9.1 9.1 离散被解释变量数据计量经济学离散被解释变量数据计量经济学模型（一）模型（一）二元选择模型二元选择模型 Models with Discrete Dependent VariablesBinary Choice Model一、二元离散选择模型的经济背景一、二元离散选择模型的经济背景 二、二元离散选择模型二、二元离散选择模型 三、二元三、二元ProbitProbit离散选择模型及其参数估计离散选择模型及其参数估计 四、二元四、二元LogitLogit离散选择模型及其参数估计离散选择模型及其参数估计 五、二元离散选择模型的变量显著性检验五、二元离散选择模型的变量显著性检验 说明说明在经典计量经济学模型中，被解释变量通常被假在经典计量经济学模型中，被解释变量通常被假定为连续变量。定为连续变量。 离散被解释变量数据计量经济学模型（离散被解释变量数据计量经济学模型（Models Models with Discrete Dependent Variableswith Discrete Dependent Variables）和离散选）和离散选择模型择模型(DCM, Discrete Choice Model)(DCM, Discrete Choice Model)。二元选择模型二元选择模型(Binary Choice Model)(Binary Choice Model)和多元选择和多元选择模型模型(Multiple Choice Model)(Multiple Choice Model)。本节只介绍二元选择模型。本节只介绍二元选择模型。离散选择模型起源于离散选择模型起源于FechnerFechner于于18601860年进行的动物年进行的动物条件二元反射研究。条件二元反射研究。19621962年，年，WarnerWarner首次将它应用于经济研究领域，首次将它应用于经济研究领域，用以研究公共交通工具和私人交通工具的选择问用以研究公共交通工具和私人交通工具的选择问题。题。7070、8080年代，离散选择模型被普遍应用于经济布年代，离散选择模型被普遍应用于经济布局、企业定点、交通问题、就业问题、购买决策局、企业定点、交通问题、就业问题、购买决策等经济决策领域的研究。等经济决策领域的研究。模型的估计方法主要发展于模型的估计方法主要发展于8080年代初期。年代初期。一、二元离散选择模型的经济背景一、二元离散选择模型的经济背景实际经济生活中的二元选择问题实际经济生活中的二元选择问题研究选择结果与影响因素之间的关系。研究选择结果与影响因素之间的关系。影响因素包括两部分：影响因素包括两部分：决策者的属性决策者的属性和和备选方案备选方案的属性的属性。对于单个方案的取舍。例如，购买者对某种商品对于单个方案的取舍。例如，购买者对某种商品的购买决策问题的购买决策问题 ，求职者对某种职业的选择问题，求职者对某种职业的选择问题，投票人对某候选人的投票决策，银行对某客户的投票人对某候选人的投票决策，银行对某客户的贷款决策。由贷款决策。由决策者的属性决定。决策者的属性决定。对于两个方案的选择。例如，两种出行方式的选对于两个方案的选择。例如，两种出行方式的选择，两种商品的选择。由择，两种商品的选择。由决策者的属性决策者的属性和和备选方备选方案的属性共同决定。案的属性共同决定。二、二元离散选择模型二、二元离散选择模型1 1、原始模型、原始模型对于二元选择问题，可以建立如下计量经济学模对于二元选择问题，可以建立如下计量经济学模型。其中型。其中Y为观测值为为观测值为1和和0的决策被解释变量；的决策被解释变量；X为解释变量，包括选择对象所具有的属性和选择为解释变量，包括选择对象所具有的属性和选择主体所具有的属性。主体所具有的属性。 左右端矛盾左右端矛盾由于存在这两方面的问题，所以原始模型不能作由于存在这两方面的问题，所以原始模型不能作为实际研究二元选择问题的模型。为实际研究二元选择问题的模型。需要将原始模型变换为效用模型。需要将原始模型变换为效用模型。这是离散选择模型的关键。这是离散选择模型的关键。 具有异具有异方差性方差性 2 2、效用模型、效用模型 作为研究对象的二元选择模型作为研究对象的二元选择模型第第i个个体个个体 选择选择1的效用的效用第第i个个体个个体 选择选择0的效用的效用注意，在模型中，效用是不可观测的，人们能够注意，在模型中，效用是不可观测的，人们能够得到的观测值仍然是选择结果，即得到的观测值仍然是选择结果，即1和和0。很显然，如果不可观测的很显然，如果不可观测的U1U0，即对应于观测，即对应于观测值为值为1，因为该个体选择公共交通工具的效用大于，因为该个体选择公共交通工具的效用大于选择私人交通工具的效用，他当然要选择公共交选择私人交通工具的效用，他当然要选择公共交通工具；通工具；相反，如果不可观测的相反，如果不可观测的U1U0，即对应于观测值，即对应于观测值为为0，因为该个体选择公共交通工具的效用小于选，因为该个体选择公共交通工具的效用小于选择私人交通工具的效用，他当然要选择私人交通择私人交通工具的效用，他当然要选择私人交通工具。工具。3 3、最大似然估计最大似然估计 欲使得效用模型可以估计，就必须为随机误差项欲使得效用模型可以估计，就必须为随机误差项选择一种特定的概率分布。选择一种特定的概率分布。两种最常用的分布是标准正态分布和逻辑两种最常用的分布是标准正态分布和逻辑（logistic）分布，于是形成了两种最常用的二元）分布，于是形成了两种最常用的二元选择模型选择模型Probit模型模型和和Logit模型模型。最大似然函数及其估计过程如下：最大似然函数及其估计过程如下：标准正态分布或逻标准正态分布或逻辑分布的对称性辑分布的对称性似然函数 在样本数据的支持下，如果知道概率分布函数在样本数据的支持下，如果知道概率分布函数和概率密度函数，求解该方程组，可以得到模和概率密度函数，求解该方程组，可以得到模型参数估计量。型参数估计量。 1阶极值条件三、二元三、二元ProbitProbit离散选择模型及其参数离散选择模型及其参数估计估计1 1、标准正态分布的概率分布函数、标准正态分布的概率分布函数 2 2、重复观测值不可以得到情况下二元、重复观测值不可以得到情况下二元ProbitProbit离散选择模型的参数估计离散选择模型的参数估计 关于参数的非线性函数，不能直接求解，需采用关于参数的非线性函数，不能直接求解，需采用完全信息最大似然法中所采用的迭代方法。完全信息最大似然法中所采用的迭代方法。应用计量经济学软件。应用计量经济学软件。这里所谓这里所谓“重复观测值不可以得到重复观测值不可以得到”，是指对每，是指对每个决策者只有一个观测值。如果有多个观测值，个决策者只有一个观测值。如果有多个观测值，也将其看成为多个不同的决策者。也将其看成为多个不同的决策者。 例例 贷款决策模型贷款决策模型分析与建模：分析与建模：某商业银行从历史贷款客户中随机某商业银行从历史贷款客户中随机抽取抽取78个样本，根据设计的指标体系分别计算它个样本，根据设计的指标体系分别计算它们的们的“商业信用支持度商业信用支持度”（CC）和）和“市场竞争地市场竞争地位等级位等级”（CM），对它们贷款的结果（），对它们贷款的结果（JG）采）采用二元离散变量，用二元离散变量，1表示贷款成功，表示贷款成功，0表示贷款失表示贷款失败。目的是研究败。目的是研究JG与与CC、CM之间的关系，并为之间的关系，并为正确贷款决策提供支持。正确贷款决策提供支持。样样本本观观测测值值CC=XYCM=SC该方程表示该方程表示，当，当CC和和CM已知时，代入方程，可以计算贷款成已知时，代入方程，可以计算贷款成功的概率功的概率JGF。例如，将表中第。例如，将表中第19个样本观测值个样本观测值CC=15、CM=1代入方程右边，计算括号内的值为代入方程右边，计算括号内的值为0.1326552；查标准正态；查标准正态分布表，对应于分布表，对应于0.1326552的累积正态分布为的累积正态分布为0.5517；于是，；于是，JG的预测值的预测值JGF=10.5517=0.4483，即对应于该客户，贷款，即对应于该客户，贷款成功的概率为成功的概率为0.4483。输出的估计结果模拟预测预测：预测：如果有一个新客户，根据客户资料，计算如果有一个新客户，根据客户资料，计算的的“商业信用支持度商业信用支持度”（XY）和）和“市场竞争地位市场竞争地位等级等级”（SC），代入模型，就可以得到贷款成功），代入模型，就可以得到贷款成功的概率，以此决定是否给予贷款。的概率，以此决定是否给予贷款。3 3、重复观测值可以得到情况下二元、重复观测值可以得到情况下二元ProbitProbit离离散选择模型的参数估计散选择模型的参数估计 对每个决策者有多个重复（例如对每个决策者有多个重复（例如10次左右）观测次左右）观测值。值。对第对第i个决策者重复观测个决策者重复观测ni次，选择次，选择yi=1的次数比的次数比例为例为pi，那么可以将，那么可以将pi作为真实概率作为真实概率Pi的一个估计的一个估计量。量。建立建立 “概率单位模型概率单位模型” ，采用广义最小二乘法估，采用广义最小二乘法估计计 。实际中并不常用。实际中并不常用。详见教科书。详见教科书。四、二元四、二元LogitLogit离散选择模型及其参数离散选择模型及其参数估计估计1 1、逻辑分布的概率分布函数、逻辑分布的概率分布函数 Brsch-SupanBrsch-Supan于于19871987年指出年指出: : 如果选择是按照效用最大化而进行的，具有极限如果选择是按照效用最大化而进行的，具有极限值的逻辑分布是较好的选择，这种情况下的二元值的逻辑分布是较好的选择，这种情况下的二元选择模型应该采用选择模型应该采用Logit模型。模型。 2 2、重复观测值不可以得到情况下二元、重复观测值不可以得到情况下二元logitlogit离散选择模型的参数估计离散选择模型的参数估计 关于参数的非线性函数，不能直接求解，需采用关于参数的非线性函数，不能直接求解，需采用完全信息最大似然法中所采用的迭代方法。完全信息最大似然法中所采用的迭代方法。应用计量经济学软件。应用计量经济学软件。 Probit0.9999991.0000000.4472330.0000003 3、重复观测值可以得到情况下二元、重复观测值可以得到情况下二元logitlogit离离散选择模型的参数估计散选择模型的参数估计对每个决策者有多个重复（例如对每个决策者有多个重复（例如10次左右）观测次左右）观测值。值。对第对第i个决策者重复观测个决策者重复观测ni次，选择次，选择yi=1的次数比的次数比例为例为pi，那么可以将，那么可以将pi作为真实概率作为真实概率Pi的一个估计的一个估计量。量。建立建立“对数成败比例模型对数成败比例模型” ，采用广义最小二乘，采用广义最小二乘法估计法估计 。实际中并不常用。实际中并不常用。详见教科书。详见教科书。五、二元离散选择模型的变量显著性五、二元离散选择模型的变量显著性检验检验1 1、检验假设、检验假设经典模型中采用的变量显著性经典模型中采用的变量显著性t检验仍然是有效的。检验仍然是有效的。如果省略的变量与保留的变量不是正交的，那么如果省略的变量与保留的变量不是正交的，那么对参数估计量将产生影响，需要进一步检验这种对参数估计量将产生影响，需要进一步检验这种省略是否恰当。省略是否恰当。 2 2、统计量、统计量如果X2中的变量省略后对参数估计量没有影响，那么H1和H0情况下的对数最大似然函数值应该相差不大，此时LR统计量的值很小，自然会小于临界值，不拒绝 H0。