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论坛 计量经济学与统计论坛 五区 计量经济学与统计软件 EViews专版
2010-10-5 11:09:16
多谢了,长见识了
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2010-10-10 16:03:35
好的,谢谢了
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2010-10-10 16:50:35
多谢,减了个变量还是不行,准备将所有变量取个对数再试试。。。
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2010-11-8 16:33:40
我也出现了这样的现象,还是解决不了啊
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2010-11-20 10:36:17
高手云集!!!这星期在电脑前搞Eviews都要搞死了  但是收益颇丰  高手们很强大啊。。。
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2010-11-26 10:39:04
收益了……
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2010-11-30 08:54:29
加对数那位,根本就没用啊
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2010-12-4 17:53:46
2# gillian_y   谢谢 受益了!
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2010-12-8 15:50:09
EViews 6 Beta具有依据分类变量自动生成虚拟变量的函数

编译自EViews 6.0 beta 的“EViews 6 Beta Documentation”的281页。


EViews 6 Beta 中提供了自动生成虚拟变量以及防止“虚拟变量陷阱”的函数。

自动虚拟变量(Automatic dummy variables)

1、功能

函数@expand表达式作为回归元添加到估计式中,依据指定的分类序列自动生成虚拟变量。

2、语法


表达式: @expand(ser1[, ser2, ser3, ...][, drop_spec])

建立一组虚拟变量,这些虚拟变量与给定的分类序列ser1, ser2,...中各个分类值相对应。

表达式中的drop_spec选项的功能是从生成的虚拟变量中放弃指定的一个或多个虚拟变量,即不要它们参与到估计之中。drop_spec选项可以包含关键词"@DROPFIRST"(指明放弃代表第一个分类的虚拟变量),和关键词"@DROPLAST"(指明放弃代表序列最后一个分类的虚拟变量),还可直接指定要放弃的虚拟变量,例如:

@DROP(val1[, val2, val3,...])

其中每一个指定的虚拟变量名与@EXPAND中序列的某一分类相对应。采用通配符"*"代表所有的分类使表达式更简洁。

3、举例

今有如下两个分类变量:

SEX是一个取值为1和0的数值序列,表示观察对象的性别。

REGION是一个字符序列,取值共4类分别是"North", "South", "East", 和 "West"。

例1.命令:

eq.ls income @expand(SEX)  age

估计一个名为eq的方程,采用最小二乘法进行估计,因变量是income,自变量中不包含截距(无C),指定了两个回归元@expand(SEX)和age,但实际上是income关于两个代表性别的虚拟变量和代表年龄的变量age进行回归。

“eq.ls income @expand(SEX)  age”命令等同于手动设置如下方程:



例2.命令:

eq.ls income @expand(SEX, region) age

则在估计表达式中创建了8个虚拟变量,即income与8个虚拟变量和age进行最小二乘估计。这8个虚拟变量分别是:

SEX=0, region="North"

SEX=0, region="South"

SEX=0, region="East"

SEX=0, region="West"

SEX=1, region="North"

SEX=1, region="South"

SEX=1, region="East"

SEX=1, region="West"

例3.表达式:

@expand(***, region, @dropfirst)

也创建了与上例相同的8个虚拟变量,但是从中删去了第一个虚拟变量"SEX=0, REGION="North""。

例4.表达式:

@expand(SEX, region, @droplast)

则从中删去了最后一个虚拟变量"SEX=1, REGION="WEST""。

例5. 表达式:

@expand(SEX, region, @drop(0,"West"), @drop(1,"North"))

在创建的8个虚拟变量中删去指定的两个虚拟变量:"SEX=0, REGION="West"" 和 "SEX=1,REGION="North""。

例6.表达式:

@expand(SEX, region, @drop(1,*))

从创建的8个虚拟变量中删去了包含"SEX=1"组合的4个虚拟变量。
位于第二位的“*”代表REGION所有4个取值。


4、关于“虚拟变量陷阱”的问题

例1中,因为没有设置表示截距的C,所以代表性别SEX的两个虚拟变量之和是一个取值全为1的序列。不会与C完全多重共线性。

注意,例2中也没有设置C,所以也不会引致两性别虚拟变量之和与C共线,以及4地区虚拟变量之和与C共线。

例3-例6由于删除了虚拟变量,不言自明了。

所谓“虚拟变量陷阱”来自虚拟变量与C完全多重共线性,引致X'X是一个奇异矩阵,逆矩阵不存在,得不到参数的最小二乘估计量。

此外,“虚拟变量陷阱”与“最优虚拟变量组合”不是同一个命题。
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2010-12-8 16:40:44
]遇到同样的问题呀,我的模型有8个行业虚拟变量,4个年度虚拟变量,已解决了,呵呵,感谢
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2011-1-1 20:40:56
获益匪浅~~~~~
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2011-1-20 18:00:07
样本量没法增加,解释变量只有一个,取对数后仍旧不行~~的怎么办?
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2011-2-23 19:46:29
我也遇到了这问题,呵呵
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2011-2-28 01:49:31
我也只有一个解释变量,也出现这个问题,有没有高手解答一下啊~~~~
p.s:有150家企业,5年的数据~不会这样有问题吧~~
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2011-3-5 16:21:38
谢了  我减少变量了
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2011-3-30 10:03:12
有道理,样本量只有那么多,一开始就是取对数,呵呵,看来只能换种形式了
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2011-3-30 10:03:34
有道理,样本量只有那么多,一开始就是取对数,呵呵,看来只能换种形式了
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2011-4-10 08:51:05
收获不小,呵呵,
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2011-4-24 11:51:10
那我用的是面板数据,11个地区,6年,但是只有3个解释变量,一个被解释变量,这怎么解决?
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2011-4-24 16:27:44
真的很受益,最近在做模型的时候很多次遇到这种情况
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2011-4-24 18:15:28
谢谢!受益匪浅
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2011-5-1 15:45:35
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2011-5-10 18:23:46
pbcyfeng 发表于 2010-6-19 23:21
对原序列取对数后可以解决这个问题
是的,这样可以解决问题,我已经试验过。多谢这位仁兄。
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2011-5-25 23:35:49
原来要减少变量,还没试过,感谢楼主
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2011-6-15 11:23:55
受教了啊 谢谢
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2011-6-16 10:15:41
受教了,很感谢
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2011-6-17 23:10:45
謝謝各位高的分享,知識管理是這麼地遠播!!
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2011-6-21 10:02:34
说明序列无相关关系!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!
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2011-8-17 15:57:12
谢谢,非常有用啊!受益!
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2011-8-19 16:27:01
我也遇到了。学习了。
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