变量

解释变量内生性检验 首先检验解释变量内生性（解释变量内生性的Hausman 检验：使用工具变量法的前提是存在内生解释变量。Hausman 检验的原假设为：所有解释变量均为外生变量，如果拒绝，则认为存在内生解释变量，要用IV；反之，如果接受，则认为不存在内生解释变量，应该使用OLS。 reg ldi lofdi estimates store ols xtivreg ldi (lofdi=l.lofdi ldep lexr) estimates store iv hausman iv ols （在面板数据中使用工具变量，Stata提供了如下命令来执行2SLS:xtivreg depvar [varlist1] (varlist_2=varlist_iv) （选择项可以为fe，re等，表示固定效应、随机效应等。详见help xtivreg） 如果存在内生解释变量，则应该选用工具变量，工具变量个数不少于方程中内生解释变量的个数。“恰好识别”时用2SLS。2SLS的实质是把内生解释变量分成两部分，即由工具变量所造成的外生的变动部分，以及与扰动项相关的其他部分；然后，把被解释变量对中的这个外生部分进行回归，从而满足OLS前定变量的要求而得到一致估计量。tptqtp 二、异方差与自相关检验 在球型扰动项的假定下，2SLS是最有效的。但如果扰动项存在异方差或自相关， 面板异方差检验： xtgls enc invs exp imp esc mrl,igls panel(het) estimates store hetero xtgls enc invs exp imp esc mrl,igls estimates store homo local df = e(N_g) - 1 lrtest hetero homo, df(`df") 面板自相关：xtserial enc invs exp imp esc mrl 则存在一种更有效的方法，即GMM。从某种意义上，GMM之于2SLS正如GLS之于OLS。好识别的情况下，GMM还原为普通的工具变量法；过度识别时传统的矩估计法行不通，只有这时才有必要使用GMM，过度识别检验（Overidentification Test或J Test）：estat overid 三、工具变量效果验证 工具变量：工具变量要求与内生解释变量相关，但又不能与被解释变量的扰动项相关。由于这两个要求常常是矛盾的，故在实践上寻找合适的工具变量常常很困难，需要相当的想象力与创作性。常用滞后变量。 需要做的检验： 检验工具变量的有效性： （1） 检验工具变量与解释变量的相关性 如果工具变量z与内生解释变量完全不相关，则无法使用工具变量法；如果与仅仅微弱地相关，。这种工具变量被称为“弱工具变量”（weak instruments）后果就象样本容量过小。检验弱工具变量的一个经验规则是，如果在第一阶段回归中，F统计量大于10，则可不必担心弱工具变量问题。Stata命令：estat first（显示第一个阶段回归中的统计量） （2） 检验工具变量的外生性（接受原假设好） 在恰好识别的情况下，无法检验工具变量是否与扰动项相关。在过度识别（工具变量个数>内生变量个数）的情况下，则可进行过度识别检验（Overidentification Test），检验原假设所有工具变量都是外生的。如果拒绝该原假设，则认为至少某个变量不是外生的，即与扰动项相关。0H Sargan统计量，Stata命令：estat overid 四、GMM过程 在Stata输入以下命令，就可以进行对面板数据的GMM估计。 . ssc install ivreg2 （安装程序ivreg2 ） . ssc install ranktest （安装另外一个在运行ivreg2 时需要用到的辅助程序ranktest） . use "traffic.dta"（打开面板数据） . xtset panelvar timevar （设置面板变量及时间变量） . ivreg2 y x1 (x2=z1 z2),gmm2s （进行面板GMM估计，其中2s指的是2-step GMM）

　解决内生性， 一般都要借助外部信息。 不同的解决方法适应于不同的外部信息。比如有前面一个时期的数据的时候可以用difference in differences。 当有其他数据或研究可以给出内生性的信息的时候可以用 propensity score calibration. 还有人说regression discontinuity design 可以解决内生性. 但一般最好用用得最多的还是工具变量不借助外部信息的也就sensitivity analysis 了。如果用sensitivity analysis就随便你自己怎么玩了

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过度识别每两个等式可以求一组解，可以得到多组估计值

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内生变量是具有一定概率分布的随机变量,由模型自身决定,其数值是求解模型的结果.货币需求是内生变量.也可以是前定变量.它本身属于经济变量.

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解释变量内生性检验首先检验解释变量内生性（解释变量内生性的Hausman 检验：使用工具变量法的前提是存在内生解释变量。Hausman 检验的原假设为：所有解释变量均为外生变量，如果拒绝，则认为存在内生解释变量，要用IV；反之，如果接受，则认为不存在内生解释变量，应该使用OLS。reg ldi lofdiestimates store olsxtivreg ldi (lofdi=l.lofdi ldep lexr)estimates store ivhausman iv ols（在面板数据中使用工具变量，Stata提供了如下命令来执行2SLS:xtivreg depvar [varlist1] (varlist_2=varlist_iv) （选择项可以为fe，re等，表示固定效应、随机效应等。详见help xtivreg）如果存在内生解释变量，则应该选用工具变量，工具变量个数不少于方程中内生解释变量的个数。“恰好识别”时用2SLS。2SLS的实质是把内生解释变量分成两部分，即由工具变量所造成的外生的变动部分，以及与扰动项相关的其他部分；然后，把被解释变量对中的这个外生部分进行回归，从而满足OLS前定变量的要求而得到一致估计量。tptqtp二、异方差与自相关检验在球型扰动项的假定下，2SLS是最有效的。但如果扰动项存在异方差或自相关，面板异方差检验：xtgls enc invs exp imp esc mrl,igls panel(het)estimates store heteroxtgls enc invs exp imp esc mrl,iglsestimates store homolocal df = e(N_g) - 1lrtest hetero homo, df(`df")面板自相关：xtserial enc invs exp imp esc mrl则存在一种更有效的方法，即GMM。从某种意义上，GMM之于2SLS正如GLS之于OLS。好识别的情况下，GMM还原为普通的工具变量法；过度识别时传统的矩估计法行不通，只有这时才有必要使用GMM，过度识别检验（Overidentification Test或J Test）：estat overid三、工具变量效果验证工具变量：工具变量要求与内生解释变量相关，但又不能与被解释变量的扰动项相关。由于这两个要求常常是矛盾的，故在实践上寻找合适的工具变量常常很困难，需要相当的想象力与创作性。常用滞后变量。需要做的检验：检验工具变量的有效性：（1） 检验工具变量与解释变量的相关性如果工具变量z与内生解释变量完全不相关，则无法使用工具变量法；如果与仅仅微弱地相关，。这种工具变量被称为“弱工具变量”（weak instruments）后果就象样本容量过小。检验弱工具变量的一个经验规则是，如果在第一阶段回归中，F统计量大于10，则可不必担心弱工具变量问题。Stata命令：estat first（显示第一个阶段回归中的统计量）（2） 检验工具变量的外生性（接受原假设好）在恰好识别的情况下，无法检验工具变量是否与扰动项相关。在过度识别（工具变量个数>内生变量个数）的情况下，则可进行过度识别检验（Overidentification Test），检验原假设所有工具变量都是外生的。如果拒绝该原假设，则认为至少某个变量不是外生的，即与扰动项相关。0HSargan统计量，Stata命令：estat overid四、GMM过程在Stata输入以下命令，就可以进行对面板数据的GMM估计。. ssc install ivreg2 （安装程序ivreg2 ）. ssc install ranktest （安装另外一个在运行ivreg2 时需要用到的辅助程序ranktest）. use "traffic.dta"（打开面板数据）. xtset panelvar timevar （设置面板变量及时间变量）. ivreg2 y x1 (x2=z1 z2),gmm2s （进行面板GMM估计，其中2s指的是2-step GMM）

解释变量，按照一定的规律对模型中作为因变量的经济变量产生影响，并对因变量的变化原因作出解释或说明。例如，对于描述市场上某种商品价格和供给量之间关系的经济计量模型，价格的变化影响生产者向市场提供商品的数量。因此，价格变量是该模型的解释变量。在联立方程模型中，内生变量、外生变量和滞后变量都可作为解释变量。例如，对于描述市场上某种商品价格和供给量之间关系的经济计量模型，价格的变化影响生产者向市场提供商品的数量。因此，价格变量是该模型的解释变量。在联立方程模型中，内生变量、外生变量和滞后变量都可作为解释变量。被预测变量，又叫被解释变量，多见于回归分析中，相当于实验研究中的因变量。回归分析中的变量关系不像实验研究中的变量之间因果关系明确，因而多称为预测变量和被预测变量。扩展资料前定变量包括外生变量和内生变量的滞后变量。外生变量是其数值在所设定的经济系统的模型之外来决定的变量，滞后变量是某个变量的时间滞后量。假如变量X不取当期值而取其前期值，因居民个人可支配收入的前期值对当期的商品需求量有滞后的影响，则居民个人可支配收入的前期值称为“滞后变量”。在经济模型中，外生变量又可分为政策变量和非政策变量。政策变量又称“可控外生变量”，是指可由决策者控制的外生变量；非政策变量又称“非可控外生变量”，是指决策者难以控制或不能控制的外生变量。变量的范围确定了能够知晓该变量存在的那部分代码。在一个过程内部声明变量时，只有过程内部的代码才能访问或改变那个变量的值；它有一个范围，对该过程来说是局部的。但是，有时需要使用具有更大范围的变量，例如这样一个变量，其值对于同一模块内的所有过程都有效，甚至对于整个应用程序的所有过程都有效。参考资料来源：百度百科—被解释变量参考资料来源：百度百科—解释变量

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解释变量内生性检验首先检验解释变量内生性（解释变量内生性的Hausman 检验：使用工具变量法的前提是存在内生解释变量。Hausman 检验的原假设为：所有解释变量均为外生变量，如果拒绝，则认为存在内生解释变量，要用IV；反之，如果接受，则认为不存在内生解释变量，应该使用OLS。reg ldi lofdiestimates store olsxtivreg ldi (lofdi=l.lofdi ldep lexr)estimates store ivhausman iv ols（在面板数据中使用工具变量，Stata提供了如下命令来执行2SLS:xtivreg depvar [varlist1] (varlist_2=varlist_iv) （选择项可以为fe，re等，表示固定效应、随机效应等。详见help xtivreg）如果存在内生解释变量，则应该选用工具变量，工具变量个数不少于方程中内生解释变量的个数。“恰好识别”时用2SLS。2SLS的实质是把内生解释变量分成两部分，即由工具变量所造成的外生的变动部分，以及与扰动项相关的其他部分；然后，把被解释变量对中的这个外生部分进行回归，从而满足OLS前定变量的要求而得到一致估计量。tptqtp二、异方差与自相关检验在球型扰动项的假定下，2SLS是最有效的。但如果扰动项存在异方差或自相关，面板异方差检验：xtgls enc invs exp imp esc mrl,igls panel(het)estimates store heteroxtgls enc invs exp imp esc mrl,iglsestimates store homolocal df = e(N_g) - 1lrtest hetero homo, df(`df")面板自相关：xtserial enc invs exp imp esc mrl则存在一种更有效的方法，即GMM。从某种意义上，GMM之于2SLS正如GLS之于OLS。好识别的情况下，GMM还原为普通的工具变量法；过度识别时传统的矩估计法行不通，只有这时才有必要使用GMM，过度识别检验（Overidentification Test或J Test）：estat overid三、工具变量效果验证工具变量：工具变量要求与内生解释变量相关，但又不能与被解释变量的扰动项相关。由于这两个要求常常是矛盾的，故在实践上寻找合适的工具变量常常很困难，需要相当的想象力与创作性。常用滞后变量。需要做的检验：检验工具变量的有效性：（1） 检验工具变量与解释变量的相关性如果工具变量z与内生解释变量完全不相关，则无法使用工具变量法；如果与仅仅微弱地相关，。这种工具变量被称为“弱工具变量”（weak instruments）后果就象样本容量过小。检验弱工具变量的一个经验规则是，如果在第一阶段回归中，F统计量大于10，则可不必担心弱工具变量问题。Stata命令：estat first（显示第一个阶段回归中的统计量）（2） 检验工具变量的外生性（接受原假设好）在恰好识别的情况下，无法检验工具变量是否与扰动项相关。在过度识别（工具变量个数>内生变量个数）的情况下，则可进行过度识别检验（Overidentification Test），检验原假设所有工具变量都是外生的。如果拒绝该原假设，则认为至少某个变量不是外生的，即与扰动项相关。0HSargan统计量，Stata命令：estat overid四、GMM过程在Stata输入以下命令，就可以进行对面板数据的GMM估计。. ssc install ivreg2 （安装程序ivreg2 ）. ssc install ranktest （安装另外一个在运行ivreg2 时需要用到的辅助程序ranktest）. use "traffic.dta"（打开面板数据）. xtset panelvar timevar （设置面板变量及时间变量）. ivreg2 y x1 (x2=z1 z2),gmm2s （进行面板GMM估计，其中2s指的是2-step GMM）

四元线性回归模型共有无数个解释变量。多元线回归模型的形式，由于在实际经济问题中，一个变量往往受到多个原因变量的影响。在线性回归模型中解释变量有多个，这样的模型被称为多元线性回归模型。比如建立消费函数模型，有关的解释变量可以包括：收入，物价指数，储蓄指数等。在解释变量中含有当期的内生变量的多方程模型称为“联立方程模型”。在联立方程模型中，变量分为两类：一类是作为被解释变量的内生变量，即其数值是在所设定的经济系统的模型内决定的。内生变量是对模型进行求解所要获得的结果。另一类是作为解释变量的前定变量，即其数值在模型求解之前已事先给定。前定变量包括外生变量和内生变量的滞后变量。

解释变量，按照一定的规律对模型中作为因变量的经济变量产生影响，并对因变量的变化原因作出解释或说明。例如，对于描述市场上某种商品价格和供给量之间关系的经济计量模型，价格的变化影响生产者向市场提供商品的数量。因此，价格变量是该模型的解释变量。在联立方程模型中，内生变量、外生变量和滞后变量都可作为解释变量。例如，对于描述市场上某种商品价格和供给量之间关系的经济计量模型，价格的变化影响生产者向市场提供商品的数量。因此，价格变量是该模型的解释变量。在联立方程模型中，内生变量、外生变量和滞后变量都可作为解释变量。被预测变量，又叫被解释变量，多见于回归分析中，相当于实验研究中的因变量。回归分析中的变量关系不像实验研究中的变量之间因果关系明确，因而多称为预测变量和被预测变量。扩展资料前定变量包括外生变量和内生变量的滞后变量。外生变量是其数值在所设定的经济系统的模型之外来决定的变量，滞后变量是某个变量的时间滞后量。假如变量X不取当期值而取其前期值，因居民个人可支配收入的前期值对当期的商品需求量有滞后的影响，则居民个人可支配收入的前期值称为“滞后变量”。在经济模型中，外生变量又可分为政策变量和非政策变量。政策变量又称“可控外生变量”，是指可由决策者控制的外生变量；非政策变量又称“非可控外生变量”，是指决策者难以控制或不能控制的外生变量。变量的范围确定了能够知晓该变量存在的那部分代码。在一个过程内部声明变量时，只有过程内部的代码才能访问或改变那个变量的值；它有一个范围，对该过程来说是局部的。但是，有时需要使用具有更大范围的变量，例如这样一个变量，其值对于同一模块内的所有过程都有效，甚至对于整个应用程序的所有过程都有效。参考资料来源：百度百科—被解释变量参考资料来源：百度百科—解释变量

解释变量，按照一定的规律对模型中作为因变量的经济变量产生影响，并对因变量的变化原因作出解释或说明。例如，对于描述市场上某种商品价格和供给量之间关系的经济计量模型，价格的变化影响生产者向市场提供商品的数量。因此，价格变量是该模型的解释变量。在联立方程模型中，内生变量、外生变量和滞后变量都可作为解释变量。例如，对于描述市场上某种商品价格和供给量之间关系的经济计量模型，价格的变化影响生产者向市场提供商品的数量。因此，价格变量是该模型的解释变量。在联立方程模型中，内生变量、外生变量和滞后变量都可作为解释变量。被预测变量，又叫被解释变量，多见于回归分析中，相当于实验研究中的因变量。回归分析中的变量关系不像实验研究中的变量之间因果关系明确，因而多称为预测变量和被预测变量。扩展资料前定变量包括外生变量和内生变量的滞后变量。外生变量是其数值在所设定的经济系统的模型之外来决定的变量，滞后变量是某个变量的时间滞后量。假如变量X不取当期值而取其前期值，因居民个人可支配收入的前期值对当期的商品需求量有滞后的影响，则居民个人可支配收入的前期值称为“滞后变量”。在经济模型中，外生变量又可分为政策变量和非政策变量。政策变量又称“可控外生变量”，是指可由决策者控制的外生变量；非政策变量又称“非可控外生变量”，是指决策者难以控制或不能控制的外生变量。变量的范围确定了能够知晓该变量存在的那部分代码。在一个过程内部声明变量时，只有过程内部的代码才能访问或改变那个变量的值；它有一个范围，对该过程来说是局部的。但是，有时需要使用具有更大范围的变量，例如这样一个变量，其值对于同一模块内的所有过程都有效，甚至对于整个应用程序的所有过程都有效。参考资料来源：百度百科—被解释变量参考资料来源：百度百科—解释变量

解释变量内生性检验首先检验解释变量内生性（解释变量内生性的Hausman 检验：使用工具变量法的前提是存在内生解释变量。Hausman 检验的原假设为：所有解释变量均为外生变量，如果拒绝，则认为存在内生解释变量，要用IV；反之，如果接受，则认为不存在内生解释变量，应该使用OLS。reg ldi lofdiestimates store olsxtivreg ldi (lofdi=l.lofdi ldep lexr)estimates store ivhausman iv ols（在面板数据中使用工具变量，Stata提供了如下命令来执行2SLS:xtivreg depvar [varlist1] (varlist_2=varlist_iv) （选择项可以为fe，re等，表示固定效应、随机效应等。详见help xtivreg）如果存在内生解释变量，则应该选用工具变量，工具变量个数不少于方程中内生解释变量的个数。“恰好识别”时用2SLS。2SLS的实质是把内生解释变量分成两部分，即由工具变量所造成的外生的变动部分，以及与扰动项相关的其他部分；然后，把被解释变量对中的这个外生部分进行回归，从而满足OLS前定变量的要求而得到一致估计量。tptqtp二、异方差与自相关检验在球型扰动项的假定下，2SLS是最有效的。但如果扰动项存在异方差或自相关，面板异方差检验：xtgls enc invs exp imp esc mrl,igls panel(het)estimates store heteroxtgls enc invs exp imp esc mrl,iglsestimates store homolocal df = e(N_g) - 1lrtest hetero homo, df(`df")面板自相关：xtserial enc invs exp imp esc mrl则存在一种更有效的方法，即GMM。从某种意义上，GMM之于2SLS正如GLS之于OLS。好识别的情况下，GMM还原为普通的工具变量法；过度识别时传统的矩估计法行不通，只有这时才有必要使用GMM，过度识别检验（Overidentification Test或J Test）：estat overid三、工具变量效果验证工具变量：工具变量要求与内生解释变量相关，但又不能与被解释变量的扰动项相关。由于这两个要求常常是矛盾的，故在实践上寻找合适的工具变量常常很困难，需要相当的想象力与创作性。常用滞后变量。需要做的检验：检验工具变量的有效性：（1） 检验工具变量与解释变量的相关性如果工具变量z与内生解释变量完全不相关，则无法使用工具变量法；如果与仅仅微弱地相关，。这种工具变量被称为“弱工具变量”（weak instruments）后果就象样本容量过小。检验弱工具变量的一个经验规则是，如果在第一阶段回归中，F统计量大于10，则可不必担心弱工具变量问题。Stata命令：estat first（显示第一个阶段回归中的统计量）（2） 检验工具变量的外生性（接受原假设好）在恰好识别的情况下，无法检验工具变量是否与扰动项相关。在过度识别（工具变量个数>内生变量个数）的情况下，则可进行过度识别检验（Overidentification Test），检验原假设所有工具变量都是外生的。如果拒绝该原假设，则认为至少某个变量不是外生的，即与扰动项相关。0HSargan统计量，Stata命令：estat overid四、GMM过程在Stata输入以下命令，就可以进行对面板数据的GMM估计。. ssc install ivreg2 （安装程序ivreg2 ）. ssc install ranktest （安装另外一个在运行ivreg2 时需要用到的辅助程序ranktest）. use "traffic.dta"（打开面板数据）. xtset panelvar timevar （设置面板变量及时间变量）. ivreg2 y x1 (x2=z1 z2),gmm2s （进行面板GMM估计，其中2s指的是2-step GMM）

解释变量，按照一定的规律对模型中作为因变量的经济变量产生影响，并对因变量的变化原因作出解释或说明。例如，对于描述市场上某种商品价格和供给量之间关系的经济计量模型，价格的变化影响生产者向市场提供商品的数量。因此，价格变量是该模型的解释变量。在联立方程模型中，内生变量、外生变量和滞后变量都可作为解释变量。例如，对于描述市场上某种商品价格和供给量之间关系的经济计量模型，价格的变化影响生产者向市场提供商品的数量。因此，价格变量是该模型的解释变量。在联立方程模型中，内生变量、外生变量和滞后变量都可作为解释变量。被预测变量，又叫被解释变量，多见于回归分析中，相当于实验研究中的因变量。回归分析中的变量关系不像实验研究中的变量之间因果关系明确，因而多称为预测变量和被预测变量。扩展资料前定变量包括外生变量和内生变量的滞后变量。外生变量是其数值在所设定的经济系统的模型之外来决定的变量，滞后变量是某个变量的时间滞后量。假如变量X不取当期值而取其前期值，因居民个人可支配收入的前期值对当期的商品需求量有滞后的影响，则居民个人可支配收入的前期值称为“滞后变量”。在经济模型中，外生变量又可分为政策变量和非政策变量。政策变量又称“可控外生变量”，是指可由决策者控制的外生变量；非政策变量又称“非可控外生变量”，是指决策者难以控制或不能控制的外生变量。变量的范围确定了能够知晓该变量存在的那部分代码。在一个过程内部声明变量时，只有过程内部的代码才能访问或改变那个变量的值；它有一个范围，对该过程来说是局部的。但是，有时需要使用具有更大范围的变量，例如这样一个变量，其值对于同一模块内的所有过程都有效，甚至对于整个应用程序的所有过程都有效。参考资料来源：百度百科—被解释变量参考资料来源：百度百科—解释变量

解释变量(explanatory variable)亦称“说明变量”、“可控制变量”，是 经济计量模型中的自变量。解释变量，按照一定的规律对模型中作为因变量的经济变量产生影响，并对因变量的变化原因作出解释或说明。例如，对于描述市场上某种商品价格和供给量之间关系的经济计量模型，价格的变化影响生产者向市场提供商品的数量。因此，价格变量是该模型的解释变量。在联立方程模型中，内生变量、外生变量和滞后变量都可作为解释变量。被预测变量，又叫被解释变量，多见于回归分析中，相当于实验研究中的因变量。回归分析中的变量关系不像实验研究中的变量之间因果关系明确，因而多称为预测变量和被预测变量。扩展资料：在解释变量中含有当期的内生变量的多方程模型称为“联立方程模型”。在联立方程模型中，变量分为两类：一类是作为被解释变量的内生变量，即其数值是在所设定的经济系统的模型内决定的。内生变量是对模型进行求解所要获得的结果。另一类是作为解释变量的前定变量，即其数值在模型求解之前已事先给定。前定变量包括外生变量和内生变量的滞后变量。参考资料来源：百度百科—被解释变量参考资料来源：百度百科—解释变量

解释变量(explanatory variable)亦称“说明变量”、“可控制变量”，是 经济计量模型中的自变量。解释变量，按照一定的规律对模型中作为因变量的经济变量产生影响，并对因变量的变化原因作出解释或说明。例如，对于描述市场上某种商品价格和供给量之间关系的经济计量模型，价格的变化影响生产者向市场提供商品的数量。因此，价格变量是该模型的解释变量。在联立方程模型中，内生变量、外生变量和滞后变量都可作为解释变量。被预测变量，又叫被解释变量，多见于回归分析中，相当于实验研究中的因变量。回归分析中的变量关系不像实验研究中的变量之间因果关系明确，因而多称为预测变量和被预测变量。扩展资料：在解释变量中含有当期的内生变量的多方程模型称为“联立方程模型”。在联立方程模型中，变量分为两类：一类是作为被解释变量的内生变量，即其数值是在所设定的经济系统的模型内决定的。内生变量是对模型进行求解所要获得的结果。另一类是作为解释变量的前定变量，即其数值在模型求解之前已事先给定。前定变量包括外生变量和内生变量的滞后变量。参考资料来源：百度百科—被解释变量参考资料来源：百度百科—解释变量

前定变量是独立于变量所在方程当期和未来各期随机误差项的变量

前定变量是独立于变量所在方程当期和未来各期随机误差项的变量。前定内生变量和外生变量，和称为前定变量。前定内生变量是指过去时期的、滞后的或更大范围的内生变量，不受本模型研究范围的内生变量影响，但能够影响所研究的本期内生变量。扩展资料：介绍前定变量(predetermined variables)计量经济学术语，指决定计量经济模型当前状态的变量。考虑动态模型其中Y，为内生变量，X，为外生变量，Y，一，为滞后内生变量，X‘一，为滞后外生变量.其中有一些变量在系统内部时刻影响着内生变量的变动，而其值已在系统外部确定或由系统在过去确定，这些变量就是前定变量.前定变量包括外生变量X,、滞后外生变量X，一，、滞后内生变量Yt_;参考资料来源：百度百科-前定变量

前定变量是独立于变量所在方程当期和未来各期随机误差项的变量。前定内生变量和外生变量，和称为前定变量。前定内生变量是指过去时期的、滞后的或更大范围的内生变量，不受本模型研究范围的内生变量影响，但能够影响所研究的本期内生变量。

前定内生变量和外生变量，和称为前定变量。前定内生变量是指过去时期的、滞后的或更大范围的内生变量，不受本模型研究范围的内生变量影响，但能够影响所研究的本期内生变量。

解释变量(explanatory variable)亦称“说明变量”、“可控制变量”，是经济计量模型中的自变量。解释变量，按照一定的规律对模型中作为因变量的经济变量产生影响，并对因变量的变化原因作出解释或说明。例如，对于描述市场上某种商品价格和供给量之间关系的经济计量模型，价格的变化影响生产者向市场提供商品的数量。因此，价格变量是该模型的解释变量。

内生变量是具有一定概率分布的随机变量,由模型自身决定,其数值是求解模型的结果.货币需求是内生变量.也可以是前定变量.它本身属于经济变量.

前定变量是独立于变量所在方程当期和未来各期随机误差项的变量

内生变量为模型内可以解释的变量，外生变量为模型内不能解释的变量。

解释变量是百分比,被解释变量处理：解释变量亦称“说明变量”、“可控制变量”，是经济计量模型中的自变量。解释变量，按照一定的规律对模型中作为因变量的经济变量产生影响。Y=aX+b，从解释变量和被解释变量看，Y是被X解释的变量。因此，X是解释变量，Y是被解释变量。从自变量和因变量看，X是自身变量的量，Y是随着X变化而变化的量。因此，X是自变量，Y是因变量。“联立方程模型”：即其数值在模型求解之前已事先给定。前定变量包括外生变量和内生变量的滞后变量。外生变量是其数值在所设定的经济系统的模型之外来决定的变量，滞后变量是某个变量的时间滞后量。在上述模型中，假如变量X不取当期值而取其前期值。因居民个人可支配收入的前期值对当期的商品需求量有滞后的影响，则居民个人可支配收入的前期值称为“滞后变量”。在经济模型中，外生变量又可分为政策变量和非政策变量。政策变量又称“可控外生变量”，是指可由决策者控制的外生变量；非政策变量又称“非可控外生变量”，是指决策者难以控制或不能控制的外生变量。

可以类似于一元线性回归，构造决定系数。称为y关于自变量的样本复相关系数。其中，有SST=SSR+SSE总离差平方和记为SST，回归平方和记为SSR，残差平方和为SSE。由公式可见，SSR是由回归方程确定的，即是可以用自变量x进行解释的波动，而SSE为x之外的未加控制的因素引起的波动。这样，总离差平方和SST中能够由方程解释的部分为SSR，不能解释的部分为SSE。

下面的是试卷不是课后题目答案，课后题目和答案已发送到你邮箱！希望可以帮到你！计量经济学习题及答案一、单项选择题(本大题共25小题，每小题1分，共25分)在每小题列出的四个选项中只有一个选项是符合题目要求的，请将正确选项前的字母填在题后的括号内。1.对联立方程模型进行参数估计的方法可以分两类，即：( ) A.间接最小二乘法和系统估计法 B.单方程估计法和系统估计法 C.单方程估计法和二阶段最小二乘法 D.工具变量法和间接最小二乘法2.当模型中第i个方程是不可识别的，则该模型是( ) A.可识别的 B.不可识别的 C.过度识别 D.恰好识别3.结构式模型中的每一个方程都称为结构式方程，在结构方程中，解释变量可以是前定变量，也可以是( ) A.外生变量 B.滞后变量 C.内生变量 D.外生变量和内生变量4.已知样本回归模型残差的一阶自相关系数接近于-1，则DW统计量近似等于( ) A.0 B.1 C.2 D.45.假设回归模型为 其中Xi为随机变量，Xi与Ui相关则 的普通最小二乘估计量( ) A.无偏且一致 B.无偏但不一致 C.有偏但一致 D.有偏且不一致6.对于误差变量模型，模型参数的普通最小二乘法估计量是( ) A.无偏且一致的 B.无偏但不一致 C.有偏但一致 D.有偏且不一致7.戈德菲尔德-匡特检验法可用于检验( ) A.异方差性 B.多重共线性 C.序列相关 D.设定误差8.对于误差变量模型，估计模型参数应采用( ) A.普通最小二乘法 B.加权最小二乘法 C.广义差分法 D.工具变量法9.系统变参数模型分为( ) A.截距变动模型和斜率变动模型 B.季节变动模型和斜率变动模型 C.季节变动模型和截距变动模型 D.截距变动模型和截距、斜率同时变动模型10.虚拟变量( ) A.主要来代表质的因素，但在有些情况下可以用来代表数量因素 B.只能代表质的因素 C.只能代表数量因素 D.只能代表季节影响因素11.单方程经济计量模型必然是( ) A.行为方程 B.政策方程 C.制度方程 D.定义方程12.用于检验序列相关的DW统计量的取值范围是( ) A.0≤DW≤1 B.－1≤DW≤1 C. －2≤DW≤2 D.0≤DW≤413.根据判定系数R2与F统计量的关系可知，当R2=1时有( ) A.F=1 B.F=－1 C.F=∞ D.F=014.在给定的显著性水平之下，若DW统计量的下和上临界值分别为dL和du,则当dL<DW<du时，可认为随机误差项( ) A.存在一阶正自相关 B.存在一阶负相关 C.不存在序列相关 D.存在序列相关与否不能断定15.经济计量分析的工作程序( ) A.设定模型，检验模型，估计模型，改进模型 B.设定模型，估计参数，检验模型，应用模型 C.估计模型，应用模型，检验模型，改进模型 D.搜集资料，设定模型，估计参数，应用模型16.前定变量是( )的合称。 A.外生变量和滞后变量 B.内生变量和外生变量 C.外生变量和虚拟变量 D.解释变量和被解释变量17.如果联立方程模型中某个结构方程包含了所有的变量，则这个方程( ) A.恰好识别 B.不可识别 C.过度识别 D.不确定18.用模型描述现实经济系统的原则是( ) A.以理论分析作先导，解释变量应包括所有解释变量 B.以理论分析作先导，模型规模大小要适度 C.模型规模越大越好；这样更切合实际情况 D.模型规模大小要适度，结构尽可能复杂19.下面说法正确的是( ) A.内生变量是非随机变量 B.前定变量是随机变量 C.外生变量是随机变量 D.外生变量是非随机变量20.若一正常商品的市场需求曲线向下倾斜，则可断定( ) A.它具有不变的价格弹性 B.随需求量增加，价格下降 C.随需求量增加，价格上升 D.需求无弹性21.发达市场经济国家宏观经济计量模型的核心部分包括总需求，总供给和( ) A.建模时所依据的经济理论 B.总收入 C.关于总需求、生产和收入的恒等关系 D.总投资22.在多元线性回归模型中，若某个解释变量对其余解释变量的判定系数接近于1，则表明模型中存在( ) A.多重共线性 B.异方差性 C.序列相关 D.高拟合优度23.关于经济计量模型进行预测出现误差的原因，正确的说法是( ) A.只有随机因素 B.只有系统因素 C.既有随机因素，又有系统因素 D.A、B、C都不对24.线性模型的影响因素( ) A.只能是数量因素 B.只能是质量因素 C.可以是数量因素，也可以是质量因素 D.只能是随机因素25.检验联立方程模型的综合性误差程度最好是作( ) A.事后模拟 B.事后预测 C.事前预测 D.返回预测二、多项选择题(本大题共5小题，每小题2分，共10分)在每小题列出的五个选项中有二至五个选项是符合题目要求的，请将正确选项前的字母填在题后的括号内。多选、少选、错选均无分。26.在包含有随机解释变量的回归模型中，可用作随机解释变量的工具变量必须具备的条件有，此工具变量( ) A.与该解释变量高度相关 B.与其它解释变量高度相关 C.与随机误差项高度相关 D.与该解释变量不相关 E.与随机误差项不相关27.经济参数的分为两大类，下面哪些属于外生参数( ) A.折旧率 B.税率 C.利息率 D.凭经验估计的参数 E.运用统计方法估计得到的参数28.根据模型研究的社会经济系统的性质不同，将宏观经济计量模型分为( ) A.发达市场经济国家模型 B.发展中国家模型 C.中央计划经济国家模型 D.季度模型 E.地区模型29.发达市场经济国家宏观经济计量模型反映了( ) A.关于最终产品和劳务流量的国民收入和生产的核算 B.关于社会经济中各种金融资源使用的资金流量的核算 C.关于初次分配和再分配的核算 D.关于存货和储备的增减的核算 E.关于货币和劳务的中间流量的投入产出核算30.经济计量模型的应用方向是( ) A.用于经济预测 B.用于结构分析 C.仅用于经济政策评价 D.用于经济政策评价 E.仅用于经济预测、经济结构分析三、名词解释题(本大题共7小题，每小题2分，共14分)31.截距变动模型32.滞后变量33.K阶单整34.时序数据35.三大类市场36.非随机方程37.分段线性回归四、简答题(本大题共5小题，每小题4分，共20分) 38.回归模型中引入虚拟变量的一般原则是什么?39.简述凯恩斯的有效需求理论的基本结论。40.非完全多重共线性可能产生的后果主要有哪些?41.简述样本相关系数的性质。42.试述判定系数的性质。五、分析题(本大题共5小题，每小题4分，共31分)43（10分）某人试图建立我国煤炭行业生产方程，以煤炭产量为被解释变量，经过理论和经验分析，确定以固定资产原值、职工人数和电力消耗量变量作为解释变量，变量的选择是正确的。于是建立了如下形式的理论模型： 煤炭产量= 固定资产原值+ 职工人数+ 电力消耗量+μ 选择2000年全国60个大型国有煤炭企业的数据为样本观测值；固定资产原值用资产形成年当年价计算的价值量，其它采用实物量单位；采用OLS方法估计参数。指出该计量经济学问题中可能存在的主要错误，并简单说明理由。 44（10分）选择两要素一级CES生产函数的近似形式建立中国电力行业的生产函数模型： 其中Y为发电量，K、L分别为投入的资本与劳动数量，t为时间变量。 ⑴ 指出参数γ、ρ、m的经济含义和数值范围； ⑵ 指出模型对要素替代弹性的假设，并指出它与C-D生产函数、VES生产函数在要素替代弹性假设上的区别； ⑶ 指出模型对技术进步的假设，并指出它与下列生产函数模型在技术进步假设上的区别； 45。（11分）试指出在目前建立中国宏观计量经济模型时，下列内生变量应由哪些变量来解释，简单说明理由，并拟定关于每个解释变量的待估参数的正负号。 ⑴ 轻工业增加值 ⑵ 衣着类商品价格指数 ⑶ 货币发行量 ⑷ 农业生产资料进口额 答案：一、 单项选择题(本大题共30小题，每小题1分，共30分) 1.B 2.B 3.C 4.D 5.D 6.D 7.A 8.D 9.D 10.A 11.A 12.D 13.C 14.D 15.B 16.A 17.B 18.B 19.D 20.B 21.C 22.A 23.C 24.C 25.B二、多项选择题(本大题共5小题，每小题2分，共10分) 26.AE 27.ABCD 28.ABC 29.ABE 30.ABD三、名词解释题(本大题共7小题，每小题2分，共14分) 31. 由于引进虚拟变量造成回归模型参数不再是固定常数。若截距项发生变动，就称为截距变动模型。 32. 内生变量的前期值作解释变量。 33. 如果一个非平稳时间序列经过K次差分后为平稳时间序列，则称这个时间序列是K阶单整的，记作I(K)。 34. 时间序列数据是同一统计指标按时间顺序记录的数据列。 35. 最终产品市场、生产要素和金融市场。 36. 是根据经济学理论和政策、法规的规定而构造的反映某些经济变量关系的恒等式。 37.将样本资料按一定的变化规律分成不同阶段，引进虚拟变量进行回归，得到不同阶段的回归方程。四、简答题(本大题共5小题，每小题4分，共20分) 38. (1)如果模型中包含截距项，则一个质变量有m种特征，只需引入(m-1)个虚拟变量。 (2)如果模型中不包含截距项，则一个质变量有m种特征，需引入m个虚拟变量。 39. (1)总产量或国民收入是由总需求决定的； (2)消费是收入水平的函数； (3)投资是利率与预期利润率的函数； (4)货币需求是收入和利率的函数； 40. (1)各个解释变量对被解释变量的影响很难精确鉴别； (2)模型回归系数估计量的方差会很大，从而使模型参数的显著性检验失效； (3)模型参数的估计量对删除或增添少量的观测值及删除一个不显著的解释变量都可能非常敏感。 41. (1)r是可正可负的数； (2)r在-1与1之间变化； (3)对称性； (4)若X与Y相互独立，则r=0，但r=0时，X与Y不一定独立。 42. (1)它是一非负的量； (2)R2是在0与1之间变化的量。43、答案：（答出4条给满分） ⑴ 模型关系错误。直接线性模型表示投入要素之间完全可以替代，与实际生产活动不符。 ⑵ 估计方法错误。该问题存在明显的序列相关性，不能采用OLS方法估计。 ⑶ 样本选择违反一致性。行业生产方程不能选择企业作为样本。 ⑷ 样本数据违反可比性。固定资产原值用资产形成年当年价计算的价值量，不具备可比性。 ⑸ 变量间可能不存在长期均衡关系。变量中有流量和存量，可能存在1个高阶单整的序列。应该首先进行单位根检验和协整检验。 44、答案： ⑴ 参数γ为技术进步速度，一般为接近0的正数；ρ为替代参数，在（－1，∞）范围内；m为规模报酬参数，在1附近。 ⑵ 该模型对要素替代弹性的假设为：随着研究对象、样本区间而变化，但是不随着样本点而变化。而C-D生产函数的要素替代弹性始终为1，不随着研究对象、样本区间而变化，当然也不随着样本点而变化；VES生产函数的要素替代弹性除了随着研究对象、样本区间而变化外，还随着样本点而变化。 ⑶ 该模型对技术进步的假设为希克斯中性技术进步；而生产函数模型的技术进步假设为中性技术进步，包括3种中性技术进步。45、答案： ⑴ 轻工业增加值应该由反映需求的变量解释。包括居民收入（反映居民对轻工业的消费需求，参数符号为正）、国际市场轻工业品交易总额（反映国际市场对轻工业的需求，参数符号为正）等。 ⑵ 衣着类商品价格指数应该由反映需求和反映成本的两类变量解释。主要包括居民收入（反映居民对衣着类商品的消费需求，参数符号为正）、国际市场衣着类商品交易总额（反映国际市场对衣着类商品的需求，参数符号为正）、棉花的收购价格指数（反映成本对价格的影响，参数符号为正）等。 ⑶ 货币发行量应该由社会商品零售总额（反映经济总量对货币的需求，参数符号为正）、价格指数（反映价格对货币需求的影响，参数符号为正）等变量解释。 ⑷ 农业生产资料进口额应该由国内第一产业增加值（反映国内需求，参数符号为正）、国内农业生产资料生产部门增加值（反映国内供给，参数符号为负）、国际市场价格（参数符号为负）、出口额（反映外汇支付能力，参数符号为正）等变量解释。

1、内生变量与外生变量外生变量(Exogenous Variable) ：由经济模型外部的其它经济变量所决定的经济变量内生变量(Induced Variable) ：由经济模型内部的其它因素所决定的经济变量内生变量和外生变量的划分不是机械的或一成不变的（由模型设计者根据具体情况进行决定）外生变量是在模型之外决定的，内生变量是由模型自身决定的。2、解释变量与被解释变量被解释变量（explained variable) :一定是模型的内生变量(因变量）解释变量 (explaining variable): 既包括外生变量，也包括一部分内生变量（自变量）3、滞后变量与前定变量滞后变量（lagged variable):内生变量的前期值，是求解模型之前的已知量前定变量（predetrmined variable):将外生变量和滞后变量合称前定变量，即在求解之前需要确定的变量4、控制变量与政策变量控制变量（controlled variable）政策变量（policy variable）这两者在模型中一般表现为外生变量，但不是绝对的，在某些特殊情况下也会转变为内生变量

解释变量，按照一定的规律对模型中作为因变量的经济变量产生影响，并对因变量的变化原因作出解释或说明。例如，对于描述市场上某种商品价格和供给量之间关系的经济计量模型，价格的变化影响生产者向市场提供商品的数量。因此，价格变量是该模型的解释变量。在联立方程模型中，内生变量、外生变量和滞后变量都可作为解释变量。例如，对于描述市场上某种商品价格和供给量之间关系的经济计量模型，价格的变化影响生产者向市场提供商品的数量。因此，价格变量是该模型的解释变量。在联立方程模型中，内生变量、外生变量和滞后变量都可作为解释变量。被预测变量，又叫被解释变量，多见于回归分析中，相当于实验研究中的因变量。回归分析中的变量关系不像实验研究中的变量之间因果关系明确，因而多称为预测变量和被预测变量。扩展资料前定变量包括外生变量和内生变量的滞后变量。外生变量是其数值在所设定的经济系统的模型之外来决定的变量，滞后变量是某个变量的时间滞后量。假如变量X不取当期值而取其前期值，因居民个人可支配收入的前期值对当期的商品需求量有滞后的影响，则居民个人可支配收入的前期值称为“滞后变量”。在经济模型中，外生变量又可分为政策变量和非政策变量。政策变量又称“可控外生变量”，是指可由决策者控制的外生变量；非政策变量又称“非可控外生变量”，是指决策者难以控制或不能控制的外生变量。变量的范围确定了能够知晓该变量存在的那部分代码。在一个过程内部声明变量时，只有过程内部的代码才能访问或改变那个变量的值；它有一个范围，对该过程来说是局部的。但是，有时需要使用具有更大范围的变量，例如这样一个变量，其值对于同一模块内的所有过程都有效，甚至对于整个应用程序的所有过程都有效。参考资料来源：百度百科—被解释变量参考资料来源：百度百科—解释变量

解释变量内生性检验首先检验解释变量内生性（解释变量内生性的Hausman 检验：使用工具变量法的前提是存在内生解释变量。Hausman 检验的原假设为：所有解释变量均为外生变量，如果拒绝，则认为存在内生解释变量，要用IV；反之，如果接受，则认为不存在内生解释变量，应该使用OLS。reg ldi lofdiestimates store olsxtivreg ldi (lofdi=l.lofdi ldep lexr)estimates store ivhausman iv ols（在面板数据中使用工具变量，Stata提供了如下命令来执行2SLS:xtivreg depvar [varlist1] (varlist_2=varlist_iv) （选择项可以为fe，re等，表示固定效应、随机效应等。详见help xtivreg）如果存在内生解释变量，则应该选用工具变量，工具变量个数不少于方程中内生解释变量的个数。“恰好识别”时用2SLS。2SLS的实质是把内生解释变量分成两部分，即由工具变量所造成的外生的变动部分，以及与扰动项相关的其他部分；然后，把被解释变量对中的这个外生部分进行回归，从而满足OLS前定变量的要求而得到一致估计量。tptqtp二、异方差与自相关检验在球型扰动项的假定下，2SLS是最有效的。但如果扰动项存在异方差或自相关，面板异方差检验：xtgls enc invs exp imp esc mrl,igls panel(het)estimates store heteroxtgls enc invs exp imp esc mrl,iglsestimates store homolocal df = e(N_g) - 1lrtest hetero homo, df(`df")面板自相关：xtserial enc invs exp imp esc mrl则存在一种更有效的方法，即GMM。从某种意义上，GMM之于2SLS正如GLS之于OLS。好识别的情况下，GMM还原为普通的工具变量法；过度识别时传统的矩估计法行不通，只有这时才有必要使用GMM，过度识别检验（Overidentification Test或J Test）：estat overid三、工具变量效果验证工具变量：工具变量要求与内生解释变量相关，但又不能与被解释变量的扰动项相关。由于这两个要求常常是矛盾的，故在实践上寻找合适的工具变量常常很困难，需要相当的想象力与创作性。常用滞后变量。需要做的检验：检验工具变量的有效性：（1） 检验工具变量与解释变量的相关性如果工具变量z与内生解释变量完全不相关，则无法使用工具变量法；如果与仅仅微弱地相关，。这种工具变量被称为“弱工具变量”（weak instruments）后果就象样本容量过小。检验弱工具变量的一个经验规则是，如果在第一阶段回归中，F统计量大于10，则可不必担心弱工具变量问题。Stata命令：estat first（显示第一个阶段回归中的统计量）（2） 检验工具变量的外生性（接受原假设好）在恰好识别的情况下，无法检验工具变量是否与扰动项相关。在过度识别（工具变量个数>内生变量个数）的情况下，则可进行过度识别检验（Overidentification Test），检验原假设所有工具变量都是外生的。如果拒绝该原假设，则认为至少某个变量不是外生的，即与扰动项相关。0HSargan统计量，Stata命令：estat overid四、GMM过程在Stata输入以下命令，就可以进行对面板数据的GMM估计。. ssc install ivreg2 （安装程序ivreg2 ）. ssc install ranktest （安装另外一个在运行ivreg2 时需要用到的辅助程序ranktest）. use "traffic.dta"（打开面板数据）. xtset panelvar timevar （设置面板变量及时间变量）. ivreg2 y x1 (x2=z1 z2),gmm2s （进行面板GMM估计，其中2s指的是2-step GMM）

就是内因外因啊，就跟自己的原因还是别人的原因一样啊

解释变量是x。按照一定的规律对模型中作为因变量的经济变量产生影响，并对因变量的变化原因作出解释或说明。例如，对于描述市场上某种商品价格和供给量之间关系的经济计量模型，价格的变化影响生产者向市场提供商品的数量。因此，价格变量是该模型的解释变量。在联立方程模型中，内生变量、外生变量和滞后变量都可作为解释变量。解释变量的应用在解释变量中含有当期的内生变量的多方程模型称为“联立方程模型”。在联立方程模型中，变量分为两类：一类是作为被解释变量的内生变量，即其数值是在所设定的经济系统的模型内决定的。内生变量是对模型进行求解所要获得的结果。另一类是作为解释变量的前定变量，即其数值在模型求解之前已事先给定。前定变量包括外生变量和内生变量的滞后变量。外生变量是其数值在所设定的经济系统的模型之外来决定的变量，滞后变量是某个变量的时间滞后量。在上述模型中，假如变量X不取当期值而取其前期值，因居民个人可支配收入的前期值对当期的商品需求量有滞后的影响，则居民个人可支配收入的前期值称为“滞后变量”。在经济模型中，外生变量又可分为政策变量和非政策变量。

滞后被解释变量是内生变量，至于其他的解释变量，则要看具体经济含义。从经济意义上确定，因为内生外生说到底是跟实际的经济问题相关的

双重差分模型在政策评估评估中被广泛应用。也是在实证研究中非常重要的一种模型构建。双重差分模型主要用于政策评估，尤其是对我国渐进式政策改革的评估，具有很好的模型拟合效果。双重差分模型利用政策的准自然实验将研究对象随机的分成处理组和对照组，其中受政策影响的个体称为处理组，反之是对照组。为了估计政策效应，需要先比较处理组在政策发生前后的变化，但这种变化的部分也可能是时间效应所导致的。

被解释变量就是被那些解释变量所解释的！

你的问题很多，我们具体交流吧，我替别人做这类的数据分析蛮多的

前定内生变量和外生变量，和称为前定变量。前定内生变量是指过去时期的、滞后的或更大范围的内生变量，不受本模型研究范围的内生变量影响，但能够影响所研究的本期内生变量。

不是，前定变量(predetermined variables)计量经济学术语.指决定计量经济模型当前状态的变量.考虑动态模型。某一个变量与模型中随机解释变量高度相关，但却不与随机误差项相关，那么就可以用此变量与模型中相应回归系数得到一个一致估计量，这个变量就称为工具变量 。在模型估计过程中被作为工具使用，以替代模型中与误差项相关的随机解释变量的变量，称为工具变量。

按照你的要求应该是生成1个虚拟变量，那么楼上的方法是行不通的，那个是针对分类变量生成多个虚拟变量的。 根据你的要求，总共有3种方法可行：（1）gen rosneg=rosrecode rosneg min/0=1 1/max=0（2）gen rosneg=0replace rosneg=1 if ros<0（3）gen rosneg=ros<0 （ros<0时取1，否则取0）

如果ros变量本身是定类或定序变量，直接用taros,gen(ros)就可以产生虚拟变量，变量名称为ros_1ros_2ros_3等等按照你的要求，如果ros变量没有不回答就是“.”的话，应该是genrosneg=.replacerosneg=1ifros<0replacerosneg=0ifros>=0如果ros=.，就要看你的处理，是不是将缺省值去掉就是replacerosneg=0ifros>=0&ros<.看了一下时间好像明天就考试了诶，祝顺利

这种哪好量化哦！学历又不等于能力，中国培训出来的高分低能的例子还少吗？在大学生普遍难就业的今天，学历文凭这些东西只能做个参考了。当然，职务跟工作能力是相关联的，这个可以进行岗位绩效考核，从工作内容要求及完成效果上进行量化打分。

sig一定要小于0.05或0.1

做logistic回归也可以考虑虚拟变量回归或方差分析

如果ros变量本身是定类或定序变量，直接用taros,gen(ros)就可以产生虚拟变量，变量名称为ros_1ros_2ros_3等等按照你的要求，如果ros变量没有不回答就是“.”的话，应该是genrosneg=.replacerosneg=1ifros<0replacerosneg=0ifros>=0如果ros=.，就要看你的处理，是不是将缺省值去掉

gen newvar=(var==2 | var==3)the new var will be defined to be 1 when var=2 or var=3, and 0 otherwise.

如果ros变量本身是定类或定序变量，直接用 ta ros, gen(ros) 就可以产生虚拟变量，变量名称为ros_1 ros_2 ros_3 等等 按照你的要求，如果ros变量没有不回答就是“.”的话，应该是 gen rosneg=. replace rosneg=1 if ros<0 replace rosneg=0 if ros>=0 如果ros=.，就要看你的处理，是不是将缺省值去掉

如果是定序变量，可以使用频数描述其分布，或者进行分组统计描述。如果是定类变量，直接统计频数。

你先生成虚拟变量，然后把那些虚拟变量作为自变量加入到命令中，和普通变量做回归是一样的。

如果ros变量本身是抄定类或定序变量，直接用ta ros, gen(ros)就可以产生虚拟变量2113，变量名称为ros_1 ros_2 ros_3 等等按照要求，如果ros变量没有就是“.”的话，应该是gen rosneg=replace rosneg=1 if ros<0replace rosneg=0 if ros>=0如果ros=.，就要看处理，是不是将缺省值去掉就是replace rosneg=0 if ros>=0&ros<（1）gen rosneg=rosrecode rosneg min/0=1 1/max=0（2）gen rosneg=0replace rosneg=1 if ros<0（3）gen rosneg=ros<0 （ros<0时取1，否则取0）扩展资料：Stata的统计功能很强，除了传统的统计分析方法外，还收集了近20年发展起来的新方法，如Cox比例风险回归，指数与Weibull回归，多类结果与有序结果的logistic回归，Poisson回归，负二项回归及广义负二项回归，随机效应模型等。具体说， Stata具有如下统计分析能力：数值变量资料的一般分析：参数估计，t检验，单因素和多因素的方差分析，协方差分析，交互效应模型，平衡和非平衡设计，嵌套设计，随机效应，多个均数的两两比较，缺项数据的处理，方差齐性检验，正态性检验，变量变换等。相关与回归分析：简单相关，偏相关，典型相关，以及多达数十种的回归分析方法，如多元线性回归，逐步回归，加权回归，稳键回归，二阶段回归，百分位数 ( 中位数 ) 回归，残差分析、强影响点分析，曲线拟合，随机效应的线性回归模型等。参考资料来源：百度百科-stata

收入水平高低不是属性变量。根据查询相关资料收入水平高低按照家庭收入的高低，将研究样本分为高收入家庭、中收入家庭和低收入家庭，此时属于定序变量。

相关就是相关系数分析，为何用均值比较呢？

以下关于变量测量层次的表述中，不正确的是： A.定类变量只能进行“等于”或者“不等于”的数学运算 B.定序变量不仅可以做“大于”或者“小于”的数学运算，还可以做“加”和“减”的数学运算 C.定距变量不仅可以做“大于”或者“小于”的数学运算，还可以做“加”和“减”的数学运算 D.定比变量不仅可以做“加”和“减”的数学运算，还可以做“乘”和“除”的运算。 正确答案：B

不属于有序变量。有序变量指的是那些有次序逻辑关系的变量，比如排名，第一第二第三，有先后顺序。等级，一级二级三级，有高低顺序。体积，大中小，有大小顺序。定序变量有大于或小于的逻辑关系，但是不能刻画大（小）多少。例如文化程度可以分为大学、高中、初中、小学、文盲。工厂规模可以分为大、中、小。年龄可以分为老、中、青。这些变量的值，既可以区分异同，也可以区别研究对象的高低或大小。

定序变量存在数值意义。定序变量是指类别之间有一定的有序性关系，并且类别之间的差异可以使用数字表达。例如，疾病的等级分为轻、中、重，这些等级之间有一定的顺序关系，同时可以用数字1、2、3表示不同的等级。定序变量通常采用等距原则，即每个类别之间的间隔应该相等。例如，在一份问卷调查中，对某种产品的满意度进行评价，可以采用五级评价法，分别为极不满意、不满意、一般、满意、非常满意，这些类别间的差异在程度上是等式的。在数据分析中，将定序变量视为数值型变量进行处理时需要注意，因为定序变量并不是连续的，所以不能直接进行基于算术平均数的计算方法。然而，定序变量可以使用众数和中位数等非参数统计方法进行分析和描述。总之，定序变量是存在数值意义的，因为类别之间有一定的顺序关系，并且每个类别可以对应一个数字表达。在数据分析中，我们需要选择合适的方法对其进行处理，以便更好地理解数据的含义。此外，对于定序变量的描述和分析需要根据具体场景和问题来选择合适的方法。常用的方法包括：1.频数表和百分比表通过制作频数表和百分比表，可以直观地了解每个类别的出现次数以及所占的比例。这有助于研究者进行初步的数据探索和描述性分析。2.统计图表对于定序变量，通常使用条形图、直方图或分段饼图等图表进行展示和比较。这些图表能够清晰地表达各类别之间的差异及其大小关系。3.非参数统计方法由于定序变量不存在等距性和连续性，因此无法应用基于算术平均数的统计方法。相对应的，采用非参数统计方法来分析研究定序变量是常见的做法。例如采用Wilcoxon等级和检验或Kruskal-Wallis H检验来比较不同组别之间的差异。4.点估计和区间估计当需要对定序变量进行度量时，可以使用点估计和区间估计方法。点估计用于计算一个总体参数的最佳估计值，而区间估计则可以确定该估计值在一定置信水平下的范围。总之，了解定序变量的数值意义有助于我们更好地进行数据分析和解释。在对定序变量进行描述和分析时需要选择合适的方法，以便更全面、准确地得出结论及

定序变量没有数值意义。定序变量是一类分类变量，其中的不同类别是根据某种标准排序的，但这种排序并不是数值的排序，而是一种有序关系。

年级是定序变量。名义变量：统计学术语，以货币单位为基准的变量。名义变量和实际变量是就一个变量在不同的前提下来说的，名义变量是在现有的前提或条件下确定的数值，实际变量是在现有的前提或条件发生改变后的数值。定序变量是变量的一种，区别同一类别个案中等级次序的变量。定序变量能决定次序，也即变量的值能把研究对象排列高低或大小，具有>与<的数学特质。它是比定类变量层次更高的变量，因此也具有定类变量的特质，即区分类别。

这个有点爱莫能助了，这些不是我的强项

sig就是p值，考察你的两个变量是不是有相关性的。你的p值是0.000，就是说小于0.001，那就是在0.1%的误差下认为两个变量相关。那个0.389则是相关系数，说明相关性强弱的。这个是弱相关。还可以啦。

sig就是p值，考察你的两个变量是不是有相关性的。你的p值是0.000，就是说小于0.001，那就是在0.1%的误差下认为两个变量相关。那个0.389则是相关系数，说明相关性强弱的。这个是弱相关。还可以啦。

身份证号码属于定类变量层次的测量变量。数值型的变量(NumericVariable)：电话号码、身份证号，非数值型变量(NonnumericVariable)：名字、性别、地址。定类测量是对测量对象类型的鉴别，是测量层次中最低的一种，也是其他各层测量的基础。定类测量是以类别或数字标记来区别事物的不同情况。测量变量（measurementvariable）是用来描述一个特定的实体的未知属性的，可以被分为以下四类：名义变量、序级变量、区间变量和比率变量。其中名义变量和序级变量描绘数据的定性属性(qualitativeattributes)，区间变量和比率变量描绘数据的定量属性(quantitativeattributes)。测量层次是指社会测量中由对测量对象数量化程度的高低决定的测量水平的划分。依数量化程度由低到高的顺序，可将测量分为定类测量、定序测量、定距测量和定比测量4个层次。这4个层次上的测量尺度分别为定类尺度、定序尺度、定距尺度和定比尺度。这些尺度都具有完备性和互斥性。它的完备性和互斥性保证了研究范围内的每一个测量对象都能被赋予一个测量值，且只赋予一个测量值。名义变量是一种用于对被度量的特定属性进行命名、标签或分类的变量。它采用代表不同类别的定性值，这些类别没有内在的排序。不能对名义变量进行数值运算。

可以的class Person{ private Person person;}

属于定类变量，并且是二分法定类变量

是变量类型错了吧 因子分析的变量类型必须是尺度变量，而不能是分类变量类型的，所以你可能是每个变量最后面有个定义类型搞错了 就没有选项选了

人的肤色是一种定性变量，因为它不能用数字来度量或表示

首先，不是所有的数据都需要进行平稳性检验，只有时间序列数据需要其次，这跟相关系数没关系再次，一个自变量多个自变量都可以协整分析就是回归，只不过加了道平稳性检验罢了，其余的和一般回归殊无二致。

抱歉，刚看到你的求助。用年级（一年级、二年级、三年级）来给你举例，将原先这个变量转换成2个虚拟变量X1 X2，当X1 X2取1 0时表示一年级，X1 X2取0 1时表示二年级，X1 X2同时取0时表示三年级，然后将X1 X2两个虚拟变量同时放入回归模型中做回归分析。

所在地区不是顺序变量。所在地区是定类变量，定类变量又称定类尺度。根据定性的原则区分总体各个案类别的变量。例如，人的性别可区分为男性与女性两大类，居住地可分为农村、城市、县乡镇三类。设计定类变量的各个类别时，应当符合周延互斥性的原则，例如，性别分为男、女两类，它既概括了人的性别的全部类别，同时类别之间又具有互斥性。定类变量在形式上还具有对称性和传递性。所谓对称性，是指A对B的关系，亦即为B对A的关系。所谓传递性，即：如果A=B，并且B=C，那么A=C。结合起来就是如果A与B同类，则B与A也同类。如果A与B同类，并且B与C同类，则A与C必定同类。

spss学历是名义变量类型。而不是有序变量因为学历高低是一种等级符号而已，变量是数据读入和分析的基本单位，在数据挖掘的实际应用中交量的类型多种多样，且在计算机中有不同的存储方式并有各自适合的数据模型。spss学历的特点定类数据也称作名义数据是对事物的类别或属性的一种划分，按照事物的某种属性对其进行分类或分组，其特点是其值仅代表了事物的类别和属性，仅能表示类别差异不能比较各类之间的大小，各类之间没有顺序或等级，定类变量只能计算频数和频率不能进行大小的比较。在SPSS中使用度量标准Measure属性对变量的测量尺度进行定义，其中定类尺度变量用名N来表示，能使用的定类尺度的数据可以是数值型变量也可以是字符型变量，相互独立是指每个样本都只能归为一个类别，而不能同时归属多个类别，完全穷尽是指每个样本都必须归为一个类别。

可以，将定性变量以虚拟变量形式引入模型中。

只有类别之分,而没有大小优劣之别的是定类变量。定类变量又称"定类尺度"。根据定性的原则区分总体各个案类别的变量。例如，人的性别可区分为男性与女性两大类，居住地可分为农村、城市、县乡镇三类。设计定类变量的各个类别时，应当符合周延互斥性的原则。定类变量分类：定类变量的值只能把研究对象分类，也即只能决定研究对象是同类抑或不同类，具有=与≠的数学性质。例如性别区分为男性和女性两类;出生地区分为农村、城市、城镇三类;民族背景区分为汉、蒙、回、苗、壮、藏、维吾尔等;婚姻状况区分为未婚、已婚、分居、离婚、丧偶等类。这些变量的值，只能区别异同，属于定类层次。设计定类变量的各个类别时，要注意两个原则。一个是类与类之间要互相排斥，也即每个研究对象只能归入一类;另一个是所有研究对象均有归属，不可遗漏。例如性别分为男女两类，它既概括了人的性别的全部类别，同时类别之间又具有排斥性。

定类变量属于可枚举的,比如性别-----男,女;手机号1**********,10个数据列举等;学历虽然从表面看,也就那么几种,但它根据不同国家或地区,可以不断的创造和变化

建议使用逐步回归，这样可以排除不显著的变量

对应分析可根据所分析变量的数目分为：简单对应分析、多重对应分析。 简单对应分析主要用于两个分类变量之间关系的研究，多重对应分析用于分析3个或更多变量之间的关系。

定类变量。定类变量又称“定类尺度”。根据定性的原则区分总体各个案类别的变量。例如，人的性别可区分为男性与女性两大类，居住地可分为农村、城市、县乡镇三类。设计定类变量的各个类别时，应当符合周延互斥性的原则，例如，性别分为男、女两类，它既概括了人的性别的全部类别，同时类别之间又具有互斥性。定类变量在形式上还具有对称性和传递性。所谓对称性，是指A对B的关系，亦即为B对A的关系。

对定类变量可以制作直方图不对。对定类变量只可以用来分析直方图，不可以用来制作直方图。直方图(Histogram)，又称质量分布图，是一种统计报告图，由一系列高度不等的纵向条纹或线段表示数据分布的情况。