OLSを行なって、残差分析をすると、系列相関が見つかるときがある。そういう時、ダミー変数をモデルに入れて最推定する。
ダミー変数をどこにいれればよいかは、残差の傾向を図にしてみて、目の子で入れると結構うまくいく。
問題なのはそのあとだ。そのダミー変数の解釈が問題になる。
推定結果を改善するための便法として使われるが、異常値を取り除くとき以外は特にそれが何を表しているのかをしっかり押さえておくことが推定上は重要になる。そして目の子で入れると、その解釈に苦労する。
そこの部分をいかにしっかり検討してあるかで、その分析の良し悪しも分かろうというもの。
ダミー変数は、その利用は多種多様だ。マクロ時系列モデルでの推定に使うダミーは切片ダミーと係数ダミーが主であろう。
ダミー変数の基本的な考え方やモデルでの入れ方については次の文献の第９章が読みやすく、丁寧に書かれているようだ。僕が使っているは、下記の第４版だが、２００６年に第５版が出ている模様（第５版でダミー変数の章がどのようになったかはチェックしていない）。
- 作者:Gujarati, Damodar N.
- 発売日: 2002/05/01
- メディア: ペーパーバック
