计量经济学B作业6(虚拟变量模型)

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1、《计量经济学B》作业姓名刘晴学号20100630110班级李达1004题号P90虚拟变量模型=============================================临床数据表明：心肌梗死和人体内的两项指标值，即HDL（高密度脂蛋白）和Fib（纤维蛋白原）密切相关，为研究它们对心梗是否有影响，收集53个样本数据如表6.4，其中：Y表示是否有心梗（有为1，否则为0），HDL和Fib分别表示这两个指标的化验值（单位：mg/dL）。试建立LPM、Logit和Probit模型进行分析。表6.4心梗与HDL、Fib指标值YHDLFibYHDLFibYHDLFib143

2、0.410430.450600.41540.420500.481380.450510.40440.471320.421520.480400.390350.420580.351440.451340.450500.380500.420610.420410.360570.330510.420460.410620.381270.411530.40390.451480.440540.330590.370450.421510.420580.371350.441460.421710.360570.391380.41540.290440.420440.371270.410590.44138

3、0.381400.420390.420730.351380.471320.441420.340360.461570.440390.380450.42一、建立LPM模型根据表6.4数据，建立LPM模型：Y=β+βHDL+βFib+µ……………………（*）i123i其中，β表示，在其他条件不变的情况下，HDL每增加一个单位，会导致2患心肌梗死的概率平均增加β；β表示，在其他条件不变的情况下，Fib每增加23一个单位，会导致患心肌梗死的概率平均增加β，µ为满足古典假设条件下的3i随机误差项。基于Eviews6.0，对模型（*）进行OLS估计，参数估计结果如下：表1模型（*）参数估

4、计结果DependentVariable:YMethod:LeastSquaresDate:04/22/12Time:14:20Sample:10011053Includedobservations:53VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.C0.8563110.9099130.9410910.3512HDL-0.0142440.007058-2.0181120.0490FIB0.6008501.7802650.3375060.7371R-squared0.099863Meandependentvar0.433962Adju

5、stedR-squared0.063857S.D.dependentvar0.500363S.E.ofregression0.484123Akaikeinfocriterion1.441984Sumsquaredresid11.71877Schwarzcriterion1.553510Loglikelihood-35.21258Hannan-Quinncriter.1.484872F-statistic2.773547Durbin-Watsonstat1.743878Prob(F-statistic)0.072064模型估计结果为：Yˆ=0.856311−0.014244H

6、DL+0.600850Fibs.e=(0.909913)−−(0.007058)−−(1.780265)t=(0.941091)−−(−2.018112)−−(0.337506)prob=(0.3512)−−(0.0490)−−(0.7371)2R=0.063857,F=2.773547从回归方程可以看出：在其他条件不变的情况下，HDL每增加一个单位，会导致患心肌梗死的概率平均减少0.014244；在其他条件不变的情况下，Fib每增加一个单位，会导致患心肌梗死的概率平均增加0.600850。从估计结果可以看出，其修正可决系数非常低，只有0.099863，表明模型拟合效果很差

7、；而且Fib的t检验值不显著。导致这种结果的原因可能是由于LPM模型随机误差项存在异方差性。所以有必要对异方差性进行处理。2对模型（*）进行WLS估计。选取权重为ω，其中w=p(1−p)。iiii基于Eviews6.0，对模型（*）进行WLS估计，结果如下。表2模型（*）WLS估计DependentVariable:YMethod:LeastSquaresDate:04/22/12Time:18:58Sample:10011053Includedobservations:53Weightingseries:1/(W