虚拟变量

例如，有一串年份数据id year001 2001010 2002100 2003110 2004111 2005输入命令tab year, gen(dummy_year)这样就自动生成了2001至2005的五个虚拟变量回归命令reg y x dummy*dummy* 等同于2001至2005的五个虚拟变量，reg命令会自动剔除一个以保证不出现完全共线性问题。

例如，有一串年份数据id year001 2001010 2002100 2003110 2004111 2005输入命令tab year, gen(dummy_year)这样就自动生成了2001至2005的五个虚拟变量回归命令reg y x dummy*dummy* 等同于2001至2005的五个虚拟变量，reg命令会自动剔除一个以保证不出现完全共线性问题。

二元变量。年度虚拟变量是一种用来表示年份的二元变量，用于回归分析中，用来衡量时间与因变量的关系，通常取值为0或1。

可以。置虚拟变量的个数是水平数减1，不然会有虚拟陷阱的问题。比如只需要设置一月到十一月的变量为D1.。D11 只能取0和1，都取0的时候就代表12月。在做回归预测时需要分析的数据往往是多变量的，在做多元回归时就需要特别注意了解数据是否能够满足做多元线性回归分析的前提条件。残差e 服从正态分布N(0,σ2) 。其方差σ2 = var (ei) 反映了回归模型的精度， σ 越小，用所得到回归模型预测y的精确度愈高。e 的大小不随所有变量取值水平的改变而改变，即方差齐性。扩展资料：多元线性回归的基本原理和基本计算过程与一元线性回归相同，但由于自变量个数多，计算相当麻烦，一般在实际中应用时都要借助统计软件。这里只介绍多元线性回归的一些基本问题。由于都化成了标准分，所以就不再有常数项a了，因为各自变量都取平均水平时，因变量也应该取平均水平，而平均水平正好对应标准分0，当等式两端的变量都取0时，常数项也就为0了。多元线性回归与一元线性回归类似，可以用最小二乘法估计模型参数，也需对模型及模型参数进行统计检验。选择合适的自变量是正确进行多元回归预测的前提之一，多元回归模型自变量的选择可以利用变量之间的相关矩阵来解决。参考资料来源：百度百科-多元线性回归

1. 根据年份变量生成一个虚拟变量比如你有一个数据，数据里面有一个变量year,你想根据year生成一个虚拟变量d1，2000年及以后取值为1,2000年以前取值为0。可以用如下的命令实现：series d1=(year>=2000)2. 如何根据季度频率的数据生成季度虚拟变量。季度有春夏秋冬，故可以生成四个虚拟变量，但是引入到模型的时候引入3个就可以。比如说你想生成三个季度虚拟变量q1(是否为春季)，q2(是否为夏季)，q3(是否为秋季)。可以用如下的命令：seriesq1=@seas(1)seriesq2=@seas(2)seriesq3=@seas(3)3. 如何把一个行业变量转化为虚拟变量如果你的行业变量有A，B，C，D共4个取值，就可以生成4个虚拟变量d1,d2,d3,d4，相关命令如下：series d1=(ind=”A”)series d1=(ind=”B”)series d1=(ind=”C”)series d1=(ind=”D”)4 . 如果想把行业虚拟变量全部加入到回归方程中还有一个简单形式就是估计回归方程的时候可以设定回归方程为y x @expand(ind) c

结果的前两行表示模型的类别,LZ采用的为randomeffect随机模型,截面变量：province,样本数目310.群组数目31,也就是每组10个观测值.3-5行表示模型的拟合优度,分别为within,between,overall,组内,组间,总体三个层次.6-7行表示针对参数联合检验的waldchi2检验和Pvalue,p=0.000表示参数整体上灰常显著.8-10行表示解释变量的估计权重,截距,标准差,Z统计量,P值及95%置信区间.这块儿跟截面回归的产出结果是一样的,关于你的解释变量base的权重解释是,在其他多有条件都不变的情况下,base每增加一单位,city会增加0.0179单位,P值0.000,灰常显著.最后三行分别是随机效应模型中个体效应和随机干扰项的方差估计值,分别为sigma_u,sigma_e.以上两者之间的关系rho.需要注意的是你的模型拟合度不高,R方只有26%,当然这要看具体是哪方面的研究以及同方向其他学者的拟合结果,如果大家都在20多,那就OK.

是的，转换为虚拟变量

什么回归啊，线性还是非线性

可以根据你的实际情况分批次纳入模型我替别人做这类的数据分析蛮多的

可以。不连续的面板数据是指不同对象在不同时间上的指标数据，而且是可以把时间设为虚拟变量的，能够控制年份层面的固定效应。面板数据是包含多个个体，并且同一个体有一系列不同时间观测点的数据。

京火车站怎么走

可以使用MultinominalLogistic回归来手动完成分类变量，因此不需要虚拟变量化。虚拟变量又称虚设变量、名义变量或哑变量，用以反映质的属性的一个人工变量，是量化了的自变量，通常取值为0或1。

这样可以反映这一年的属性。可以反映数据的固有属性(例如，属于某个行业或地区)。例如，一家公司属于医疗保健行业(虚拟变量=1)，或者不属于医疗保健行业(虚拟变量=0)。由数据的某些特征构建。虚拟变量将反映一个或真或假的条件。比如特定的公司规模(如果营收超过10亿元，虚拟变量=1，否则=0)。

具体遇到了什么问题呢

会。没有年份虚拟变量时，时间的影响没有被控制，总体的Y和X负相关，但控制时间因素后，Y和X是正相关的，这才是真正的相关关系，之前的负相关是由时间变化引起的，加年份虚拟变量后剔除了时间变化的影响。

1、首先：把行业分为十个一组的变量，然后使用SPSSAU中的生成变量功能可实现虚拟变量设置。2、分离异常因素的影响。3、虚拟变量又称虚设变量、名义变量或哑变量，用以反映质的属性的一个人工变量，是量化了的自变量，通常取值为0或1。

需要。如果明确是作为控制变量的分析，那就不是直接放入一个自变量栏，而是需要用回归分析，在里面有一栏是block功能，先把控制变量作为一个变量移入进去，然后点击block再把自变量移入进去。

相当于男士的喉结处的地方

将年份作为虚拟变量进行回归分析的数据。根据查询相关公开信息显示，将年份作为虚拟变量进行回归分析，可以用来探究时间对因变量的影响。虚拟变量将每个年份转化为一个二元变量，如在回归模型中，若将年份分为2016、2017和2018三个年份，则可以分别转化为两个虚拟变量：2016年为（1，0），2017年为（0，1），2018年为（0，0)，当回归模型中的年份虚拟变量系数为正时，表示相应年份对因变量有正向影响。系数为负时，表示相应年份对因变量有负向影响。

加入你有五个年份，那就是设置四个虚拟变量，0000,0001,0010,0100,1000分别代表你的五个年份。然后把他选成控制变量。（好吧，我只确定怎么设置虚拟变量的方法。对于怎么弄控制变量不太有把握。你想弄什么分析的控制变量啊？）ppv课网站，免费的学习视频。

可以。置虚拟变量的个数是水平数减1，不然会有虚拟陷阱的问题。比如只需要设置一月到十一月的变量为D1.。D11 只能取0和1，都取0的时候就代表12月。在做回归预测时需要分析的数据往往是多变量的，在做多元回归时就需要特别注意了解数据是否能够满足做多元线性回归分析的前提条件。残差e 服从正态分布N(0,σ2) 。其方差σ2 = var (ei) 反映了回归模型的精度， σ 越小，用所得到回归模型预测y的精确度愈高。e 的大小不随所有变量取值水平的改变而改变，即方差齐性。扩展资料：多元线性回归的基本原理和基本计算过程与一元线性回归相同，但由于自变量个数多，计算相当麻烦，一般在实际中应用时都要借助统计软件。这里只介绍多元线性回归的一些基本问题。由于都化成了标准分，所以就不再有常数项a了，因为各自变量都取平均水平时，因变量也应该取平均水平，而平均水平正好对应标准分0，当等式两端的变量都取0时，常数项也就为0了。多元线性回归与一元线性回归类似，可以用最小二乘法估计模型参数，也需对模型及模型参数进行统计检验。选择合适的自变量是正确进行多元回归预测的前提之一，多元回归模型自变量的选择可以利用变量之间的相关矩阵来解决。参考资料来源：百度百科-多元线性回归

考虑到了行业和年份，对因变量的影响，每个行业和年份在模型中会有对应的，估计系数引入行业和年度的虚拟变量，以控制其对因变量的影响。一般都是通过xi批量生成年份和行业虚拟变量，然后进行回归的，这样就能控制年份和行业固定效应的。有些核心解释变量存在很大的年份差异或行业差异，控制这些固定效应之后，会更加稳健。不控制的话，回归结果有时差别会很大。

可以使用TABULATE命令。如果你的变量YEAR非常的规则，比如1990-2010年。共有21个年份。没有其他的比如小数、无理数之类的乱七八糟的数。那么tabulate YEAR, gen(REG)会直接生成21个变量，REG1，REG2，....REG21。REG1就是当YEAR =1990时取值为1，其他时候取值为0.类似的REG2就是当YEAR =1991时取值为1，其他时候取值为0。

是一种二次元变量。年度虚拟变量是一种用来表示年份的二元变量，用于回归分析中，用来衡量时间与因变量的关系。

例如，有一串年份数据id year001 2001010 2002100 2003110 2004111 2005输入命令tab year, gen(dummy_year)这样就自动生成了2001至2005的五个虚拟变量回归命令reg y x dummy*dummy* 等同于2001至2005的五个虚拟变量，reg命令会自动剔除一个以保证不出现完全共线性问题。

年份虚拟变量是为了衡量差异我的数据是2001-2011年34个工业分行业的面板数据，因为想要控制年份效应，我用xtreg y x i.year,fe做出来核心解释变量不显著，用 tab year,gen(year) 再xtreg y x year2-year10,fe做出来回归结果就是显著的。

您好，行业几十种设置虚拟变量的方法如下：首先把行业分为十个一组的变量，然后使用SPSSAU中的‘生成变量"功能可实现虚拟变量设置。虚拟变量 ( Dummy Variables) 又称虚设变量、名义变量或哑变量，用以反映质的属性的一个人工变量，是量化了的自变量，通常取值为0或1。引入哑变量可使线形回归模型变得更复杂，但对问题描述更简明，一个方程能达到两个方程的作用，而且接近现实。虚拟变量的作用：1、分离异常因素的影响，例如分析我国GDP的时间序列，必须考虑因素对国民经济的破坏性影响，剔除不可比的因素。2、检验不同属性类型对因变量的作用，例如工资模型中的文化程度、季节对销售额的影响。3、提高模型的精度，相当于将不同属性的样本合并，扩大了样本容量（增加了误差自由度，从而降低了误差方差）希望我的回答能够帮到你。

gen year1=1 if time==2008replace year1=0 if time!=2008对年份为2008年的观测生成一个为1的虚拟变量其他类推。虚拟变量(DummyVariables)又称虚设变量、名义变量或哑变量，用以反映质的属性的一个人工变量，是量化了的自变量，通常取值为0或1。引入哑变量可使线形回归模型变得更复杂，但对问题描述更简明，一个方程能达到两个方程的作用，而且接近现实。模型中引入虚拟变量的作用1、分离异常因素的影响，例如分析我国GDP的时间序列，必须考虑“**”因素对国民经济的破坏性影响，剔除不可比的“**”因素。2、检验不同属性类型对因变量的作用，例如工资模型中的文化程度、季节对销售额的影响。3、提高模型的精度，相当于将不同属性的样本合并，扩大了样本容量（增加了误差自由度，从而降低了误差方差）

首先把行业分为十个一组的变量，然后使用SPSSAU中的‘生成变量"功能可实现虚拟变量设置。虚拟变量 ( Dummy Variables) 又称虚设变量、名义变量或哑变量，用以反映质的属性的一个人工变量，是量化了的自变量，通常取值为0或1。引入哑变量可使线形回归模型变得更复杂，但对问题描述更简明，一个方程能达到两个方程的作用，而且接近现实。虚拟变量的作用：1、分离异常因素的影响，例如分析我国GDP的时间序列，必须考虑因素对国民经济的破坏性影响，剔除不可比的因素。2、检验不同属性类型对因变量的作用，例如工资模型中的文化程度、季节对销售额的影响。3、提高模型的精度，相当于将不同属性的样本合并，扩大了样本容量（增加了误差自由度，从而降低了误差方差

虚拟变量 ( Dummy Variables) 又称虚设变量、名义变量或哑变量，用以反映质的属性的一个人工变量，是量化了的自变量，通常取值为0或1。引入哑变量可使线形回归模型变得更复杂，但对问题描述更简明，一个方程能达到两个方程的作用，而且接近现实。

虚拟变量 ( Dummy Variables) 又称虚设变量、名义变量或 哑变量 ，用以反映质的属性的一个 人工 变量，是量化了的自变量，通常取值为0或1。引入哑变量可使线形回归模型变得更复杂，但对问题描述更简明，一个方程能达到两个方程的作用，而且 接近现实 。 例如，反映文化程度的虚拟变量可取为：1:本科学历；0：非本科学历 一般地，在虚拟变量的设置中：基础类型、肯定类型取值为1；比较类型，否定类型取值为0。 在进一步解释虚拟变量的含义之前，我们需要先了解一下“参照”的含义。分类结果的解释一般是要有参照类别的。比如我们说男性肺癌发生率高，暗含了“相对女性”这样的参照；50岁以上人群冠心病发生率更高，暗含了“相对50岁以下人群”的参照。没有参照，就没法说高或低。比如我们单独说80%这个数字，它是高还是低呢？相对70%就是高的，相对90%就是低的。所以分类变量的结果需要结合参照来解释。 当我们把k个类别的多分类变量转化为k-1个二分变量后，每一个二分类变量表示相对参照类的大小。例如，多分类变量x用1、2、3、4表示，我们设定以1作为参照，那么生成的3个虚拟变量分别表示：2和1相比的大小、3和1相比的大小、4和1相比的大小。 通过生成虚拟变量，就把原来的一个系数变成了多个系数，这多个系数更详细地显示了自变量与因变量之间的关系，尤其在非线性关系的时候，尤其重要。因为当你在用线性回归、logistic回归这些方法的时候，已经默认了是线性关系了，你是不可能找出非线性关系的。 模型中引入虚拟变量的作用 1、分离异常因素的影响，例如分析我国GDP的时间序列，必须考虑“**”因素对国民经济的破坏性影响，剔除不可比的“**”因素。 2、检验不同属性类型对因变量的作用，例如工资模型中的文化程度、季节对销售额的影响。 3、提高模型的精度，相当于将不同属性的样本合并，扩大了样本容量（增加了误差自由度，从而降低了误差方差） 在模型中引入多个虚拟变量时，虚拟变量的个数应按下列原则确定： （1）如果回归模型有截距项 有m种互斥的属性类型，在模型中引入（m-1）个虚拟变量。 （2）如果回归模型无截距项，有m个特征，设置m个虚拟变量

虚拟变量引入的原则如下：在模型中引入多个虚拟变量时，虚拟变量的个数应按下列原则确定：（1）如果回归模型有截距项。有m种互斥的属性类型，在模型中引入（m-1）个虚拟变量。（2）如果回归模型无截距项，有m个特征，设置m个虚拟变量。虚拟变量简介：虚拟变量 ( Dummy Variables) 又称虚设变量、名义变量或哑变量，用以反映质的属性的一个人工变量，是量化了的自变量，通常取值为0或1。引入哑变量可使线形回归模型变得更复杂，但对问题描述更简明，一个方程能达到两个方程的作用，而且接近现实。一般地，在虚拟变量的设置中：基础类型、肯定类型取值为1；比较类型，否定类型取值为0。

虚拟变量 ( Dummy Variables) 又称虚设变量、名义变量或哑变量，用以反映质的属性的一个人工变量，是量化了的自变量，通常取值为0或1。引入哑变量可使线形回归模型变得更复杂，但对问题描述更简明，一个方程能达到两个方程的作用，而且接近现实。

虚拟变量取1、0以外的数值。虚拟变量称虚设变量、名义变量或哑变量，用以反映质的属性的一个人工变量,是量化了的质变量，通常取值为0或1。引入哑变量可使线形回归模型变得更复杂，但对问题描述更简明，一个方程能达到俩个方程的作用，而且接近现实。虚拟变量设置的原则：在模型中引入多个虚拟变量时，虚拟变量的个数应按下列原则确定：（1）如果回归模型有截距项有m种互斥的属性类型，在模型中引入（m-1）个虚拟变量。（2）如果回归模型无截距项，有m个特征，设置m个虚拟变量。检验不同属性类型对因变量的作用，例如工资模型中的文化程度、季节对销售额的影响。提高模型的精度，相当于将不同属性的样本合并，扩大了样本容量（增加了误差自由度，从而降低了误差方差）。

gen year1=1 if time==2008replace year1=0 if time!=2008对年份为2008年的观测生成一个为1的虚拟变量其他类推。虚拟变量(DummyVariables)又称虚设变量、名义变量或哑变量，用以反映质的属性的一个人工变量，是量化了的自变量，通常取值为0或1。引入哑变量可使线形回归模型变得更复杂，但对问题描述更简明，一个方程能达到两个方程的作用，而且接近现实。模型中引入虚拟变量的作用1、分离异常因素的影响，例如分析我国GDP的时间序列，必须考虑“**”因素对国民经济的破坏性影响，剔除不可比的“**”因素。2、检验不同属性类型对因变量的作用，例如工资模型中的文化程度、季节对销售额的影响。3、提高模型的精度，相当于将不同属性的样本合并，扩大了样本容量（增加了误差自由度，从而降低了误差方差）

gen year1=1 if time==2008replace year1=0 if time!=2008对年份为2008年的观测生成一个为1的虚拟变量其他类推。虚拟变量(DummyVariables)又称虚设变量、名义变量或哑变量，用以反映质的属性的一个人工变量，是量化了的自变量，通常取值为0或1。引入哑变量可使线形回归模型变得更复杂，但对问题描述更简明，一个方程能达到两个方程的作用，而且接近现实。模型中引入虚拟变量的作用1、分离异常因素的影响，例如分析我国GDP的时间序列，必须考虑“**”因素对国民经济的破坏性影响，剔除不可比的“**”因素。2、检验不同属性类型对因变量的作用，例如工资模型中的文化程度、季节对销售额的影响。3、提高模型的精度，相当于将不同属性的样本合并，扩大了样本容量（增加了误差自由度，从而降低了误差方差）

gen year1=1 if time==2008replace year1=0 if time!=2008对年份为2008年的观测生成一个为1的虚拟变量其他类推。虚拟变量(DummyVariables)又称虚设变量、名义变量或哑变量，用以反映质的属性的一个人工变量，是量化了的自变量，通常取值为0或1。引入哑变量可使线形回归模型变得更复杂，但对问题描述更简明，一个方程能达到两个方程的作用，而且接近现实。模型中引入虚拟变量的作用1、分离异常因素的影响，例如分析我国GDP的时间序列，必须考虑“**”因素对国民经济的破坏性影响，剔除不可比的“**”因素。2、检验不同属性类型对因变量的作用，例如工资模型中的文化程度、季节对销售额的影响。3、提高模型的精度，相当于将不同属性的样本合并，扩大了样本容量（增加了误差自由度，从而降低了误差方差）

人工变量。虚拟变量(DummyVariables)又称虚设变量、名义变量或哑变量，用以反映质的属性的一个人工变量，是量化了的自变量，通常取值为0或1。简单说自变量是自己在一个范围内随便取值深点就是，变量是一个宽泛的概念。

控制地域虚拟变量是为了控制地域一些不随时间改变的特征，比如某地区的地理位置、气候、文化等等，而时间虚拟变量是为了控制宏观环境的变化，比如每年的经济形势等等。如果不控制，可能会有遗漏变量的问题。比如你做每个地方小麦产量的回归，想要看水利设施对小麦产量的影响，那么控制地区的dummy就意味着你控制了地区的气候、土壤等随时间不变的变量，你所用的variation仅仅是地区内不同时间的差别以及地区内各组成部分（比如控制了省的变量则看的是不同市的）差别。如果你不控制地区dummy，可能南方的水利设施比较好，但是南方因为气候问题本来种小麦就少，那么你就低估了水利设施对小麦产量的影响。

计量经济学中，如果我们拥有极其多和优质的数据，那么如果所有的变量没有违反经典假设。得到的估计参数将是无偏的，在大样本之下将是一致的估计。我们来看一看经典假设：ols1：模型关于待估计的参数是线性的。ols2：模型的数据来源问题。对于一般的横截面数据是独立同分布的。ols3：E(u|X)=0。无内生性假定。ols4：X之间没有完全多重的共线性。ols5：Var(u|X)=a^2（a是一个常数）。ols6：残差服从独立的相同的正态分布。其中的ols1----ols4都是要保证估计的参数是一致的。其中的第三个假定就是内生性假定。现实情况的描述：关于计量经济学中，我们需要估计偏效应。也就是说某一个自变量对因变量的影响问题。如果这个自变量和随机误差不相关，那么我们得到的这个ols的估计参数将是一致的，也可以说是效果良好的。但是现实情况并不是这样的，现实中的变量一般都是内生变量，也就是说两个变量不是单方面的决定作用，而是相互决定的作用。那么一般而言，只要我们测量有误差或者是遗漏变量，那么就可能存在内生性的问题，也就是我们没有办法得到一个一致性的估计。代理变量和工具变量：什么是代理变量？——遗漏变量的解决方法。在一个方程中，假设：y=b0+b1*x1+……+bn*xn+u。方程中的变量x和随机误差不相关，或者是我们可以容忍某种程度上的相关性，那么我们可以说我们对于参数的ols地估计值是满意的，但是如果在u中我们能知道某些变量和x相关，而且这个遗漏的变量是比较重要的，那么我们怎么才能得到一个更加好的参数的估计量呢?我们如果能找到一个变量和在u中的遗漏的变量q相关，而且这个变量要和x不相关，那么我们就可以把这个遗漏的变量加入到方程中进行回归。假设我们找到可以在某种程度上反映q的一个变量，或者是一组变量z，那么我们就可以把这个z放到方程中去做ols。得到的参数的估计值要比原先的好一些。但是这里存在问题，也就是z始终不是q，那么在某种程度上没有办法完全代表q。这样也会导致估计的参数存在一定的不一致，但是总是比原来那个没有z条件下估计出来的参数要好一些。但是在一定的情况之下，我们能知道到底是过高的估计，还是过低的估计。因为q=a0+a1*x1+a2*x2……+an*xn+c1*z1+c2*z2……+ck*zk。把这个方程带到原来的方程中（y=b0+b1*x1+……+bn*xn+c*q+u）。那么我们可以得到关于bi的估计值是bi+ai。实际上这个估计值也是有偏的。实际上参数的估计值的偏向取决于两个因素，第一：遗漏变量q和z之间的关系，也就是协方差是正的还是负的。第二：取决于q和y的关系。如果：cov(q,z)>0且cov(q,y)>0，向上偏误。如果：cov(q,z)>0且cov(q,y)<0，向下偏误。如果cov(q,z)<0且cov(q,y)>0，向下偏误。cov(q,z)<0且cov(q,y)<0，向上偏误。工具变量方法：工具变量法和代理变量方法是不同的，这个区别千万要注意，理念也是不同的。一般而言，工具变量方法可以解决遗漏变量问题，也可以解决测量误差问题。现在先说测量误差的解决方法：比如在一个回归中，我们认为其中的一个变量xi有测量误差，而且这个测量误差和u相关，此时我们要找到一个变量z，满足两个条件：1、cov(xi,z)>0，2、cov(z,u)=0。满足这两个条件的情况之下，我们就是使用2sls方法进行回归。首先xi对X（不包括xi）和工具变量集合进行回归（工具变量不一定是一个，可能十多个，那么工具变量就可能是一个集合），进行回归，得到一个拟和的xi。此时做y对X（其中的xi用刚才那个回归中的得到的拟和值来替代）。此时做出的回归是一致的。现在讨论隐性变量的问题：如何利用工具变量的方法来解决隐性变量的问题？隐性变量的问题一般而言可以用上面说过的代理变量来解决，但是那样的结果是有偏的，并且是不一致的。尽管比没有用的时候好，但是如果条件允许，那么我们可以用工具变量的方法来得到一个比代理变量还要好的结果。这个条件就是：如果知道隐性变量q没有办法准确测量或者没有一个公认的测评标准，那么我们可以利用其他与q相关的指标来进行工具变量，但是必须有两个相关的可测的观测值，并且这两个观测值不能有测量误差。此时我们随便利用一个观测指标带到方程中，就可以得到一个有测量误差的回归模型，此时问题就如同测量误差的解决方法一样来解决，假设q1,q2是不同的指标观测值。那么我们可以1、做q1对X和q2的回归，得到拟和值。2、在做y 对X和q1的拟和值回归。此时的得到的就是一致估计量。

计量经济学中，如果我们拥有极其多和优质的数据，那么如果所有的变量没有违反经典假设。得到的估计参数将是无偏的，在大样本之下将是一致的估计。我们来看一看经典假设： ols1：模型关于待估计的参数是线性的。 ols2：模型的数据来源问题。对于一般的横截面数据是独立同分布的。 ols3：E(uX)=0。无内生性假定。 ols4：X之间没有完全多重的共线性。 ols5：Var(uX)=a^2（a是一个常数）。 ols6：残差服从独立的相同的正态分布。 其中的ols1----ols4都是要保证估计的参数是一致的。其中的第三个假定就是内生性假定。 现实情况的描述：关于计量经济学中，我们需要估计偏效应。也就是说某一个自变量对因变量的影响问题。如果这个自变量和随机误差不相关，那么我们得到的这个ols的估计参数将是一致的，也可以说是效果良好的。但是现实情况并不是这样的，现实中的变量一般都是内生变量，也就是说两个变量不是单方面的决定作用，而是相互决定的作用。那么一般而言，只要我们测量有误差或者是遗漏变量，那么就可能存在内生性的问题，也就是我们没有办法得到一个一致性的估计。 代理变量和工具变量： 什么是代理变量？——遗漏变量的解决方法。在一个方程中，假设：y=b0+b1*x1+……+bn*xn+u。方程中的变量x和随机误差不相关，或者是我们可以容忍某种程度上的相关性，那么我们可以说我们对于参数的ols地估计值是满意的，但是如果在u中我们能知道某些变量和x相关，而且这个遗漏的变量是比较重要的，那么我们怎么才能得到一个更加好的参数的估计量呢?我们如果能找到一个变量和在u中的遗漏的变量q相关，而且这个变量要和x不相关，那么我们就可以把这个遗漏的变量加入到方程中进行回归。假设我们找到可以在某种程度上反映q的一个变量，或者是一组变量z，那么我们就可以把这个z放到方程中去做ols。得到的参数的估计值要比原先的好一些。但是这里存在问题，也就是z始终不是q，那么在某种程度上没有办法完全代表q。这样也会导致估计的参数存在一定的不一致，但是总是比原来那个没有z条件下估计出来的参数要好一些。但是在一定的情况之下，我们能知道到底是过高的估计，还是过低的估计。因为q=a0+a1*x1+a2*x2……+an*xn+c1*z1+c2*z2……+ck*zk。把这个方程带到原来的方程中（y=b0+b1*x1+……+bn*xn+c*q+u）。那么我们可以得到关于bi的估计值是bi+ai。实际上这个估计值也是有偏的。 实际上参数的估计值的偏向取决于两个因素，第一：遗漏变量q和z之间的关系，也就是协方差是正的还是负的。第二：取决于q和y的关系。如果：cov(q,z)>0且cov(q,y)>0，向上偏误。如果：cov(q,z)>0且cov(q,y)<0，向下偏误。如果cov(q,z)<0且cov(q,y)>0，向下偏误。cov(q,z)<0且cov(q,y)<0，向上偏误。 工具变量方法：工具变量法和代理变量方法是不同的，这个区别千万要注意，理念也是不同的。一般而言，工具变量方法可以解决遗漏变量问题，也可以解决测量误差问题。 现在先说测量误差的解决方法：比如在一个回归中，我们认为其中的一个变量xi有测量误差，而且这个测量误差和u相关，此时我们要找到一个变量z，满足两个条件：1、cov(xi,z)>0，2、cov(z,u)=0。满足这两个条件的情况之下，我们就是使用2sls方法进行回归。首先xi对X（不包括xi）和工具变量集合进行回归（工具变量不一定是一个，可能十多个，那么工具变量就可能是一个集合），进行回归，得到一个拟和的xi。此时做y对X（其中的xi用刚才那个回归中的得到的拟和值来替代）。此时做出的回归是一致的。 现在讨论隐性变量的问题：如何利用工具变量的方法来解决隐性变量的问题？ 隐性变量的问题一般而言可以用上面说过的代理变量来解决，但是那样的结果是有偏的，并且是不一致的。尽管比没有用的时候好，但是如果条件允许，那么我们可以用工具变量的方法来得到一个比代理变量还要好的结果。这个条件就是：如果知道隐性变量q没有办法准确测量或者没有一个公认的测评标准，那么我们可以利用其他与q相关的指标来进行工具变量，但是必须有两个相关的可测的观测值，并且这两个观测值不能有测量误差。此时我们随便利用一个观测指标带到方程中，就可以得到一个有测量误差的回归模型，此时问题就如同测量误差的解决方法一样来解决，假设q1,q2是不同的指标观测值。那么我们可以1、做q1对X和q2的回归，得到拟和值。2、在做y 对X和q1的拟和值回归。此时的得到的就是一致估计量。

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虚拟变量设置的原则在模型中引入多个虚拟变量时，虚拟变量的个数应按下列原则确定：（1）如果回归模型有截距项有m种互斥的属性类型，在模型中引入（m-1）个虚拟变量。（2）如果回归模型无截距项，有m个特征，设置m个虚拟变量

通俗的说，变量就是指一切存在不同的值的指标。比如性别、年龄、身高、学历、温度等，几乎所有的都可以称作变量。变量里面又根据研究目的的不同分为 自变量、因变量、控制变量、随机变量等自变量和因变量通常是一起出现的，有自变量的地方就应该有因变量，或者只要谈到因变量 就必须提自变量

虚拟变量：许多经济变量是可以定量度量的,如:商品需求量、价格、收入、产量等但也有一些影响经济变量的因素无法定量度量,如:职业、性别对收入的影响,战争、自然灾害对gdp的影响,则用0-1变量来表示,用1表示具有某一"品质"或属性,用0表示不具有该"品质"或属性，这种的变量为虚拟变量。解释变量：就是自变量，决定被解释变量，它是非随机变量。d-w检验的条件：样本数量大于16；一阶自回归；函数除自相关外其它条件均符合。六个假设：解释变量之间不存在线性关系；解释变量的数学期望为零；解释变量的方差相同；随机误差项方差为零……（要是带课本回来就好了，实在是想不起来啦！）

需要Stata里的虚拟变量，也叫哑变量和离散特征编码，可用来表示分类变量、非数量因素可能产生的影响。STATA的设置最简单，打出命令时在变量名前加"i."如果要将新建虚拟变量，则可用xi命令。虚拟变量 ( Dummy Variables) 又称虚设变量、名义变量或哑变量，用以反映质的属性的一个人工变量，是量化了的自变量，通常取值为0或1。

以和是否城镇居民C和男性M为例，是1，否零。如果C前是正号表明，如果是城镇居民，则被解释变量的值增加。两变量相乘表示的经济含义是“男性城镇居民”，变量前符号表示男性城镇居民对于被解释变量的正负影响。

我也遇到过这样的问题，虚拟变量是有影响的。开始我的自变量是连续变量，因变量和调节变量都是虚拟变量，做出来调节作用不显著的。如何我把因变量改成调节变量，结果就好了。

应为在stata中，i.year这种生成变量的方式只对与单一变量有效，而且在回归方程之中不能够有运算符号。你可以试一下使用stata自带的自动生成交叉变量的命令，interactionexpansion，或者是使用data>createorchangedata>othervariable...

应为在stata中，i.year 这种生成变量的方式只对与单一变量有效，而且在回归方程之中不能够有运算符号。你可以试一下使用stata自带的自动生成交叉变量的命令，Interaction expansion，或者是使用 Data > Create or change data > Other variable-creation commands > Interaction expansion 来生成交叉变量

变量的单位问题？？？

虚拟变量模型表示相互交叉还是相互重叠看法：1、在模型中引入多个虚拟变量时，虚拟变量的个数应按下列原则确定。2、有m种互斥的属性类型，在模型中引入（m-1）个虚拟变量，否则会导致多重共线性。称作虚拟变量陷阱。3、关于定型变量中哪个取0哪个取1是任意的，不影响检验结果，若定型变量取值为0，所对应的类别称为基础类别。

对多重共线性的两点认识：①在实际中，多重共线性是一个程度问题而不是有无的问题，有意义的区分不在于有和无，而在于多重共线性的程度。②多重共线性是针对固定的解释变量而言，是一种样本的特征，而非总体的特征。消除多重共线性的方法：1.增加样本容量2.利用先验信息改变3.删除不必要的解释变量：参数的约束形式4.其它方法：逐步回归法，岭回归（ridgeregression）,主成分分析（principalcomponents）.这些方法spss都可以做的，你在数据分析的子菜单下可以找到相应的做法。删除不必要的方法的时候，最好使用一下逐步回归法，这样比较科学一点。主成分分析的方法使用比较简单科学，本人介意用该方法。

交叉项是指两个变量联合解释，单独变量解释时会存在很明显的偏误，通过增加交叉项来降低该变量的偏误，以及防治单独变量错误回归时地错误解释。

虚拟变量用交叉项的作用是分离异常因素的影响。虚拟变量法进行结构变动检验，并不是要检验虚拟变量和所有解释变量的交叉项。只需要检查有变动差距的变量有可以。

应为在stata中，i.year 这种生成变量的方式只对与单一变量有效，而且在回归方程之中不能够有运算符号。 你可以试一下使用stata自带的自动生成交叉变量的命令，Interaction expansion，或者是使用 Data > Create or change data > Other variable...

二元logit回归1.打开数据，依次点击：analyse--regression--binarylogistic，打开二分回归对话框。2.将因变量和自变量放入格子的列表里，上面的是因变量，下面的是自变量（单变量拉入一个，多因素拉入多个）

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）

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

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

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。

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。

检验方法是一样的

应为在stata中，i.year 这种生成变量的方式只对与单一变量有效，而且在回归方程之中不能够有运算符号。 你可以试一下使用stata自带的自动生成交叉变量的命令，Interaction expansion，或者是使用 Data > Create or change data > Other variable...

不需要。在计量经济学的设置原则中，虚拟变量是不需要中心化的，其他交互项中的连续变量都需要中心化。虚拟变量又称虚设变量、名义变量或哑变量，用以反映质的属性的一个人工变量，是量化了的自变量，通常取值为0或1。

交互项系数为正，自变量对因变量的影响随着调节变量的增强而增强；交互项系数为负，自变量对因变量的影响随着调节变量的增强而削弱。交叉项是指两个变量联合解释，单独变量解释时会存在很明显的偏误，通过增加交叉项来降低该变量的偏误，以及防治单独变量错误回归时地错误解释。考虑reg y a 和reg y a ab 其中y是成绩 ，a是听课时间， b是不认真程度，第一个回归可以得到y和a应该正相关，第二个回归能得到y与a正相关，但与ab负相关。若只考虑第一个回归，那我们就错误地得出结论听课时间越长成绩越好，其实考虑第二个回归就能发现成绩不仅和时间有关还与认真度有关。一般交叉项用于定量变量（数量级，多少个）和定性变量（表示程度或者性质）之间的组合，比如最简单的性别问题，就可以在原解释变量上乘以一个性别地虚拟变量。

两个变量相乘。回归方程中有两个变量以相乘的形式出现就是引入虚拟变量。对交互项进行回归并检验显著性，主要是验证调节效应。交互项可以用来验证：产品类型在产品品牌对产品价格影响过程中对调节作用是否显著。

虚拟仿真一般应用于实际领域成本很高（比如军事训练仿真）或者机会很低的情况下（比如核泄漏事故救援演练）的研究与训练，目的就是在由计算机虚拟出的非真实环境下，进行接近真实的探索研究与学习训练。 而交互设计是伴随着计算机以及智能设备的技术发展，人们越来越多地需要与这些智能化的计算设备进行协同工作乃至生活交流，那如何让机器与人类之间进行更好的协作，就要研究人机之间的交互情况，从而根据其交互特点有意识的进行良好的人机交互设计，以此提高人机合作的效率效能，让机器更懂人更适应人。

通过那个 block 功能来做，你先把主要研究的自变量B 移到自变量对话框，然后点击一下 block的 next 就切换到下一层，然后再把A变量移入自变量对话框中，这样就是控制A的情况下，单独研究B对C的影响关系

需要的。虚拟变量交互项模型中虚拟变量一般都是需要添加的，不过如果是固定效应模型的话，加不加就无所谓了。

β1是处于行业支配地位对DEP的影响，β2是反垄断法对DEP的影响，β3是两者同时为真时出了β1，β2意外的额外影响。假设treat和post是连续变量。β3是工作年限增加1，工作年限对DEP影响系数变化β3。也就是说，在没有交互项时，β1是DEP关于Treat的斜率。加入交互项允许DEP关于Treat的斜率随着Post的变化而变化。模型中引入虚拟变量的作用1、分离异常因素的影响，例如分析我国GDP的时间序列，必须考虑时间因素对国民经济的破坏性影响，剔除不可比的因素。2、检验不同属性类型对因变量的作用，例如工资模型中的文化程度、季节对销售额的影响。3、提高模型的精度，相当于将不同属性的样本合并，扩大了样本容量（增加了误差自由度，从而降低了误差方差）。

一、基本的财务比率 （一）变现能力比率 1、流动比率 流动比率=流动资产÷资产负债 2、速动比率 速动比率＝（流动资产－存货）÷流动负债 3、保守速动比率＝（现金＋短期证券＋应收票据＋应收账款净额）÷流动负债 （二）资产管理比率 1、营业周期 营业周期＝存货周转天数＋应收账款周转天数 2、存货周转天数 存货周转率＝销售成本÷平均存货 存货周转天数＝360÷存货周转率 3、应收账款周转天数 应收账款周转率＝销售收入÷平均应收账款 应收账款周转天数＝360÷应收账款周转率 “销售收入”数据来自利润表，是指扣除折扣和折让后的销售净额。 4、流动资产周转率 流动资产周转率＝销售收入÷平均流动资产 5、总资产周转率＝销售收入÷平均资产总额 （三）负债比率 1、资产负债率 资产负债率＝（负债总额÷资产总额）×100% 2、产权比率 产权比率＝（负债总额÷股东权益）×100% 3、有形净值债务率 有形净值债务率＝〔负债总额÷（股东权益－无形资产净值）〕×100% 4、已获利息倍数 已获利息倍数＝息税前利润÷利息费用 长期债务与营运资金比率＝长期负债÷（流动资产－流动负债） 5、影响长期偿债能力的其他因素 （1）长期租赁 （2）担保责任 （3）或有项目 （四）盈利能力比率 1、销售净利率 销售净利率＝（净利润÷销售收入）×100% 2、销售毛利率 销售毛利率＝〔（销售收入－销售成本）÷销售收入〕×100% 3、资产净利率 资产净利率＝（净利润÷平均资产总额）×100% 4、净资产收益率 净资产收益率＝净利润÷平均净资产×100% 二、财务报表分析的应用 （一）杜帮财务分析体系 1、权益乘数 权益乘数＝1÷（1-资产负债率） 2、权益净利率 权益净利率＝资产净利率×权益乘数 ＝销售净利率×资产周转率×权益乘数 （二）上市公司财务比率 1、每股收益 每股收益＝净利润÷年末普通股份总数 ＝（净利润－优先股股利）÷（年度股份总数－年度末优先股数） 2、市盈率 市盈率（倍数）＝普通股每股市价÷普通股每股收益 3、每股股利 每股股利＝股利总额÷年末普通股股份总数 4、股票获利率 股票获利率＝普通股每股股利÷普通股每股市价×100% 5、股利支付率 股利支付率＝（普通股每股股利÷普通股每股净收益）×100% 6、股利保障倍数 股利保障倍数＝普通股每股净收益÷普通股每股股利 ＝1÷股利支付率 7、每股净资产 每股净资产＝年度末股东权益÷年度末普通股数 8、市净率 市净率（倍数）＝每股市价÷每股净资产 （三）现金流量分析 1、流动性分析 （1）现金到期债务比 现金到期债务比＝经营现金流量净额÷本期到期的债务 （2）现金流动负债比 现金流动负债比＝经营现金流量净额÷流动负债 （3）现金债务总额比 现金债务总额比＝经营现金流量净额÷债务总额 2、获取现金能力分析 （1）销售现金比率 销售现金比率＝经营现金流量净额÷销售额 （2）每股经营现金流量净额 每股经营现金流量净额＝经营现金流量净额÷普通股股数 （3）全部资产现金回收率 全部资产现金回收率＝经营现金流量净额÷全部资产×100% 3、财务弹性分析 （1）现金满足投资比率 现金满足投资比率＝近5年经营现金流量净额之和÷近5年资本支出、存货增加、现金股利之和 （2）现金股利保障倍数 现金股利保障倍数＝每股经营现金流量净额÷每股现金股利 第三章 财务预测与计划 一、财务预测的步骤 1、销售预测 财务预测的起点是销售预测。 2、估计需要的资产 3、估计收入、费用和保留盈余 4、估计所需融资 二、销售百分比法 （一）根据销售总额确定融资需求 1、确定销售百分比 2、计算预计销售额下的资产和负债 3、预计留存收益增加额 留存收益增加＝预计销售额×计划销售净利率×（1-股利率） 4、计算外部融资需求 外部融资需求＝预计总资产－预计总负债－预计股东权益 （二）根据销售增加量确定融资需求 融资需求＝资产增加－负债自然增加－留存收益增加 ＝（资产销售百分比×新增销售额）－（负债销售百分比×新增销售额）－〔计划销售净利率×计划销售额×（1－股利支付率）〕 三、外部融资销售增长比 外部融资销售增长比＝资产销售百分比－负债销售百分比－计划销售净利率×〔（1+增长率）÷增长率〕×（1-股利支付率） 四、内含增长率 如果不能或不打算从外部融资，则只能靠内部积累，从而限制了销售的增长。此时的销售增长率，称为“内含增长率”。 五、可持续增长率 概念：是指不增发新股并保持目前经营效率和财务政策条件下公司销售所能增长的最大比率。 其中：经营效率体现于资产周转率和销售净利率。 财务政策体现于资产负债率和收益留存率。 1、根据期初股东权益计算可持续增长率 可持续增长率＝股东权益增长率 ＝ ＝ ＝期初权益资本净利率×本期收益留存率 ＝销售净利率×总资产周转率×收益留存率×期初权益期末总资产乘数 2、根据期末股东权益计算的可持续增长率 可持续增长率＝ ＝ 3、可持续增长率与实际增长率的联系： （1）如果某一年的经营效率和财务政策与上年相同，则实际增长率、上年的可持续增长率以及本年的可持续增长率三者相等。这种增长状态，可称之为平衡增长。 （2）如果某一年的公式中的4个财务比率有一个或多个数值增长，则实际增长率就会超过本年的可持续增长率，本年的可持续增长率会超过上年的可持续增长率。 （3）如果某一年的公式中的4个财务比率有一个或多个数值比上年下降，则实际销售增长就会低于本年的可持续增长率，本年的可持续增长会低于上年的可持续增长率。 （4）如果公式中的4项财务比率已经达到公司的极限水平，单纯的销售增长无助于增加股东财富。 第四章 财务估价 一、货币时间价值的计算 （一）复利终值 S＝p×（1+i）n 其中：（1+i）n 被称为复利终值系数，符号用（ ，i，n）表示。 （二）复利现值 P＝s×（1+i） 其中：（1+i） 被称为复利现值系数，符号用（ ，i，n）表示。 （三）复利息 I＝S－P （四）名义利率与实际利率 i＝（1+ ） -1 式中：r－名义利率； M－每年复利次数； i－实际利率。 （五）普通年金终值和现值 1、普通年金终值 S=A× 式中 是普通年金1元、利率为i、经过n期的年金终值，记作（ ,i,n）,称为年金终值系数。 2、偿债基金 A＝s× 式中 是普通年金终值系数的倒数，称为偿债基金系数，记作（ ,i,n）。 3、普通年金现值 P＝A× 式中 称为年金现值系数，记作（ ,i,n） 4 、投资回收系数 A＝P× 式中 是普通年金现值系数的倒数，称为投资回收系数，记作（ ,i,n）。 （六）预付年金终值和现值 1、预付年金终值 S＝A×〔 -1〕 式中的〔 -1〕是预付年金终值系数。它和普通年金终值系数 相比，期数加1，而系数减1，可记作〔（ ,i,n+1）-1〕。 2、预付年金现值计算 P＝A×〔 +1〕 式中〔 +1〕是预付年金现值系数。它和普通年金现值系数 相比，期数要减1，而系数要加1，可记作〔（ ，I，n-1）+1〕。 （七）递延年金 1、第一种方法：是把递延年金视为N期普通年金，求出递延期末的现值，然后再将此现值调整到第一期初。 P =A×（P/A,i,n） P =P ×（1+i） 0 1 2 3 4 5 6 7 100 100 100 100 第二种方法：是假设递延期中也进行支付，先求出（M＋N）期的年金现值，然后，扣除实际并未支付的递延期（M）的年金现值，即可得出最终结果。 P ＝A×（P/A，i，m+n） P =A×（P/A，i，m） P = P - P （八）永续年金 P＝A× 二、债券估价 （一）债券估价的基本模型 PV＝ + +………+ 式中：PV－债券价值 I－每年的利息 M－到期的本金 i－贴现率 n－债券到期前的年数 （二）债券价值与利息支付频率 1、纯贴现债券：是指承诺在未来某一确定日期作某一单笔支付（F）的债券。 PV＝ 2、平息债券：是指利息在到期时间内平均支付的债券。 PV＝ + 式中：m－年付利息次数； N－到期时间的年数； i－每年的必要报酬率； M－面值或到期日支付额。 3、永久债券：是指没有到期日，永不停止定期支付利息的债券。 PV＝ （三）债券的收益率 购进价格＝每年利息×年金现值系数＋面值×复利现值系数 V＝I×（P/A，i，n）＋M×（P/S，i，n） 用试误法求式中的i值即可。 i=i + ×（i -i ） 也可用简便算法求得近似结果： i= ×100% 式中：I－每年的利息 M－到期归还的本金； P－买价； N－年数。 三、股票估价 （一）股票评价的基本模式 P ＝ 式中：D －t年的股利；股利多少，取决于每股盈利和股利支付率两个因素。 R -贴现率； t－－年份。 （二）零成长股票的价值 P ＝D÷R （三）固定成长股票的价值 P＝ 式中：D ＝D ×（1+g）；D 为今年的股利值； g－股利增长率。 （四）非固定成长股票的价值 采用分段计算，确定股票的价值。 （五）股票的收益率 R＝ +g 式中： －－股利收益率 g—股利增长率，或称为股价增长率和资本利得收益率。 P －是股票市场形成的价格。 四、风险和报酬 （一）单项资产的风险和报酬 1、预期值 预期值（ ）＝ 式中：P －第i种结果出现的概率； K －第i种结果出现后的预期报酬率； N－所有可能结果的数目。 2、离散程度（方差和标准差） 表示随机变量离散程度的量数，最常用的是方差和标准差。 （1）方差 总体方差＝ 样本方差＝ （2）标准差 总体标准差＝ 样本标准差＝ 总体，是指我们准备加以测量的一个满足指定条件的元素或个体的集合，也称母体。 样本，就是这种从总体中抽取部分个体的过程称为“抽样”，所抽得部分称为“样本” 式中：n表示样本容量（个数），n-1称为自由度。 在财务管理实务中使用的样本量都很大，没有必要区分总体标准差和样本标准差。 在已经知道每个变量值出现概率的情况下，标准差可以按下式计算： 标准差（ ）＝ 变化系数是从相对角度观察的差异和离散程度。其公式为： 变化系数＝ ＝ （二）投资组合的风险和报酬 1、预期报酬率 r = 式中：r －是第j种证券的预期报酬率； A －是第j种证券的在全部投资额中的比重； M－是组合中的证券种类总数。 2、标准差 ＝ 式中：m－组合内证券种类总数； A －第j种证券在投资总额中的比例； A －第k种证券在投资总额中的比例； －是第j种证券与第k种证券报酬率的协方差。 3、协方差的计算 ＝r u2022； u2022； 式中：r －是证券j和证券k报酬率之间的预期相关系数； －是第j种证券的标准差； －是第k种证券的标准差。 4、相关系数 相关系数（r）＝ （三）资本资产定价模型 1、系统风险的度量（贝他系数） β ＝ ＝ ＝r （ ） 式中：COV（K ，K ）－是第J种证券的收益与市场组合收益之间的协方差； －市场组合的标准差； －第J种证券的标准差； r －第J种证券的收益与市场组合收益之间的相关系数。 2、贝他系数的计算方法有两种： 一种是：使用回归直线法。 另一种是按照定义求β，其步骤是： 第一步求r （相关系数） 相关系数（r）＝ 第二步求标准差 、 利用公式 ＝ 求出 、 第三步求贝他系数 β ＝r （ ） 3、投资组合的贝他系数 β＝ 4、证券市场线 K =R +β（K －R ） 式中：K －是第i个股票的要求收益率； R －是无风险收益率； K －是平均股票的要求收益率； （K －R ）－是投资者为补偿承担超过无风险收益的平均风险而要求的额外收益，即风险价格。 第五章 投资管理 一、资本投资评价的基本原理 投资人要求的收益率＝ ＝债务比重×利率×（1-所得税率）+所有者权益比重×权益成本 投资者要求的收益率即资本成本，是评价项目能否为股东创造价值的标准。 二、投资项目评价的基本方法 （一）净现值法 净现值＝ － 式中：n－投资涉及的年限； I －第k年的现金流入量； O －第k年的现金流出量； i－预定的贴现率。 （二）现值指数法 现值指数＝ ÷ 优点：可以进行独立投资机会获利能力的比较。 （三）内含报酬率法 内含报酬率的计算，通常需要“逐步测试法”。再用内插法来改善。 i=i + ×（i -i ） （四）回收期法 回收期＝ 主要用于测定方案的流动性而非营利性。 （五）会计收益率法 会计收益率＝ ×100% 三、投资项目现金流量的估计 （一）现金流量的估计要注意以下四个问题： 1、区分相关成本和非相关成本 2、不要忽视机会成本 3、要考虑投资方案对公司其他部门的影响 4、对净营运资金的影响 （二）固定资产更新项目的现金流量 举例： 继续使用旧设备 n＝6 200（残值） 600 700 700 700 700 700 700 更换新设备 n＝10 300（残值） 2400 400 400 400 400 400 400 400 400 400 1、不考虑时间价值的固定资产的平均年成本 旧设备平均年成本＝ 新设备平均年成本＝ 2、考虑时间价值的固定资产的平均年成本 有三种计算方法： （1）计算现金流出的总现值，然后分摊给每一年。 旧设备平均年成本＝ 新设备平均年成本＝ （2）由于各年已经有相等的运行成本，只要将原始投资和残值摊销到每年，然后求和，亦可得到每年平均的现金流出量。 旧设备平均年成本＝ +700－ 新设备平均年成本＝ +400－ （3）将残值在原投资中扣除，视同每年承担相应的利息，然后与净投资摊销及年运行成本总计，求出每年的平均成本。 旧设备平均年成本＝ +700+200×15% 新设备平均年成本＝ +400＋300×15% 3、固定资产的经济寿命 UAC＝ ÷（ ，i，n） 式中：UAC－固定资产平均年成本 C－固定资产原值； S －n年后固定资产余值； C －第t年运行成本； n－预计使用年限； i－投资最低报酬率； （三）所得税和折旧对现金流量的影响 税后现金流量的计算有三种方法： 1、根据现金流量的定义计算 营业现金流量＝营业收入－付现成本－所得税 2、根据年末营业结果来计算 营业现金流量＝税后净利润+折旧 3、根据所得税对收入和折旧的影响计算 营业现金流量＝收入×（1-税率）－付现成本×（1-税率）+折旧×税率 四、投资项目的风险处置 （一）投资项目风险的处置方法 1、调整现金流量法 风险调整后净现值＝ 式中：a －是t年现金流量的肯定当量系数，它在0～1之间。 2、风险调整折现率法 调整后净现值＝ 风险调整折现率是风险项目应当满足的投资人要求的报酬率。 项目要求的收益率＝无风险报酬率+项目的β×（市场平均报酬率－无风险报酬率） （二）企业资本成本作为项目折现率的条件 使用企业当前的资本成本作为项目的折现率，应具备两个条件：一是项目的风险与企业当前资产的平均风险相同；二是公司继续采用相同的资本为新项目筹资。 计算项目的净现值有两种方法： 1、实体现金流量法。即以企业实体为背景，确定项目对企业现金流量的影响，以企业的加权平均成本为折现率。 净现值＝ －原始投资 2、股权现金流量法。即以股东为背景，确定项目对股权现金流量的影响，以股东要求的报酬率为折现率。 净现值＝ －股东投资 （三）项目系统风险的估计 项目系统风险的估计的方法是使用类比法。类比法是寻找一个经业务与待评估项目类似的上市企业以该上市企业的β值，这种方法也称“替代公司法”。 调整时，先将含有资本结构因素的 转换为不含负债的 ，然后再按照本公司的目标资本结构转换为适用于本公司的 。转换公式如下： 1、在不考虑所得税的情况下： ＝ 2、在考虑所得税的情况下： ＝ 根据 可以计算出股东要求的收益率，作为股权现金流量的折现率。如果采用实体现金流量法，则还需要计算加权平均资本成本。 第六章 流动资金管理 一、现金和有价证券管理 企业置存现金的原因，主要是满足交易性需要、预防性需要和投机性需要。 确定最佳现金持有量的方法有以下几种： （一）成本分析模式 企业持有现金将会有三种成本：机会成本、管理成本和短缺成本。三项成本之和最小的现金持有量，就是最佳持有量。 （二）存货模式 利用公式：总成本＝机会成本+交易成本＝（C/2）×K+（T/C）×F 求得最佳现金持有量公式： C ＝ 式中：T－一定期间内的现金需求量； F－每次出售有价证券以补充现金所需的交易成本； K－持有现金的机会成本，即有价证券的利率。 （三）随机模式 现金返回线R＝ +L 现金存量的上限H＝3R－2L 式中：b－每次有价证券的固定转换成本； i－有价证券的日利息率； －预期每日现金余额变化的标准差。 二、应收账款管理 应收账款赊销的效果好坏，依赖于企业的信用政策。信用政策包括：信用期间、信用标准和现金折扣政策。 （一）信用期间 确定恰当的信用期的计算步骤： 1、收益的增加 收益的增加＝销售量的增加×单位边际贡献 2、应收账款占用资金的应计利息增加 应收账应计利息＝应收账款占用资金×资本成本 应收账款占用资金＝应收账款平均余额×变动成本率 应收账款平均余额＝日销售额×平均收现期 3、收账费用和坏账损失增加 4、改变信用期的税前损益 改变信用期的税前损益＝收益增加－成本费用增加 （二）信用标准 评估标准以“五C”系统来进行。 1、品质：指信誉。 2、能力：偿债能力。 3、资本：财务实力和财务状况。 4、抵押：能被用作抵押的资产。 5、条件：经济环境。 （三）现金折扣政策 确定恰当的现金折扣政策的计算步骤： 1、收益的增加 收益的增加＝销售量的增加×单位边际贡献 2、应收账款占用资金的应计利息增加 提供现金折扣的应计利息＝ + 3、收账费用和坏账损失增加 4、估计现金折扣成本的变化 现金折扣成本增加＝新的销售水平×新的现金折扣率 ×享受现金折扣的顾客比例－旧的销售水平 ×旧的现金折扣率×享受现金折扣的顾客比例 5、提供现金折扣后的税前损益 税前损益＝收益增加－成本费用增加 三、存货管理 （一）储备存货的成本 1、取得成本 （1）订货成本 （2）购置成本 2、储存成本 3、缺货成本 （二）经济订货量基本模型 1、 经济订货量 ＝ 式中：K－每次订货的变动成本 D－存货年需要量； K －储存单位变动成本 2、 每年最佳订货次数N ＝ 3、 与批量有关的存货总成本TC ＝ 4、 最佳订货周期t ＝ 5、 经济订货量占用资金I ＝ ×U 式中：U－存货单价。 （三）订货提前期 再订货点R＝Lu2022；d 式中：L－交货时间； d－每日平均需用量。 （四）存货陆续供应和使用 1、 经济订货量 ＝ 式中：P－每日送货量； d－存货每日耗用量。 2、 与批量有关的存货总成本TC ＝ （五）保险储备 1、 再订货点R＝交货时间×平均日需求+保险储备 2、 存货总成本TC ＝缺货成本＋保险储备成本 ＝K u2022；Su2022；N+Bu2022；K 式中：K －单位缺货成本； S－一次订货缺货量； N－年订货次数； B－保险储备量； K －单位存货成本。 第七章 筹资管理 一、债券的发行价格 债券发行价格＝ ＋ 式中：t－付息期数； n－债券期限。 二、应付账款的成本 放弃现金折扣成本＝ × 三、短期借款的信用条件 1、信贷限额 是银行对借款人规定的无担保贷款的最高额。 2、周转信贷协定 是银行具有法律义务地承诺提供不超过某一最高限额的贷款协定。 3、补偿性余额 是银行要求借款企业在银行中保持按贷款限额或实际借用额一定百分比的最低存款余额。 实际利率＝ ×100% 四、短期借款的支付方法 1、收款法：是在借款到期时向银行支付利息的方法。 2、贴现法：是银行向企业发放贷款时，先从本金中扣除利息部分。 实际利率＝ ×100% 3、加息法：是银行发放分期等额偿还贷款时采用的利息收取方法。 实际利率＝ ×100% 第八章 股利分配 一、股票股利 发放股票股利后的每股收益＝ 发放股票股利后的每股市价＝ 式中：E －发放股票股利前的每股收益； D －股票股利发放率； M－股利分配权转移日的每股市价。 第九章 资本成本和资本结构 一、债务成本 （一）简单债务的税前成本 P ＝ 求使该式成立的K （债务成本） 式中：P －债券发行价格或借款的金额，即债务的现值； P －本金的偿还金额和时间； I －债务的约定利息； K －债务成本； N－债务的期限，通常以年表示。 （二）含有手续费的税前债务成本 P （1-F）＝ 求使该式成立的K （债务成本） 式中：F－发行费用占债务发行价格的百分比。 （三）含有手续费的税后债务成本 1、简便算法 税后债务成本K ＝K ×（1－t） 式中：t－所得税税率。 这种算法是不准确的。只有在平价发行、无手续的情况下，简便算法才是成立的。 2、更正式的算法 P （1-F）＝ 求使该式成立的K （债务成本） 二、留存收益成本 （一）股利增长模型法 K ＝ +G 式中：K －留存收益成本； D －预期年股利额； P －普通股市价； G－普通股利年增长率。 （二）资本资产定价模型 K ＝R ＝R +β（R －R ） 式中：R －无风险报酬率； R －平均风险股票必要报酬率； β－股票的贝他系数。 （三）风险溢价法 K ＝K +RP 式中：K －债务成本； RP －股东比债权人承担更大风险所要求的风险溢价。 三、普通股成本 K ＝ +G 式中：D －预期年股利额； P －普通股市价； G－普通股利年增长率。 四、加权平均资本成本 K ＝ 式中：K －加权平均资本成本； K －第j种个别资本成本； W －第j种个别资本占全部资本的比重（权数）。 五、财务杠杆 （一）经营杠杆系数 DOL= = = 式中： EBIT－息前税前盈余变动额； EBIT－变动前息前税前盈余； Q－销售变动量； Q－变动前销售量； P－产品单位销售价格； V－产品单位变动成本； F－总固定成本； S－销售额； VC－变动成本总额。 （二）财务杠杆系数 DFL＝ ＝ 式中： EPS－普通股每股收益变动额； EPS－变动前的普通股每股收益； I－债务利息。 （三）总杠杆系数 DTL＝DOL×DFL＝ ＝ 六、资本结构 （一）融资的每股收益分析 每股收益分析是利用每股收益的无差别点进行的，所谓每股收益的无差别点，是指每股收益不受融资方式影响的销售水平。 每股收益EPS＝ ＝ 式中：S－销售额； VC－变动成本； F－固定成本； I－债务利息； T－所得税税率； N－流通在外的普通股股数； EBIT－息前税前盈余。 （二）最佳资本结构 企业的市场总价值V＝股票总价值S+债券价值B 股票的市场价值S＝ 式中：K －权益资本成本。K ＝R ＝R +β（R －R ） 加权平均资本成本K ＝税前债务资本成本×债务额占总资本比重×（1-所得税税率）＋权益资本成本×股票额占总资本比重 ＝K ×（ ）（1-T）+K ×（ ） 式中：K －税前的债务资本成本。 第十章 企业价值评估 一、现金流量折现法 （一）现金流量模型的种类 任何资产都可以使用现金流量折现模型来估价，其价值都是以下三个变量的函数： 价值＝ 1、现金流量 在价值评估中?/ca> 参考资料：财务管理

在回归模型中，虚拟变量是一种常用的方法来将分类变量纳入模型中。虚拟变量通常取值为0或1，用于表示分类变量的不同水平。对于消费者月支出这个变量，如果将其作为虚拟变量来使用，需要将其转化为分类变量，例如将月支出按照一定的区间进行分组，然后将每个分组设置为一个虚拟变量。这样，模型就可以通过虚拟变量来捕捉不同支出水平对因变量的影响。需要注意的是，在使用虚拟变量时，需要将其中一个水平作为基准水平，其他水平与基准水平进行比较，以避免共线性问题。此外，还需要检验虚拟变量是否显著，以确定其是否对模型的解释力有贡献。

需要。虚拟变量又称虚设变量、名义变量或哑变量，方差膨胀因子是指解释变量之间存在多重共线性时的方差与不存在多重共线性时的方差之比，需要添加虚拟变量提升模型精度。虚拟变量用以反映质的属性的一个人工变量，是量化了的自变量，通常取值为0或1。