? 陈强,《高级计量经济学及 Stata 应用》课件，第二版，2014 年，高等教育出版社。
第 11 章 二值选择模型
11.1 离散被解释变量的例子
二值选择(binary choices)：考研或不考研；就业或待业；买房或
不买房；买保险或不买保险；贷款申请被批准或拒绝；出国或不出国；回国或不回国；战争或和平；生或死。
多值选择(multiple choices)：对不同交通方式的选择(走路、骑车、坐车上班)；对不同职业的选择。
这类模型被称为“离散选择模型”(discrete choice model)或“定
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性反应模型”(qualitative response model)。有时被解释变量只能取非负整数：
企业在某段时间内获得的专利数；某人在一定时间内去医院看病的次数；某省在一年内发生煤矿事故的次数。
这类数据称为“计数数据”(count data)，被解释变量也是离散的。考虑到离散被解释变量的特点，通常不宜用 OLS 进行回归。
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11.2 二值选择模型
假设个体只有两种选择，比如y ? 1(考研)或y ? 0(不考研)。所 有 解 释 变 量 都 包 括 在 向 量 x 中 。“线性概率模型”(Linear Probability Model，简记 LPM)：
yi ??xi???? ?i (i ? 1, ?, n)
优点：计算方便，容易得到边际效应。
缺点：（1）由于?i ? yi ? xi?? ，故?i ? 1 ? xi?? 或?i ? ? xi?? ，因此?i 必 然与xi 相关，导致估计不一致。
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（2） ?i 服从两点分布，而非正态分布。
（3） 由于Var(?i ) ? Var( xi?β) ，故扰动项?i 的方差依赖于xi ，存在异方差(故应使用稳健标准误)。
（4） 可能出现y? ? 1或y? ? 0的不现实情形，参见图 11.1。
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图 11.1 OLS 与二值选择模型
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第11章-二值选择模型
