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控制变量一般是个0/1变量。
比如k是性别控制变量。取1代表男,取0代表女。
一般不这样用,而仅估计他的系数。我觉得你的那个式子应该是z=a+bx*k+cy
我看了一篇文章,说的是某种情况一般受几个因素影响,y=a+bx+cz. 但是在某个国家还有一种特殊的情况,例如我国的股权集中情况,如果是集中的是1 其他的是0 ,股权集中我们用k表示,是虚拟变量,股权集中可能影响到x因素,因此,就出现了y=a+bx+bx*k+cz的模型,对马
cscwang 说的有它的道理。y=a+bx+bx*k+cz 之所以是这样,是因为marginal effect of x on y 可以是 b+b*k。它说明x 对 y 的影响是随着k(因素) 的不同,而相应改变的。这种情况,是很多见的。
我认为虚拟变量只是一种特殊的控制变量而已
关于控制变量问题大家可以看一些非线形回归方面的著作和文章
强烈抗议stattoeco言行
不要动不动就叫人家去看书,这是中国人的恶习,同学有问题,你能解救就解救,要去看书用不着你说。
你很能的话,就用最简单、最明了的语言说出来,这对你也是一种提高,不要故作高声看书看书。自己也不知
动了多少。学霸,恶心!!!有些人以为懂了,其实他懂得的仅仅是皮毛皮毛而已。赞同我得的请强烈支持。
yinhezhiwang 发表于 2010-6-28 23:06 设置控制变量,目的是消除外生变异对因变量的影响。因为,当我们假设自变量x对因变量y有影响时,可能还有其他变量也是影响y的自变量,此时,如果我们只检验x对y的影响,可能无法正确判断是否x与y之间显性的影响系数真正是由x唯一对y发生作用的,即有可能高估x对y的影响,为了消除这种猜疑,需要把一些可能对y产生影响的其他变量与我们关注的自变量x同时考虑,但这些变量并不是我们关注的重点,即我们对这些变量与因变量y之间的关系是否显著,并不在意,我们关注的焦点依然是x对y的影响,这些被同时作为自变量与x一起用作对y变量进行回归的变量就是我们所说的控制变量,可以这样理解:控制这些变量,再观察x对y 的影响,此时得到的结果更真实可信。在回归模型中的具体操作有两种做法:(1)纳入法,类似交互效应的检验,需要将控制变量、自变量x以及二者的标准化后值乘积项同时对y进行回归;(2)统计控制,就是把控制变量与x都用作自变量对y进行回归。详细论述建议参考:陈晓萍、徐淑英 编著的《组织与管理研究的实证方法》2008版的第123和124页。至于虚拟变量,并不是所有控制变量都有必要搞成虚拟变量的,比如在研究战略对企业绩效的影响时,企业规模(员工人数或资本额)变量也需要作为控制变量纳入回归模型中,但企业规模就没必要搞成虚拟变量了。但像企业行业、所有制类型就必须搞成虚拟变量才能纳入回归模型中,如果只有两个行业则设置一个虚拟变量,第一个行业的虚拟变量值为0,第二个行业的虚拟变量值为1;如果有3个行业则需要设置两个虚拟变量,第一个虚拟变量的值是这样设置的,当企业为第2个行业时,则虚拟变量值设为1,其他值全部设为0,第二个虚拟变量的值这样设置,当企业为第3个行业时,则虚拟变量值设为1,其他值全部设为0,同理4行业需要设置3个虚拟变量,依次类推。