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1、虚拟变量（dummyvariable）例1：季节数据模型我国市场用煤销量的季节性数据（1982-1988，《中国统计年鉴》1987，1989）见下图与表。由于受取暖用煤的影响，每年第四季度的销售量大大高于其它季度。鉴于是季节数据可设三个季节变量如下：1（1季度）1（2季度）1（3季度）D1=D2=D3=0（其他）0（其他）0（其他季度）全国按季节市场用煤销售量数据季度YttD1D2D3季度YttD1D2D31982.12599.810001985.33159.1150101982.22647.220011985.44483.
2、2161001982.32912.730101986.12881.8170001982.44087.041001986.23308.7180011983.12806.550001986.33437.5190101983.22672.160011986.44946.8201001983.32943.670101987.13209.0210001983.44193.481001987.23608.1220011984.13001.990001987.33815.6230101984.22969.5100011987.45332.
3、3241001984.33287.5110101988.13929.8250001984.44270.6121001988.24126.2260011985.13044.1130001988.34015.1270101985.23078.8140011988.44904.228100注：以季节数据D1为例，EViews命令是D1=@seas(1)。以时间t为解释变量（1982年1季度取t=1）的煤销售量（y）模型如下：y=2431.20+49.00t+1388.09D1+201.84D2+85.00D3(1)(26.04)(
4、10.81)(13.43)(1.96)(0.83)R2=0.95,DW=1.2,s.e.=191.7,F=100.4,T=28,t0.05(28-5)=2.07由于D2，D3的系数没有显著性，说明第2，3季度可以归并入基础类别第1季度。于是只考虑加入一个虚拟变量D1，把季节因素分为第四季度和第一、二、三季度两类。从上式中剔除虚拟变量D2，D3，得煤销售量（y）模型如下：y=2515.86+49.73t+1290.91D1(2)(32.03(10.63)(14.79)R2=.94,DW=1.4,s.e.=198.7,F=184
5、.9,T=28,t0.05(25)=2.06进一步检验斜率是否有变化，在上式中加入变量tD1，3y=2509.07+50.22t+1321.19D1-1.95tD1(3)(28.24)(9.13)(6.85)(-0.17)R2=0.94,DW=1.4,s.e.=202.8,F=118.5,T=28,t0.05(24)=2.06由于回归系数-1.95所对应的t值是-0.17，可见斜率未发生变化。因此以模型(2)作为最后确立的模型。若不采用虚拟变量，得回归结果如下，y=2731.03+57.15t(4)(11.6)(4.0)R2
6、=0.38,DW=2.5,s.e.=608.8,T=28,t0.05(26)=2.06与（2）式相比，回归式（4）显得很差。例2：用虚拟变量区别不同历史时期中国进出口贸易总额数据（1950-1984）见上表。试检验改革前后该时间序列的斜率是否发生变化。定义虚拟变量D如下0（1950-1977）D=1（1978-1984）中国进出口贸易总额数据（1950-1984）（单位：百亿元人民币）年tradetimeDtimeD年tradetimeDtimeD19500.41510019681.085190019510.59520019
7、691.069200019520.64630019701.129210019530.80940019711.209220019540.84750019721.469230019551.09860019732.205240019561.08770019742.923250019571.04580019752.904260019581.28790019762.641270019591.493100019772.725280019601.284110019783.5502912919610.908120019794.5463013
8、019620.809130019805.6383113119630.857140019817.3533213219640.975150019827.7133313319651.184160019838.6013413419661.2711700198412.01035135319671.1
