离散因变量模型(logit 模型,probit模型)

离散因变量模型(logit 模型,probit模型)

ID:22544747

大小:666.50 KB

页数:29页

时间:2018-10-21

离散因变量模型(logit 模型,probit模型)_第1页
离散因变量模型(logit 模型,probit模型)_第2页
离散因变量模型(logit 模型,probit模型)_第3页
离散因变量模型(logit 模型,probit模型)_第4页
离散因变量模型(logit 模型,probit模型)_第5页
资源描述:

《离散因变量模型(logit 模型,probit模型)》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在教育资源-天天文库

1、实际经济分析当中的离散变量问题对于单个方案的取舍购买决策、职业的选择、贷款决策;对于两个方案的选择。例如,两种出行方式的选择,两种商品的选择。由决策者的属性和备选方案的属性共同决定。农业经济分析当中的离散因变量问题农民技术采用、农村选举等等离散因变量模型(Logit模型,Probit模型)内容二元选择模型的三类模型介绍二元选择模型的估计:二元选择模型的检验:二元选择模型的应用一、二元选择模型二元选择模型的理论模型二元选择模型经济计量的一般模型线性概率模型(LPM)Logit模型Probit模型(一)二元选择模型的理论模型选择理论:效用是不可观测的,只

2、能观测到选择行为第i个个体选择1的效用第i个个体不选择1(选择0)的效用选择1不选择1(选择0)(二)二元选择的经济计量一般模型总体回归模型样本回归模型(三)二元选择模型随机误差项及斜率对于回归模型:斜率:(四)分布函数F的选取选取分布函数F的原则:F是单调函数按照上述原则F取作累计分布函数。下面介绍三种不同分布函数下的计量模型:LPM,Probit,Logit1、线性概率模型(LPM)如果选择LPM的估计方法:OLS对响应概率(p)的偏效应:线性概率模型存在的问题及适用性LPM在实际的回归当中应用很少,用于理论模型的比较。办法:强令预测值相应等于0

3、或1进行约束估计。随机误差项是异方差:办法:可用WLS估计。拟合值可能不在0-1之间,有可能大于1或小于0:2、Logit模型如果选择Logistic分布函数(1)Logit模型的分布函数具有以上分布函数的二元选择模型称为Logit模型。(2)Logit模型的设定模型线性化取1或0其中得到:P为y取1时的概率取值范围∵机会比率odds(3)Logit模型的边际分析1、自变量的变化对响应概率(p)的影响:2、对Logit模型系数的解释:当xj增加一个单位时机会比率的增长率为南开大学国际经济研究所1999级研究生考试分数及录取情况见数据表(N=95)。定

4、义变量:Y:考生录取为1,未录取为0;SCORE:考生考试分数;D1:应届生为1,非应届生为0。例1:数据表模型结果:(1)模型(2)估计:用logit法估计。(调用数据库和程序E:logit)模型形如:Stata命令:logityscored1(3)得到估计式:(0.052)(0.052)(0.873)注:括号里是p值。(4)检验:可以直接根据括弧里的p值进行判断,也可以利用正态分布表查临界值进行检验。(5)对参数加以解释:说明当考生分数增加一分,被录取的机会比率增长率增加0.6771.另外,是否应届生对录取与否没有显著影响。因为Z=2.05>1

5、.96,所以score变量在0.05的显著水平下对Y的影响是显著的。3.Probit模型如果选择累积正态概率分布曲线Probit曲线和logit曲线很相似。两条曲线都是在pi=0.5处有拐点,但logit曲线在两个尾部要比Probit曲线厚。(1)Probit模型的设定模型(2)Probit模型的边际分析自变量的变化对响应概率(p)的影响:一般情况下对连续变量,X取样本均值,指的是X在平均意义上每增加一个单位会导致事件发生的概率将会变化多少个单位。样本iYx1x10x2………n1xn二、二元选择模型的估计(ML)Yi值10P(成功)(失败)样本每次取

6、值设为贝努里分布取值。样本取值形式如图:所以似然函数为:求驻点即可。三、二元选择模型的显著性检验3.线性约束F检验4.似然比检验2.准R21.t检验(大样本下用正态分布)j为约束方程的个数例技术采用分析模型及变量说明农户的技术采用变量=f(社会关系情况变量;诱导因素变量;农户基本特征变量;生产要素禀赋变量;风险变量;地区变量)变量说明:农户的技术采用变量:农户是否采用除草剂(1=是;0=否)社会关系网络:本村亲友的户数诱导因素:村离最近的公路的距离;技术培训农户基本特征:户主年龄、性别、教育水平生产要素禀赋:家庭财产;非农劳动力;耕地面积风险因素:近

7、五年内是否向信用社贷过款地区影响:村级特征,县级虚变量四、二元选择模型的应用数据来源根据全国粮食生产的区域布局,分别从东北、华北、华中和西南四个区域,采用分层随机抽样的方法,分别选取辽宁省的辽阳县、山东省的桓台县、湖南省的南县和广西的马山县4个县、40个乡镇、80个村、400个农户的样本,主要针对农民粮食生产技术的需求和采用行为进行调查,内容涉及县、乡、村各级的社会经济基本情况和农户特征、技术需求、技术采用等方面的内容,以及县乡两级农业技术推广部门情况。经过数据的分析整理得到关于农户粮食作物除草剂采用的有效样本397个。数据描述分析模型的估计分别运用

8、LPM、Logit和Probit模型进行回归STAT命令:LPM:regwhwecidadotfrnumno

当前文档最多预览五页,下载文档查看全文

此文档下载收益归作者所有

当前文档最多预览五页,下载文档查看全文
温馨提示:
1. 部分包含数学公式或PPT动画的文件,查看预览时可能会显示错乱或异常,文件下载后无此问题,请放心下载。
2. 本文档由用户上传,版权归属用户,天天文库负责整理代发布。如果您对本文档版权有争议请及时联系客服。
3. 下载前请仔细阅读文档内容,确认文档内容符合您的需求后进行下载,若出现内容与标题不符可向本站投诉处理。
4. 下载文档时可能由于网络波动等原因无法下载或下载错误,付费完成后未能成功下载的用户请联系客服处理。