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第五章经典单方程计量经济学模型：专门问题§5.1虚拟变量模型虚拟变量将经济现象中的一些定性因素引入到可以进行定量分析的回归模型，拓展了回归模型的功能。
本专题的重点是如何引入不同类型的虚拟变量来解决相关的定性因素影响的分析问题，主要介绍了引入虚拟变量的加法方式、乘法方式以及二者的组合方式。在引入虚拟变量时有两点需要注意，一是明确虚拟变量的对比基准，二是避免出现“虚拟变量陷阱”。一、虚拟变量的基本含义这种“量化”通常是通过引入“虚拟变量”来完成的。根据这些因素的属性类型，构造只取“0”或“1”的人工变量，通常称为虚拟变量（dummyvariables），记为D。概念：二、虚拟变量的引入几何意义：又例：在横截面数据基础上，考虑个人保健支出对个人收入和教育水平的回归。在E(i)=0的初始假定下，高中以下、高中、大学及其以上教育水平下个人保健支出的函数：还可将多个虚拟变量引入模型中以考察多种“定性”因素的影响。女职工本科以下学历的平均薪金：2、乘法方式这里，虚拟变量D以与X相乘的方式引入了模型中，从而可用来考察消费倾向的变化。
假定E(i)=0，上述模型所表示的函数可化为：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。Y1990年前：Yi=1+2Xi+1ii=1,2…,n1
1990年后：Yi=1+2Xi+2ii=1,2…,n2
则有可能出现下述四种情况中的一种：
(1)1=1，且2=2，即两个回归相同，称为重合回归（CoincidentRegressions）；
(2)11,但2=2，即两个回归的差异仅在其截距，称为平行回归（ParallelRegressions）;
(3)1=1，但22，即两个回归的差异仅在其斜率，称为汇合回归(ConcurrentRegressions)；
(4)11，且22，即两个回归完全不同，称为相异回归（DissimilarRegressions）。可以运用邹氏结构变化的检验。这一问题也可通过引入乘法形式的虚拟变量来解决。在统计检验中，如果4=0的假设被拒绝，则说明两个时期中储蓄函数的斜率不同。3、临界指标的虚拟变量的引入(分段回归)OLS法得到该模型的回归方程为例如，公司奖金与职工销售量有关，并且规定销售量超过某个水平时（如120件），将大幅度提高奖金三、虚拟变量的设置原则例：
已知冷饮的销售量Y除受k种定量变量Xk的影响外，还受春、夏、秋、冬四季变化的影响，要考察该四季的影响，只需引入三个虚拟变量即可：则冷饮销售量的模型为：如果只取六个观测值，其中春季与夏季取了两次，秋、冬各取到一次观测值，则式中的：以本例总结来看：
不能在含有常数项的回归模型中，同时使用反映不同季度的4个虚拟变量，以避免共线性
但不含有常数项的回归模型中可以同时使用4个虚拟变量
在含有常数项的回归模型中使用3个虚拟变量，常数项代表“冬季”
D1、D2、D3代表比D4平均高出多少虚拟变量思考题1回答：模型中引入虚拟变量，主要是为了寻找某些定性因素对解释变量的影响。加法方式、乘法方式是主要的引入方式。前者适用于定性因素对截距项产生影响的情况，后者适用于定性因素对斜率项产生影响的情况。此外，还可采用加法与乘法组合的方式引入虚拟变量，这是可度量定性因素对截距项与斜率项同时产生影响的情况。