解释变量

解释变量影响研究对象的变量。它解释了研究对象的变动，表现为方程所描述因果关系中的因。基本内容影响研究对象的变量。它解释了研究对象的变动，表现为方程所描述因果关系中的因。解释变量对应的称呼有： 解释变量 、自变量、 预测元、回归元、 控制变量、外生变量。（通常所说的被解释变量也有不同的称呼，比如：应变量、被解释变量、预测子、回归子、响应变量、内生变量；同样， 相对应的）

解释变量是自变量。解释变量对应的称呼有:解释变量、自变量、控制变量、外生变量。解释变量是对这个变量进行解释，也就是字面上的意思。如说x是自变量，是一个物体在因变量的环境之下进行，所以呢，自变量，它是物体自然而然进行变化的数据的量解释变量。解释变量的由来解释变量来源于数学，是计算机语言中能储存计算结果或能表示值的抽象概念。解释变量可以通过解释变量名访问。在指令式语言中，解释变量通常是可变的；但在纯函数式语言（如Haskell）中，解释变量可能是不可变的。在一些语言中，解释变量可能被明确为是能表示可变状态、具有存储空间的抽象（如在Java和VisualBasic中）。

2.1 交乘项中仅有一个变量是内生变量 模型设定如下:y=eta_{0}+eta_{1} x+eta_{2} w+eta_{3} x w+ u \其中， y 是被解释变量， x 和 w 是解释变量， x w 是 x 和 w 的交乘项。假设解释变量 x 是内生 的， w 是外生的。由于 x 是内生的，故而交乘项 x w 也是内生的。 此时，如果 z 是 x 的有效工具变量，则 z w 也是交乘项 x w 的有效工具变量。有效的工具变量是指 工具变量满足相关性和排他性约束。 使用两阶段最小二乘法 (2SLS) 对模型进行估计 第一阶段: 分别用每个内生变量与工具变量和外生变量进行回归egin{gathered} x=gamma_{0}+gamma_{1} z+gamma_{2} z w+gamma_{3} w+ u^{x} \ x w=eta_{0}+eta_{1} z+eta_{2} z w+eta_{3} w+ u^{x w} end{gathered} \第二阶段：将第一阶段回归的拟合值 hat{x} 和 widehat{x w} 代入原模型中进行 OLS 估计。y=vartheta_{0}+vartheta_{1} hat{x}+vartheta_{2} w+vartheta_{3} widehat{x w}+varepsilon \2.2 交乘项中的两个变量均为内生变量 模型 2 设置如下:y=alpha_{0}+alpha_{1} x_{1}+alpha_{2} x_{2}+alpha_{3} x_{1} x_{2}+alpha_{4} w+v \其中， y 是被解释变量， x_{1} 和 x_{2} 以及 w 都是解释变量， x_{1} x_{2} 是 x_{1} 和 x_{2} 的交乘项。 我们可以区分如下几种情况来讨论:假设 w 是外生解释变量， x_{1} 和 x_{2} 都是内生解释变量，其有效的工具变量分别为 z_{1} 和 z_{2} 。如果 x_{1} 和 x_{2} 都是内生的，则两者的交乘项 x_{1} x_{2} 也是内生的；如果 z_{1} 和 z_{2} 分别是 x_{1} 和 x_{2} 的有效工具变量，则 z_{1} z_{2} 是 x_{1} x_{2} 的有效工具变量。详细内容参见连享会推文专题：内生性-因果推断Stata：内生变量的交乘项如何处理？专题：交乘项-调节内生变量的交乘项如何处理？相关推文Note：产生如下推文列表的 Stata 命令为：. lianxh 内生变量. songbl 内生变量安装最新版 lianxh/ songbl 命令：. ssc install lianxh, replace. ssc install songbl, replace专题：IV-GMMStata：当工具变量小于内生变量时，该如何估计？-mmeivIV：可以用内生变量的滞后项做工具变量吗？专题：内生性-因果推断Stata：内生变量与工具变量非线性关系处理-discretizeStata：内生变量的交乘项如何处理？专题：交乘项-调节内生变量的交乘项如何处理？Stata：内生变量和它的交乘项

简单说,之所以有新的解释变量进入或者剔除,那是因为解释变量之间存在一定程度的相关,用某个变量可以解释其他变量,因而有些变量就是多余的.既然解释变量之间是完全不相关的,这就意味着,新引入的变量不会被已有的解释变量解释,因而肯定不会被剔除；之前被剔除的变量也不会因为新变量的引入而重新具有解释力,因为它和新变量毫无相关,所以不会被再次引入.打个比方说,某个地方地震了,家家户户都可以领取政府发放的慰问金,但显然如果是同一户人家的人来领的话就不能重复领取.A、B、C1、C2四个人去领,其中C1、C2是同一户人家的,那肯定被剔除,因为不能被重复领取；这时,第五个人D也去领,如果D和前面四个人都毫无关联,必然可以领取慰问金,因为他和谁都不是一户人家的,同时,之前被剔除的C1或C2也不可能重新有资格领取,因为他和这个新加入的D没有任何关联,这个D也和A、B没有任何联系,不可能挤掉他们而重新召回C1或C2.

不可以。含解释变量滞后一期的面板模型是无法做门槛回归的。

是一种特殊的被解释变。用于定量分析，有助于研究者在复杂系统中检测出由不同因素影响的潜在关系，被解释变量大于门槛值时，可能会发生某种行为，当被解释变量小于门槛值时，不会发生这种行为。门槛值是一种特殊的被解释变量，可用于定量分析，有助于研究者在复杂系统中检测出由不同因素影响的潜在关系。

是的。核心解释变量也是门槛变量时，核心解释变量一般为内生变量。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。

二峰的这个回归模型中，单个解释变量的这个统计量服从自由度为一是什么风格，他应该是分散分布。

被解释变量为有序变量用Probit模型。根据查询相关公开信息显示，最简单的probit模型就是指被解释变量Y是一个0，1变量，事件发生的概率是依赖于解释变量，即P（Y=1=f(X)，也就是说，Y=1的概率是一个关于X的函数，Probit模型是一种线性模型，特点是服从正态分布。

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）

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。 ...

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

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。

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。

被解释变量就是被那些解释变量所解释的！

应该可以，因为综合评价的指标项都是随机变量，而综合得分只是将其进行了加权，这与主成分分析类似，可以理解为一种降维的手段。但是，如果各项指标的得分都是采用专家打算法得到的顺序变量，比如划分123456这样的等级，而不是连续的定距变量，这样得到的综合得分进行回归分析意义不大。

内生变量是一种理论内所要解释的变量，外生变量是一种在理论内影响其他变量而他本身则由理论外的因素来决定的变量； 经济模型一般用二维坐标图和函数曲线来描述。内生变量的变化表现为在函数曲线上的移动，而外生变量表现为函数曲线本身的移动。 比如IS-LM模型，描述的是r和Y的关系，所以r和Y的变化反映为均衡点在曲线上的移动。而T、G、M、P的移动就反应为曲线本身的移动。

名词的解释(1) [noun;substantive] (2) 表示名称(如人、 动物 )的词 (3) 除 代词 外,在句子中用作 动词 的主语或宾语的词,或是在独立结构中表示名称的词,或是在联系动词后作表语用的词 详细解释 (1).术语或近似术语的字眼儿。 丁玲 《杜晚香》 ：“抗美援朝， 晚香 还不及懂得这个新名词， 李 家的小 儿子 就报名参军了。” 柳青 《一九五五年秋天在皇甫村》 ：“他要参加农业社，却 不知 道这个名词。” (2).语法学称表示人或事物名称的词。 章炳麟 《訄书·订文》 ：“语言必先名词，次及动词，又次及 助动词 。” (3).逻辑学称表达三段论法结构中的 概念 的词。 词语分解 名的解释 名 í 人或事物的称谓： 名字 。名氏。名姓。名义。名分（坣 ）。名堂。名落孙山。名存实亡。 起名字：“秦氏有好女，自名为罗敷”。 做某事时用来作 依据 的称号：这些人以“办学”为名，行骗钱之实。 叫出，说出 词的解释 词 （词） í 语言里最小的可以独立运用的单位：词汇。词书。词典。词句。词序。词组。 言辞，话语，泛指写诗作文：歌词。演讲词。誓词。词章。词律（文词的声律）。 中国 一种诗体（起于南朝，形成于唐代，盛行

边际效应边际效应（Marginal utility），有时也称为边际贡献，社会知觉中的首因效应与近因效应。德国心理学家艾宾浩斯研究识记材料时发现，由于分别未受到前摄抑制和倒摄抑制的影响．人们对开端和末尾部分的内容记得较牢也适用于社会心理学中对社会知觉过程规律的研究。

因为你原来的方程模型肯定是道格拉斯模型。w=c×exp(be)×exp(cx)×μ为了回归分析，就左右取对数，如此连乘变成连加也就是线性。等到你得出回归值a尖,b尖,c尖,带回原方程就好了。取对数是计算方便。讲起意义还是要脱了对数才能说。

研究个体这些特征对个体就业概率的研究。作为解释变量，目的是对某商品的购买与否，取决于两类因素一类是该商品具有的属性，诸如用途、价格等，或者是研究个体这些特征对个体就业概率的研究。变量来源于数学，是计算机语言中能储存计算结果或能表示值的抽象概念。

通过回归后发现城镇化率增量该解释变量p值大于0.05，并不显著，加入城镇化率后核心解释变量不显著。城市化率（也叫城镇化率）是城市化的度量指标，采用人口统计学指标，即城镇人口占总人口（包括农业与非农业）的比重。根据联合国的估测，世界发达国家的城市化率在2050年将达到86%，我国的城市化率在2050年将达到71.2%。

对于具有统计显著性的系数，其概率和/或稳健概率列的 p 值旁将带有星号。您也可以从此报表该页上的信息了解是否存在任何冗余的解释变量（表示有问题的多重共线性）。除非理论另有说明，否则应逐个删除具有较高方差膨胀因子 (VIF) 值的解释变量，直到剩下的所有解释变量的 VIF 值均小于 7.5。Koenker (BP) 统计量（Koenker 的标准化 Breusch-Pagan 统计量）是一种检验方法，用于确定模型的解释变量是否在地理空间和数据空间中都与因变量具有一致的关系。如果模型在地理空间中一致，由解释变量表示的空间进程在研究区（进程稳态）各位置处的行为也将一致。如果模型在数据空间中一致，则预测值与每个解释变量之间关系的变化不会随解释变量值的变化而变化（模型不存在异方差性）。假设要对犯罪情况进行预测，其中一个解释变量为收入。如果对收入的中位数较小的位置的预测比对收入的中位数较大的位置的预测更准确，则说明模型的异方差性就会出现问题。该检验的零假设为所检验的模型是稳态的。对于大小为 95% 的置信度，p 值（概率）小于 0.05 表示模型具有统计学上的显著异方差性和/或非稳态。如果该检验的结果具有统计显著性，则需参考稳健系数标准差和概率来评估每个解释变量的效果。具有统计显著性非稳态的回归模型通常很适合进行地理加权回归 (GWR) 分析。

1、生产效率：企业在转型升级后，通过引进新技术和改进生产流程，提高生产效率，从而实现更高的产出和收益。2、经济效益：企业转型升级后，通过提高产品品质、拓展市场份额等方式，实现经济效益的提升，为企业带来更高的盈利。3、技术创新能力：企业转型升级后，能够积极引进和应用新技术，提升自身的技术创新能力，从而更好地适应市场需求和竞争环境。

我们知道，当分类自变量的类别大于两个的时候，需要建立一组虚拟变量（哑变量）来代表变量的归属性质。一般虚拟变量的数目比分类变量的数目少一个，少掉的那个就作为参照类（reference category），参照类的选取是随意的。 问题来了：为什么要这么做呢？如果把这个类别变量（尤其是有序变量）当做连续变量处理，有什么不对的地方吗？ 举个栗子：教育变量在回归中作为控制变量。按教育程度由低到高依次记为 1~6，回归中把教育作为一个连续变量 edu 和作为 6 个哑变量 edu1~edu6 处理有何不同？ 从系数含义来讲，作为连续变量的 edu， 其系数代表每提升一个教育程度对因变量的影响。由于结果中只有一个系数，其潜在假设是 edu1 和 edu2 对因变量影响的差异 = edu2 和 edu3 对因变量影响的差异 = edu3 和 edu4 对因变量影响的差异 = ……。现实中满足这种假设的情形极为少见。 若作为哑变量处理，参照类的系数为 0，其余哑变量的系数代表与参照类相比对因变量的影响多多少（高出的截距）。它允许各类之间的影响存在差异，可以刻画的情形更多，适用范围更广。 从模型上看，作为连续变量处理的模型为 作为虚拟变量处理的模型为 引入虚拟变量的本质是对不同类别的子样本使用不同的截距项（引入虚拟变量的交乘项则是使用不同斜率）。该式子等价于回到问题上，在类别变量是有序的，且编码间隔为 1， 且已知相邻类别间对因变量的影响大致相等的情况下，作为连续变量处理的模型估计出来的系数 是不是无偏的？此时的 与 有什么关系？ （亲身实践表明，确实会有偏误，系数和 t 统计量都会偏大（负数的话绝对值更小）。在样本量较小、类别变量较多的情况下，比如用子样本回归，用连续变量处理会使不显著的会变为显著。另一个问题是：当模型中的哑变量太多，是否会降低系数的显著性？） 在通常情况下，虚拟变量往往用作控制变量。如果不关心 的系数准确性，这样的模型设定会不会影响核心解释变量的估计量 的准确性？

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

比如一个方程Y=X在方程中自变量X就是解释变量Y就是被解释变量 举个经济学中的例子比如说社会总产出Y=C+I+G+XM在这个式子中消费（c)投资（I) 政府支出（g)进口（xm）就是解释变量是用来描述总产出的 而总产出就是被解释变量

变量是一段有名字的连续存储空间。在源代码中通过定义变量来申请并命名这样的存储空间，并通过变量的名字来使用这段存储空间。 变量是程序中数据的临时存放场所。在代码中可以只使用一个变量，也可以使用多个变量，变量中可以存放单词、数值、日期以及属性。

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

变量的词语解释是：变量biànliàng。1._杉俣ㄎ蛔樘囟ㄖ抵兄我恢档牧俊2._硎Ч街幸桓隹杀淞康姆拧3._悼杀涞牧俊变量的词语解释是：变量biànliàng。1._杉俣ㄎ蛔樘囟ㄖ抵兄我恢档牧俊2._硎Ч街幸桓隹杀淞康姆拧3._悼杀涞牧俊W⒁羰牵酣乓花_ㄌ一ㄤ_。词性是：名词。拼音是：biànliàng。结构是：变(上下结构)量(上下结构)。变量的具体解释是什么呢，我们通过以下几个方面为您介绍：一、网络解释【点此查看计划详细内容】变量（计算机名词）变量来源于数学，是计算机语言中能储存计算结果或能表示值抽象概念。变量可以通过变量名访问。在指令式语言中，变量通常是可变的；但在纯函数式语言（如Haskell）中，变量可能是不可变（immutable）的。在一些语言中，变量可能被明确为是能表示可变状态、具有存储空间的抽象（如在Java和VisualBasic中）；但另外一些语言可能使用其它概念（如C的对象）来指称这种抽象，而不严格地定义“变量”的准确外延。变量（统计学名词）在初等数学中，变量是表示数字的字母字符，具有任意性和未知性。把变量当作是显式数字一样，对其进行代数计算，可以在单个计算中解决很多问题。变量的概念也是微积分的基础。通常，函数y=f（x）涉及两个变量y和x，分别表示函数的值和参数。术语“变量”来源于当参数（也称为“函数的变量”）变化时，值相应变化。在高级数学中，变量是表示数学对象的符号，可以是数字，向量，矩阵，甚至是函数。在这种情况下，变量的原始属性将会消失。类似地，在计算机科学中，变量是表示计算机存储器中表示的一些值的名称（通常是字母字符或字）。在数学逻辑中，变量是表示理论的未指定术语的符号，或者是理论的对象，在不参考其可能的直观解释的情况下被操纵。关于变量的近义词常量恒量恒星关于变量的单词functionvariable关于变量的成语变颜变色比量齐观变脸变色关于变量的词语不知自量器欲难量量金买赋比权量力秤薪量水十斛量珠量如江海铢量寸度量力而为关于变量的造句1、内置三角函数，双曲线函数，对数，求幂，数组，数列，阶乘。并且用户可自定义新的变量和函数。2、请注意，只有您的范围在一个事务中读取全局变量，并在另一个事务中更新同一全局变量时，才需要使用范围隔离。3、但我们不去做超过三个变量的，所以你不需要知道，这个需要你知道，把它框起来。4、对象不变量则将特定条件运用于对象的状态上，确保其不会拥有非法的值。5、证明了变量替换映射是一个具广义亚椭园性的适的富里叶积分算子。点此查看更多关于变量的详细信息