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文档简介
1、第七章 二元离散选择模型案例1、在一次选举中,由于候选人对高收入者有利,所以收入成为每个投票者表示同意或者反对的最主要影响因素。以投票者的态度(y)作为被解释变量,以投票者的月收入(x)作为解释变量建立模型,同意者其观测值为1,反对者其观测值为0,样本数据见表7.1。原始模型为:。利用Probit二元离散选择模型估计参数。表7.1 样本观测值序号XY序号XY序号XY11000111100021210012200012120002222001330001313001232300144000141400024240015500015150012525001660001616000262600177
2、0001717001272700188000181800028280019900019190012929001101000020200013030001估计过程如下:输入变量名,选择Probit参数估计。得到如下输出结果:但是作为估计对象的不是原始模型,而是如下结果:可以得到不同X值下的Y选择1的概率。例如,当X=600时,查标准正态分布表,对应于2.9137的累积正态分布为0.9982;于是,Y的预测值YF=1-0.9982=0.0018,即对应于该个人,投赞成票的概率为0.0018。2、某商业银行从历史贷款客户中随机抽取78个样本,根据涉及的指标体系分别计算它们的“商业信用支持度”(XY)
3、和“市场竞争地位等级”(SC),对它们贷款的结果(JG)采用二元离散变量,1表示贷款成功,0表示贷款失败。样本观测值见表8.2。目的是研究JG与XY、SC之间的关系,并为正确贷款决策提供支持。表7.2 样本观测值JGXYSCJGFJGXYSCJGFJGXYSCJG20054-100599-2009600142210100-201-80104200.02090160-200375-2011821046-20042-16.50E-1308016.40E-12080-2015211-5010133-200172-200326200350-101-8010261101230
4、0.9979089-201-2-10.9999060-200128-20014-23.90E-07070-10160112200.99911-8010150-100113100400-201542114210.998707200028-2015720.99990120-1012500.990601460014010.999812300.99791150113510.999911401026-24.40E-1612611049-10089-20115-10.4472014-10.54981511069-1006102.10E-121-9-1101071014021141112911030-200
5、54-2012110112-101321113710.9999078-2005401.40E-07053-1010010131-200194000131-2011501估计过程如下:输入变量名,选择Logit参数估计。得到如下输出结果:用回归方程表示如下:该方程表示,当XY和SC已知时,带入方程,可以计算贷款成功的概率JGF。3、某研究所1999年50名硕士考生的入学考试总分数(SCORE)及录取情况见表5。考生考试总分数用SCORE表示,Y为录取状态,D1为表示应届生与往届生的虚拟变量。表7.3 50名硕士考生的入学考试总分数(SCORE)及录取状况数据表序数YSCORED1序数YSCORE
6、D11140112603471214010270347131392128034414138702903391513841300338061379031033817137803203361813780330334091376134033211013710350332111136203603321121362137033111313611380330114035913903281150358140032811613561410328117035614203211180355143032111903541440318120035404503180210353146031612203500470308
7、0230349048030812403490490304025034815003031定义如下:, 加入D1变量的目的是想考察考生为应届生或往届生是否也对录取产生影响。考生录取状态(Y)与考试总分数(SCORE)的散点图如下图所示:由于变量Y只有两种状态,所以应该建立二元选择模型过程如下:选择BINARY(二元)估计方法,选择logit 模型得到如下输出结果:由D1的相伴概率可以看出,D1的参数没有显著性,说明考生的应届、非应届特征对录取与否无显著性影响。从模型中剔除D1,重新估计。结果如下:对比上述两个结果的赤池信息准则和施瓦茨准则也可以发现,应该剔除D1。最终的回归方程可以表示如下:方程的
8、预测值如下表,由yf表示SCOREYYFSCOREYYFSCOREYYF1401111935400.0003463733106.57E-092401112035400.0003463833003.33E-093392112135304.50E-053932808.55E-104387112235001.51E-064032808.55E-105384112334907.64E-074132808.55E-10637910.9999992434907.64E-074232107.36E-12737810.9999982534801.96E-074332107.36E-12837810.9999982634705.04E-084431809.58E-13937610.9999922734701.30E-084531809.58E-131037110.999762834401.30E-084631602.46E-131136210.9021682933901.30E-084730801.11E-151236210.9021683033806.57E-094830801.11E-151336110.8237723133803.33E-094930401.11E-161435900
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