(фиктивные переменные)
До сих пор в качестве факторов рассматривались экономические переменные, принимающие количественные значения в некотором интервале. Вместе с тем может оказаться необходимым включить в модель фактор, имеющий два или более качественных уровней. Это могут быть разного рода атрибутивные признаки, такие, например, как профессия, пол, образование, климатические условия, принадлежность к определенному региону. Чтобы ввести такие переменные в регрессионную модель, им должны быть присвоены те или иные цифровые метки, т.е. качественные переменные преобразованы в количественные. Такого вида сконструированные переменные в эконометрике принято называть фиктивными переменными.
Рассмотрим применение фиктивных переменных для функции спроса. Предположим, что по группе лиц мужского и женского пола изучается линейная зависимость потребления кофе от цены. В общем виде для совокупности обследуемых уравнение регрессии имеет вид:
,
где 
– количество потребляемого кофе; 
– цена.
Аналогичные уравнения могут быть найдены отдельно для лиц мужского пола: 
и женского пола: 
.
Различия в потреблении кофе проявятся в различии средних 
и 
. Вместе с тем сила влияния на может быть одинаковой, т.е. 
. В этом случае возможно построение общего уравнения регрессии с включением в него фактора «пол» в виде фиктивной переменной. Объединяя уравнения 
и 
и, вводя фиктивные переменные, можно прийти к следующему выражению:
,
где 
и 
– фиктивные переменные, принимающие значения:
В общем уравнении регрессии зависимая переменная рассматривается как функция не только цены но и пола 
. Переменная 
рассматривается как дихотомическая переменная, принимающая всего два значения: 1 и 0. При этом когда 
, то 
, и наоборот.
Для лиц мужского пола, когда и , объединенное уравнение регрессии составит: 
, а для лиц женского пола, когда 
и 
: 
. Иными словами, различия в потреблении для лиц мужского и женского пола вызваны различиями свободных членов уравнения регрессии: 
. Параметр 
является общим для всей совокупности лиц, как для мужчин, так и для женщин.
Однако при введении двух фиктивных переменных и в модель применение МНК для оценивания параметров 
и 
приведет к вырожденной матрице исходных данных, а следовательно, и к невозможности получения их оценок. Объясняется это тем, что при использовании МНК в данном уравнении появляется свободный член, т.е. уравнение примет вид
.
Предполагая при параметре 
независимую переменную, равную 1, имеем следующую матрицу исходных данных:
.
В рассматриваемой матрице существует линейная зависимость между первым, вторым и третьим столбцами: первый равен сумме второго и третьего столбцов. Поэтому матрица исходных факторов вырождена. Выходом из создавшегося затруднения может явиться переход к уравнениям
или
,
т.е. каждое уравнение включает только одну фиктивную переменную или .
Предположим, что определено уравнение
,
где принимает значения 1 для мужчин и 0 для женщин.
Теоретические значения размера потребления кофе для мужчин будут получены из уравнения
.
Для женщин соответствующие значения получим из уравнения
.
Сопоставляя эти результаты, видим, что различия в уровне потребления мужчин и женщин состоят в различии свободных членов данных уравнений: – для женщин и 
– для мужчин.
Теперь качественный фактор принимает только два состояния, которым соответствуют значения 1 и 0. Если же число градаций качественного признака-фактора превышает два, то в модель вводится несколько фиктивных переменных, число которых должно быть меньше числа качественных градаций. Только при соблюдении этого положения матрица исходных фиктивных переменных не будет линейно зависима и возможна оценка параметров модели.
Пример. Проанализируем зависимость цены двухкомнатной квартиры от ее полезной площади. При этом в модель могут быть введены фиктивные переменные, отражающие тип дома: «хрущевка», панельный, кирпичный.
При использовании трех категорий домов вводятся две фиктивные переменные: и . Пусть переменная принимает значение 1 для панельного дома и 0 для всех остальных типов домов; переменная принимает значение 1 для кирпичных домов и 0 для остальных; тогда переменные и принимают значения 0 для домов типа «хрущевки».
Предположим, что уравнение регрессии с фиктивными переменными составило:
.
Частные уравнения регрессии для отдельных типов домов, свидетельствуя о наиболее высоких ценах квартир в панельных домах, будут иметь следующий вид: «хрущевки» – 
; панельные – 
; кирпичные – 
.
Параметры при фиктивных переменных и представляют собой разность между средним уровнем результативного признака для соответствующей группы и базовой группы. В рассматриваемом примере за базу сравнения цены взяты дома «хрущевки», для которых 
. Параметр при , равный 2200, означает, что при одной и той же полезной площади квартиры цена ее в панельных домах в среднем на 2200 долл. США выше, чем в «хрущевках». Соответственно параметр при показывает, что в кирпичных домах цена выше в среднем на 1600 долл. при неизменной величине полезной площади по сравнению с указанным типом домов.
В отдельных случаях может оказаться необходимым введение двух и более групп фиктивных переменных, т.е. двух и более качественных факторов, каждый из которых может иметь несколько градаций. Например, при изучении потребления некоторого товара наряду с факторами, имеющими количественное выражение (цена, доход на одного члена семьи, цена на взаимозаменяемые товары и др.), учитываются и качественные факторы. С их помощью оцениваются различия в потреблении отдельных социальных групп населения, дифференциация в потреблении по полу, национальному составу и др. При построении такой модели из каждой группы фиктивных переменных следует исключить по одной переменной. Так, если модель будет включать три социальные группы, три возрастные категории и ряд экономических переменных, то она примет вид:
,
где – потребление;
– экономические (количественные) переменные.
До сих пор мы рассматривали фиктивные переменные как факторы, которые используются в регрессионной модели наряду с количественными переменными. Вместе с тем возможна регрессия только на фиктивных переменных. Например, изучается дифференциация заработной платы рабочих высокой квалификации по регионам страны. Модель заработной платы может иметь вид:
,
где – средняя заработная плата рабочих высокой квалификации по отдельным предприятиям;
………………………………………………………………………..
Поскольку последний район, указанный в модели, обозначен 
, то в исследование включено 
район.
Мы рассмотрели модели с фиктивными переменными, в которых последние выступают факторами. Может возникнуть необходимость построить модель, в которой дихотомический признак, т.е. признак, который может принимать только два значения, играет роль результата. Подобного вида модели применяются, например, при обработке данных социологических опросов. В качестве зависимой переменной рассматриваются ответы на вопросы, данные в альтернативной форме: «да» или «нет». Поэтому зависимая переменная имеет два значения: 1, когда имеет место ответ «да», и 0 – во всех остальных случаях. Модель такой зависимой переменной имеет вид:
.
Модель является вероятностной линейной моделью. В ней принимает значения 1 и 0, которым соответствуют вероятности 
и 
. Поэтому при решении модели находят оценку условной вероятности события при фиксированных значениях . Для оценки параметров линейно-вероятностной модели применяются методы Logit-, Probit- и Tobit-анализа. Такого рода модели используют при работе с неколичественными переменными. Как правило, это модели выбора из заданного набора альтернатив. Зависимая переменная представлена дискретными значениями (набор альтернатив), объясняющие переменные 
– характеристики альтернатив (время, цена), 
– характеристики индивидов (возраст, доход, уровень образования). Модель такого рода позволяет предсказать долю индивидов в генеральной совокупности, которые выбирают данную альтернативу.
Среди моделей с фиктивными переменными наибольшими прогностическими возможностями обладают модели, в которых зависимая переменная рассматривается как функция ряда экономических факторов 
и фиктивных переменных . Последние обычно отражают различия в формировании результативного признака по отдельным группам единиц совокупности, т.е. в результате неоднородной структуры пространственного или временного характера.
