·例如，根据消费理论，收入决定消费。但是， 从某一个时点开始，消费倾向发生变化。这种 消费倾向的变化也可通过在消费函数中引入虚 拟变量来考察。 t≥t C,=B。+BX,+P2D,X,+4 t<t E(C,|X,D,=1)=B+(B1+B2)X, E(C,|X,D,=0)=B。+BX
• 例如，根据消费理论，收入决定消费。但是， 从某一个时点开始，消费倾向发生变化。这种 消费倾向的变化也可通过在消费函数中引入虚 拟变量来考察。 Ct = 0 + 1 Xt + 2 Dt Xt + t E Ct Xt Dt Xt ( | , 1) ( ) = = 0 + 1 + 2 E Ct Xt Dt 0 1 Xt ( | , = 0) = + = * * 0 1 t t t t Dt
3、同时引入加法与乘法形左式的虚拟变量 当截距与斜率发生变化时，则需要同时引入加 法与乘法形式的虚拟变量。 ● 对于一元模型，有两组样本，则有可能出现下 述四种情况中的一种： 一 1=B1,且2=B2,即两个回归相同，称为重合回 (Coincident Regressions): 1却1 ,但2=β2，即两个回归的差异仅在其截距， 称为平行回归(Parallel Regressions); =B1,但02邦2，即两个回归的差异仅在其斜率， 称为汇合回归(Concurrent Regressions): 郑1，且2郑2，即两个回归完全不同，称为相异 ▣归(Dissimilar Regressions)
3、同时引入加法与乘法形式的虚拟变量 • 当截距与斜率发生变化时，则需要同时引入加 法与乘法形式的虚拟变量。 • 对于一元模型，有两组样本，则有可能出现下 述四种情况中的一种： – 1 =1 ，且2 =2 ，即两个回归相同，称为重合回 归（Coincident Regressions）； – 11 ,但2 =2 ，即两个回归的差异仅在其截距， 称为平行回归（ParallelRegressions）; – 1 =1 ，但22 ，即两个回归的差异仅在其斜率， 称为汇合回归(Concurrent Regressions)； – 11，且22 ，即两个回归完全不同，称为相异 回归（Dissimilar Regressions）
例如，以1978-2009年的数据为样本，以GDP作 为解释变量，建立居民消费函数。根据分析， 1992年前后，自发消费和消费率都可能发生变 化。 92年前 D 92年及以后 C=Bo+BGDP+B2 D+B (D GDP)+ t=1978,.,2009 通过统计检验，判断两个时期中消费函数的截 距和斜率是否发生变化
• 例如，以1978-2009年的数据为样本，以GDP作 为解释变量，建立居民消费函数。根据分析， 1992年前后，自发消费和消费率都可能发生变 化。 = 年及以后 年前 0 92 1 92 Dt 通过统计检验，判断两个时期中消费函数的截 距和斜率是否发生变化。 1978, ,2009 ( ) 0 1 2 3 = = + + + + t Ct GDPt Dt Dt GDPt t
·例5.1.1以中国2007年各个地区城镇居民家庭人 均可支配收入与人均生活消费支出，以及农村 居民家庭人均纯收入与人均生活消费支出的相 关数据，建立居民消费函数模型。 可以采用邹氏稳定性检验来考察农村居民与城 镇居民边际消费倾向是否有差异。 也可以建立虚拟变量模型，考察农村居民与城 镇居民边际消费倾向是否有差异。 Y=B。+BX,+B3D,+B4(D,X)+4 农村居民 10 城镇居民
• 例5.1.1以中国2007年各个地区城镇居民家庭人 均可支配收入与人均生活消费支出，以及农村 居民家庭人均纯收入与人均生活消费支出的相 关数据，建立居民消费函数模型。 • 可以采用邹氏稳定性检验来考察农村居民与城 镇居民边际消费倾向是否有差异。 • 也可以建立虚拟变量模型，考察农村居民与城 镇居民边际消费倾向是否有差异。 Yi = + Xi + Di + Di Xi + i ( ) 0 1 3 4 1 0 Di = 农村居民 城镇居民
·估计得到 =450.33+0.6920X,-271.14D,+0.0275D,X 由变量显著性检验得到：2007年农村居民与城 镇居民的边际消费倾向并无显著差异，他们有 着共同的消费函数
• 估计得到 Yi Xi Di 0275Di Xi 450.33 0.6920 271.14 0. ˆ = + − + 由变量显著性检验得到：2007年农村居民与城 镇居民的边际消费倾向并无显著差异，他们有 着共同的消费函数