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这篇文章主要讲解了“Eviews虚拟变量的定义与截距变动模型回归”，文中的讲解内容简单清晰，易于学习与理解，下面请大家跟着小编的思路慢慢深入，一起来研究和学习“Eviews虚拟变量的定义与截距变动模型回归”吧！
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虚拟变量 ( Dummy Variables) 又称虚设变量、名义变量或哑变量，用以反映质的属性的一个人工变量，是量化了的自变量，通常取值为0或1。引入哑变量可使线形回归模型变得更复杂，但对问题描述更简明，一个方程能达到两个方程的作用，而且接近现实。本文先介绍如何定义虚拟变量以及模型中只包含截距变动的虚拟变量的回归与分析。
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这里以1982年~1986年按季节全国酒销售量（万吨）的数据如下表。试建立酒销售量对时间t的季节销售模型。数据如下：
首先绘制y的时间序列图，打开yseries，点击view-graph：
选择line，得到序列图如下：
这是一个季节时间序列数据，呈明显的季节变化特征，通过加入季节虚拟变量来描述季节特征建立模型。
变量以及模型中只包含截距变动的虚拟变量的回归与分析。
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对于季节虚拟变量，定义如下：
一定要注意，四个季节只要定义3个就行，否则会引起多重共线性，因为D1+D2+D3+D4总会等于1，这就是“虚拟变量陷阱”。
然后在Eviews中生成虚拟变量：
按上述过程依次定义D2和D3。
定义过虚拟变量后，建立模型，进行估计。
进行回归：
得到输出结果如下：
有上面的输出结果可以看出，
有上面的输出结果可以看出，D2和D3的t检验的值小于临界值，可知，D2和D3的回归参数并不显著，所以从模型中剔除虚拟变量D2和D3。
重新进行参数估计：
得到如下输出结果：
感谢各位的阅读，以上就是“Eviews虚拟变量的定义与截距变动模型回归”的内容了，经过本文的学习后，相信大家对Eviews虚拟变量的定义与截距变动模型回归这一问题有了更深刻的体会，具体使用情况还需要大家实践验证。这里是创新互联，小编将为大家推送更多相关知识点的文章，欢迎关注！
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