个人特征_家庭特征与农村剩余劳动力转移_一个基于Probit模型的实证分析

比较线性模型和Probit模型Logit模型

比较线性模型和P r o b i t 模型L o g i t模型 Document serial number【LGGKGB-LGG98YT-LGGT8CB-LGUT-

研究生考试录取相关因素的实验报告 一，研究目的 通过对南开大学国际经济研究所1999级研究生考试分数及录取情况的研究，引入录取与未录取这一虚拟变量，比较线性概率模型与Probit模型，Logit模型，预测正确率。 二，模型设定 表1，南开大学国际经济研究所1999级研究生考试分数及录取情况见数据表 定义变量SCORE：考生考试分数；Y：考生录取为1，未录取为0。 上图为样本观测值。 1．线性概率模型 根据上面资料建立模型 用Eviews得到回归结果如图： Dependent Variable: Y

Method: Least Squares Date: 12/10/10 Time: 20:38 Sample: 1 97 Included observations: 97 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C SCORE R-squared Mean dependent var Adjusted R-squared . dependent var . of regression Akaike info criterion Sum squared resid Schwarz criterion Log likelihood F-statistic Durbin-Watson stat Prob(F-statistic) 参数估计结果为： i Y ?+ i SCORE Se=( t= p= 预测正确率： Forecast: YF Actual: Y Forecast sample: 1 97 Included observations: 97 Root Mean Squared Error Mean Absolute Error Mean Absolute Percentage Error Theil Inequality Coefficient Bias Proportion Variance Proportion Covariance Proportion 模型 Dependent Variable: Y Method: ML - Binary Logit (Quadratic hill climbing) Date: 12/10/10 Time: 21:38 Sample: 1 97 Included observations: 97 Convergence achieved after 11 iterations Covariance matrix computed using second derivatives Variable Coefficient Std. Error z-Statistic Prob.

比较线性模型和Probit模型、Logit模型

研究生考试录取相关因素的实验报告 一，研究目的 通过对南开大学国际经济研究所1999级研究生考试分数及录取情况的研究，引入录取与未录取这一虚拟变量，比较线性概率模型与Probit模型，Logit模型，预测正确率。 二，模型设定 表1，南开大学国际经济研究所1999级研究生考试分数及录取情况见数据表

定义变量SCORE ：考生考试分数；Y ：考生录取为1，未录取为0。 上图为样本观测值。 1． 线性概率模型 根据上面资料建立模型 i i i SCORE B B Y μ++=*21 用Eviews 得到回归结果如图： Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 12/10/10 Time: 20:38 Sample: 1 97 Included observations: 97 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -0.847407 0.159663 -5.307476 0.0000 SCORE 0.003297 0.000521 6.325970 0.0000 R-squared 0.296390 Mean dependent var 0.144330 Adjusted R-squared 0.288983 S.D. dependent var 0.353250 S.E. of regression 0.297866 Akaike info criterion 0.436060 Sum squared resid 8.428818 Schwarz criterion 0.489147 Log likelihood -19.14890 F-statistic 40.01790 Durbin-Watson stat 0.359992 Prob(F-statistic) 0.000000

probit模型与logit模型

probit模型与logit模型 2013-03-30 16:10:17 probit模型是一种广义的线性模型。服从正态分布。 最简单的probit模型就是指被解释变量Y是一个0,1变量，事件发生地概率是依赖于解释变量，即P（Y=1）=f(X)，也就是说,Y=1的概率是一个关于X的函数，其中f(.)服从标准正态分布。 若f（.)是累积分布函数，则其为Logistic模型 Logit模型（Logit model，也译作“评定模型”，“分类评定模型”，又作Logistic regression，“逻辑回归”）是离散选择法模型之一，属于多重变量分析范畴，是社会学、生物统计学、临床、数量 心理学、市场营销等统计实证分析的常用方法。 逻辑分布（Logistic distribution）公式 P(Y=1│X=x)=exp(x’β)/1+exp(x’β) 其中参数β常用极大似然估计。 Logit模型是最早的离散选择模型，也是目前应用最广的模型。Logit模型是Luce（1959）根据IIA特性首次导出的；Marschark（1960）证明了Logit模型与最大效用理论的一致性；Marley （1965）研究了模型的形式和效用非确定项的分布之间的关系，证明了极值分布可以推导出Logit 形式的模型；McFadden（1974）反过来证明了具有Logit形式的模型效用非确定项一定服从极值分布。 此后Logit模型在心理学、社会学、经济学及交通领域得到了广泛的应用，并衍生发展出了其他离散选择模型，形成了完整的离散选择模型体系，如Probit模型、NL模型（Nest Logit model）、Mixed Logit模型等。模型假设个人n对选择枝j的效用由效用确定项和随机项两部分构成：Logit模型的应用广泛性的原因主要是因为其概率表达式的显性特点，模型的求解速度快，应用方便。当模型选择集没有发生变化，而仅仅是当各变量的水平发生变化时（如出行时间发生变化），可以方便的求解各选择枝在新环境下的各选择枝的被选概率。根据Logit模型的IIA特性，选择枝的减少或者增加不影响其他各选择之间被选概率比值的大小，因此，可以直接将需要去掉的选择枝从模型中去掉，也可将新加入的选择枝添加到模型中直接用于预测。 Logit模型这种应用的方便性是其他模型所不具有的，也是模型被广泛应用的主原因之一。Logit模型的优缺点 Logit模型的优点是： (1)模型考察了对两种货币危机定义情况下发生货币危机的可能性，即利率调整引起的汇率 大幅度贬值和货币的贬值幅度超过了以往的水平的情形，而以往的模型只考虑一种情况。 (2)该模型不仅可以在样本内进行预测，还可以对样本外的数据进行预测。 (3)模型可以对预测的结果进行比较和检验，克服了以往模型只能解释货币危机的局限。 虽然Logit模型能够在一定程度上克服以往模型事后预测事前事件的缺陷，综合了FR模型中FR概率分析法和KLR模型中信号分析法的优点，但是，它只是在利率、汇率等几个主要金 融资产或经济指标的基础上预警投机冲击性货币危机，与我们所要求的一般货币危机预警还有所差异。所以仅用几个指标来定义货币危机从而判断发生货币危机的概率就会存在一定问题，外债、进出口、外汇储备、不良贷款等因素对货币危机的影响同样非常重要。 logit模型也叫Logistic模型，服从Logistic分布。 probit模型服从正态分布。 两个模型都是离散选择模型的常用模型。但logit模型简单直接，应用更广。 离散选择模型的软件很多，有limdep，elm、nlogit等。 spss18.0中能做2元和多元logit模型。 stata，sas，guass都能做logit模型。 入门级的软件是spss和elm，后者可以做多元logit和分层logit。但是elm必须购买注册号才能

基于probit模型的择校问题研究

基于probit模型的择校问题研究 择校问题成为当下一个热门问题的原因是：教育资源的稀缺导致优质教育产品供应不足和经济发展家庭收入提高后，家长愿意花费更多的投资在子女的教育上导致的需求过旺之间的矛盾相互作用的结果。据此，分别从宏观与微观的角度分析择校问题的深层原因。首先，我们发展了一个数学模型分析择校问题产生的社会效益，以期找到解决择校问题的宏观方法。其次，运用实证分析解释家庭择校行为的微观决策，通过建立probit模型分析了家庭择校行为的影响因素。最后，结合宏观与微观分析给出建议对策。 标签：择校；新制度经济学；产权；probit模型 doi：10.19311/https://www.wendangku.net/doc/372559321.html,ki.1672 3198.2016.22.069 1 引言 择校问题本质上是一个教育资源分配的问题，对影响择校行为的因素以及择校所造成的教育资源分配不均，人们的认识并不相同，现有的研究也存在一些缺陷。本文将从制度的角度分析择校作为社会结构性行为是一个关联复杂的意义系统，它由主体的价值、行为的利益。政府、学校、家庭三主体制度的意义、政府监控与教育资源市场配置的关系有两种方式，涉及到不同层次的教育公平。在义务教育阶段，择校问题是交织在一起的，政府的义务和责任，保障教育公平。择校的原因是教育资源的稀缺与地区之间的分配不均。改革开放以来，我国实行户口所在地就近入学政策，而我国处在社会主义初级阶段，经济落后，教育经费不足，导致一些优质的教育资源只能投向少部分的学校，而20世纪80、90年代的工业建设使国家的教育经费发生倾斜，更是加剧了这一现象的发生。这是择校现象发生的根本原因，从外部因素看，择校在教育资源配置下还没有完全市场化，使得教育市场上出现的相当大的一个租金空间，于是父母可以利用自己的人力，物质，政治资本构建的社会关系网络来寻租。上世纪90年代末以来，中国社会发生了巨大的变化，就业压力大，使人们把重点放在了教育上；就业制度改革突出了教育在收入分配中的作用；收入普遍提高，社会收入差距扩大，使学校成为可能和必然；城市公共事业的改善是“择校”创造了便捷的交通条件。对义务教育质量的要求越来越高，随着我国人民生活水平的逐渐提高，人们对儿童接受义务教育的高质量的需求日益强烈，特别是在我国已经实行了几十年的计划生育政策，越来越多的独生子女也越来越高的期望为自己的孩子，无论对孩子的发展都有成本，努力创造更好的条件。这样就形成了“择校热”的外部环境。择校其实是一种教育投资，择校的目的主要是让子女接受教育，提高社会地位以及能在毕业后找到一个好工作等。本文会在后面会实证分析家庭择校目的的回归模型。 目前的研究分为理论层面和实证层面，在理论层面上，李芳（2008）分析了义务教育阶段择校的现状。李融（2006）综述了当前中国的一些择校问题。王丽，王善迈（2005）研究了义务教育中择校寻租主体的行为。在实证层面上，周群力，陆铭（2009）从一个新的角度研究了拜年与择校的关系，分析了当前中国教育资