虚拟变量设计中的其他技巧 交互作用 将时间序列数据与横截面数据合并时使 用虚拟变量 在半对数回归中的虚拟变量的解释 1. 交互作用将虚拟变量设计成乘积的形式：D1*D2, 见p5092. 将时间序列数据与横截面数 据合并时使用虚拟变量可以解决数据不够多的问题。如果模型设定得当，模型可以提供有效 的估计与推断.但新模型的估计也会带来新的问题。 平行数据模型的假设：回归参数不随时间而改变时际稳定性 ； 各横截面单元之间没有差异横截面稳 定性；两个横截面模型的误差具有同方差性；两个模型在同时期的误差不相关假设难以满足，需要开发新的方法，进 行处理。平行数据模型的估计思路第一个技巧：将所有的时间序列与截面 数据结合，采用OLS方法估计模型；第二个技巧：克服截面截距与时序截距 的变化，采用固定效应模型添加虚拟变 量来反映截距的变化；第三个技巧：考虑截面和时间序列干扰 改进OLS方法的有效性而采用随机效应 模型广义最小二乘法；3.在半对数回归中的虚拟变量 的解释半对数模型中，如果解释变量是连续变 量，其解释与以前相同；如果是虚拟变 量，则需要这样解释：取所估计的虚拟 系数(以e为底)的反对数再从中减1，以 反映因变量均值的相对变化。