如何用多個定性變數構建計量模型？

01-11

我在做計量模型的時候遇到一個問題，就是在理論分析時都分析ok，也提出了相應的假設，但是到建模實證的時候，發現定性變數過多（重組方式，是否關聯交易，重組動因，支付方式，是否國有，行業，估值方法，價值類型等），不知道怎麼設置變數和對定性賦值，還有就是這樣的模型做出來之後怎麼解釋模型結果呢？

最直接的方法肯定是設dummy變數回歸，有這個特性取1，沒這個特性取0。控制其它變數以後這個變數的係數就反映了這個特徵對結果的影響。你還可以取dummy變數之間或者dummy變數和定量變數的交互項來看不同截面上某個特性的影響。如果某個特性有程度之分，可以用效果編碼dummy變數，用j-1個編碼來反映j個特性。不過這種方法可能會扭曲偏差，要小心使用（Cohen and Cohen, 1963）。你也可以用一對對比編碼dummy變數來反映兩個特性的交互影響，這時候的操作方法和效果編碼是一樣的，只是注意兩對編碼要正交就可以了。關於dummy變數的使用，可以參考Hardy的經典教材《虛擬變數回歸》，有中文版。如果涉及到比較複雜的回歸模型和結構模型的估計，建議直接看論文（Winship and Mare, 1983; Winship and Mare, 1984)。

不過，如果真的有那麼多定性變數，也可以採用一些其它辦法吧。這些方法經濟學可能用得沒有那麼多，但其它社會科學經常用。比如比較法，包括求同、求異、求同求異還有共變法，都是從定性變數裡面挖信息挖結論的好辦法。比較法不是隨便比的，具體操作有嚴格的流程。如果懷疑不同的變數之間有因果聯繫，除了估計結構方程，也可以用圖解代數。這種方法政治學研究用得比較多，畫得好的話文章會很簡明清晰。這兩種方法分別可以參考Caramani和Brown的經典教材，都有中文版。以上推薦的三本教材中譯版都屬於格致出版社翻譯的格致系列（Sage的社定量研究系列），都是小冊子，比較容易看，價錢也便宜。

參考文獻：

Brown C. Graph algebra: mathematical modeling with a systems approach[M]. Sage, 2008.

Caramani D. Introduction to the comparative method with Boolean algebra[M]. Sage publications, 2008.

Cohen J. Cohen. P.(1983). Applied multiple regression/correlation analysis for the behavioral sciences[J]. Hillsdale, NJ: Erlbaum, 84.

Hardy M A. Regression with dummy variables[M]. Sage, 1993.

Winship C, Mare R D. Structural equations and path analysis for discrete data[J]. American Journal of Sociology, 1983: 54-110.

Winship C, Mare R D. Regression models with ordinal variables[J]. American Sociological Review, 1984: 512-525.

瀉藥。豬月說的很清楚了。補充一點就是如果這些都是控制變數而你有一個 panel 的話，那麼用一下 fixed effect 能夠幫你節約一些自由度。如果你肯用貝葉斯的話，把他們歸歸類做做 hierarchical model 也行，具體自己 google 吧

也只能百度百度了

建立多個dummy variables，並剔除一個dummy variable作為base參考變數，用其餘的變數和base比較。

例如：wage=beta0+beta1*male+beta2*manager+beta3*workathome

這個多變數回歸模型中有三個dummy variables 是否是男性，經理，還有是否在家裡工作

這時你可以設置再設置一個omitted variable作為比較變數和其他三個比較比如local是否是本地人。

那麼舉例解釋：

beta1的含義就是：

如果這個人是男生那麼相對於本地人來說工資要高beta1個單位。

渣渣只能解釋到這裡了