相关性的模型，误差项之间的关系为：Ut=ρ*Ut-i+ε（ε为除了自相关性的误差项，i.i.d~（0,σ）. t时期的模型为
yt=βxt+Ut, t-1时期则为
ρ*yt-1=ρ*βxt-1+ρ*Ut-t。用t时期的减去t-1时期的可得出yt-yt-1=β(xt-xt-1)+(Ut-Ut-1).已知
Ut-Ut-i=ε。经过整理后新的模型满足Gauss-Makov的假设和，White noise condition （同方差性或者等分散），没有自相关性。
方法二（HAC：Heteroscedasticity Autocorrelation consistent): 以Eviews为例子，在分析模型时选择HAC，在模型中逐渐添加time lag的数目，来校正DW统计量达到正常值减少自相关性。
⑤ 救命！在线等！有关于计量经济学虚拟变量实例的解答~
模型设置
Yi=a+b1X1i+b2X2i+ui
Yi表示非农业未偿付抵押贷款(亿美元)
X1表示个人收入(亿美元)
X2表示新住宅抵押贷款费用(%)
Se表示估计回归系数的标准误。
T表示在零假设下估计的t 值（即估计的系数与其标准误之比）。
R2 即可决系数（R2 在0和1之间时，R2 越大方程对yi解释越好，拟合优度越高）。
F=R2 (k-1)/[(1-R2 )/(n-k)]
= 0.9894 (2-1)/[(1-0.9894)/(10-2)]
= 11.66
为了说明ANCOVA模型，我们来看表9-2中数据。
根据数据，得到的OLS回归结果如下：
Yi=155.6812+0.8258X1i-56.4393X2i
Se=(578.3288) (0.0635) (31.4543)
t=(0.2692) (12.9910) (-1.7943)
p =(0.7920) (0.0000) (0.0960)
R²=0.9894 F=301.727
进行T检验时，计算出来的t值大于任何在自由度为8的临界值，则拒绝H0，是统计显著的。
在估计回归直线的显著性时
如果a=0.05，自由度分别为1 和 6 时 ，F零界值为 3.78
计算的 F值11.66远远大于F临界值。因此拒绝零假设：所有的偏斜率同时为零，或R2=0
回归结果表明个人收入对非农业未偿付抵押贷款具有非常强的正面解释能力,新住宅抵押贷款费用则对非农业未偿付抵押贷款具有负面解释能力.
⑥ 计量经济学中如果回归模型有截距项，有M个定性因素，要引入多少个虚拟变量要是没有截距呢
回归模型中的截距项总是存在的，因为总有没有考虑到的解释变量。
如果有M个定性因专素，一属般就设M个虚拟变量。但是注意当这个M个虚拟变量中“完全列出”情况时，就要减掉这种情况的个数。如 东、西、南、北这个4个虚拟变量同时存在，那么就可以去掉这4个中的一个，采用M-1个虚拟变量。这样做的目的是为了避免多重共线性。
⑦ 求计量经济学大神解答啊~~ 1计量经济学方程有哪几种回归模型形式
上学期学的都忘记了。。。。加法方式引入在固定效应模型中。乘法可能是随机效应模型
第三题的话，多重共线性。
⑧ 计量经济学虚拟变量
学历D1=1 (小学未毕业)
=0 (其他)
D2=1 (小学毕业)
=0 (其他)
D3=1 (初中毕业)
=0 (其他)
D4=1 (高中毕业)
=0 (其他)
D5=1 (大专毕业)
=0 (其他)
D6=1 (大学本科以上)
=0 (其他)
Yi=f(Xi,D1,D2,...)+μi
Yi=α0+α1*D1+α2*D2+α3*D3+α4*D4+α5*D5+α6*D6+βXi+μi
小学未毕业：E(Yi|Xi,D1=1,D2=D3=...=D6=0)=α0+α1+βXi
小学毕业：E(Yi|Xi,D2=1,D1=D3=...=D6=0)=α0+α2+βXi
。
。
。
⑨ 计量经济学中虚拟变量设置几个怎么决定的
应该就是一个，取1或者取0是说这个变量前面系数的取值
当虚拟变量是两个时：当D1=1，D2=0时，本科；当D1=0，D2=1时，本科以下；当D1=0，D2=0时，研究生.
当然也可以换其他的顺序