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1、(1)建立一個(gè)理論假說(shuō)(2)收集數(shù)據(jù)(3)設(shè)定數(shù)學(xué)模型(4)設(shè)立統(tǒng)計(jì)或經(jīng)濟(jì)計(jì)量模型(5)估計(jì)經(jīng)濟(jì)計(jì)量模型參數(shù)(6)檢查模型的適用性:模型設(shè)定檢驗(yàn)(7)檢驗(yàn)源自模型的假說(shuō)(8)利用模型預(yù)測(cè)一、理論模型的建立一、理論模型的建立二、樣本數(shù)據(jù)的收集二、樣本數(shù)據(jù)的收集三、模型參數(shù)的估計(jì)三、模型參數(shù)的估計(jì)四、模型的檢驗(yàn)四、模型的檢驗(yàn)第一章、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)方法論第一章、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)方法論12第二、三、四章、第二、三、四章、線性回歸的基本思想線性回歸的基本思想 回歸分析概述參數(shù)估計(jì)模型檢驗(yàn)?zāi)P皖A(yù)測(cè)3第二章、第二章、線性回歸的基本思想:雙變量模型線性回歸的基本思想:雙變量模型總體回歸函數(shù)樣本回歸函數(shù)總體回歸模型回歸分
2、析的目的樣本回歸模型隨機(jī)誤差項(xiàng)的性質(zhì) 一、回歸分析概述“線性”回歸的含義ikikiiiXXXY 22110kikiikiiiiXXXXXXYE 2211021),|(總體回歸模型總體回歸函數(shù)樣本回歸模型ikikiiiieXXXY22110樣本回歸函數(shù)kikiiiiXXXY221104偏回歸系數(shù)偏回歸系數(shù)j:在其他解釋變量保持不變的情況下,Xj每變化1個(gè)單位時(shí)Y的均值E(Y)的變化二、參數(shù)估計(jì)2、古典線性回歸模型的基本假設(shè) 4、最小二乘估計(jì)量的性質(zhì) 3、普通最小二乘估計(jì)量的方差與標(biāo)準(zhǔn)誤1、參數(shù)的普通最小二乘估計(jì)iiiXY10i=1,2,n5最小二乘原理高斯高斯馬爾柯夫定理(馬爾柯夫定理(Gaus
3、s-Markov theorem)2、多元線性回歸模型的基本假定 假設(shè)1:回歸模型是參數(shù)線性的,并且正確設(shè)定。 0)(iE22)()(iiEVar0)(),(jijiECovnjiji, 2 , 1,假設(shè)2:解釋變量與隨機(jī)項(xiàng)不相關(guān)。 0),(ijiXCov假設(shè)7:隨機(jī)項(xiàng)滿(mǎn)足正態(tài)分布。 ), 0(2Nikj,2 , 1 假設(shè)3、4、5:隨機(jī)誤差項(xiàng)具有零均值、同方差及不序列相關(guān)性。假設(shè)6:解釋變量之間不存在完全共線性。即解釋變量之間沒(méi)有嚴(yán)格的線性關(guān)系。 6三、統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)73、擬合優(yōu)度(判定系數(shù))檢驗(yàn) 1、參數(shù)的置信區(qū)間法 2、變量的顯著性檢驗(yàn)法 /2/2.1iiiiiPtd fStd fS 4、方程
4、的顯著性檢驗(yàn)(F檢驗(yàn)) 是否增加新的解釋變量?5、校正(調(diào)整)的判定系數(shù)6、受限最小二乘 檢驗(yàn)步驟:檢驗(yàn)步驟: H0: 1=*, H1:1 *(2)以原假設(shè)H0構(gòu)造t統(tǒng)計(jì)量,并由樣本計(jì)算其值1*1-=tS估計(jì)量 假設(shè)值估計(jì)量的標(biāo)準(zhǔn)誤(3)給定顯著性水平,查t分布表,得臨界值|t| t /2(n-2),則拒絕H0|t| t /2(n-2),則不拒絕H0 (1)對(duì)總體參數(shù)提出假設(shè) (4) 比較 判斷計(jì)量經(jīng)計(jì)學(xué)中,主要是針對(duì)變量的參數(shù)真值是否為零來(lái)進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)的雙邊檢驗(yàn)t /2(n-2)t (n-2)單邊檢驗(yàn)右側(cè)檢驗(yàn)t t (n-2)或左側(cè)檢驗(yàn)t t (n-2),則拒絕H02、變量的顯著性檢驗(yàn)法
5、92iiYYE S SRT S SYYT S SE S SR S S度量的是回歸模型對(duì)Y變異的解釋比例擬合優(yōu)度、(樣本)可決系數(shù)擬合優(yōu)度、(樣本)可決系數(shù)/ /判定系數(shù)判定系數(shù)(coefficient of determination)coefficient of determination) 3、擬合優(yōu)度(判定系數(shù)) 4、方程顯著性的F檢驗(yàn) step1、可提出如下原假設(shè)與備擇假設(shè): H0: 1=2= =k=0;H1: j不全為0) 1/(/knRSSkESSFstep3、給定顯著性水平,可得到臨界值F(k,n-k-1)step2、由樣本求出統(tǒng)計(jì)量F的數(shù)值 step4、通過(guò)比較 拒絕或接受原假
6、設(shè)H0 判定原方程總總體上體上的線性關(guān)系是否顯著成立F F(k,n-k-1)拒絕原假設(shè) ;FF(k,n-k-1)接受原假設(shè)105、判定系數(shù)與校正(調(diào)整)的判定系數(shù)TSSRSSTSSESSR12) 1/() 1/(12nTSSknRSSR211 (1)1nRnk 剔除了變量個(gè)數(shù)對(duì)擬合優(yōu)度的影響剔除了變量個(gè)數(shù)對(duì)擬合優(yōu)度的影響112RkkXXY110qkqkkkkkXXXXY11110(有約束模型)(無(wú)約束模型)施加約束條件H0:021qkkk126、受限最小二乘檢驗(yàn)思想:檢驗(yàn)思想:用(用(RSSR - RSSU)的的大 小 檢 驗(yàn)大 小 檢 驗(yàn)約 束 的 真約 束 的 真實(shí)性實(shí)性) 1,() 1/
7、()/()(URUUURUURknkkFknRSSkkRSSRSSF222/1/1urrurRRqRnkqF臨界F值,則拒絕約束條件;step1Step2:計(jì)算:計(jì)算F統(tǒng)計(jì)量值統(tǒng)計(jì)量值Step3、4:找臨界值,比較判斷:找臨界值,比較判斷13 四、模型預(yù)測(cè) 總體均值預(yù)測(cè)值的置信區(qū)間 在1-的置信度下,總體均值E(Y|X0)的置信區(qū)間為: 0202000)|(YYStYXYEStY根據(jù)解釋變量的值解釋變量的值預(yù)測(cè)應(yīng)變量的均值應(yīng)變量的均值假定解釋變量的值解釋變量的值為某一固定值X000YE Y X的估計(jì)量如何才能縮小置信區(qū)間?如何才能縮小置信區(qū)間? 增大樣本容量增大樣本容量n。提高模型的擬合優(yōu)度。
8、提高模型的擬合優(yōu)度。提高樣本觀測(cè)值的分散度提高樣本觀測(cè)值的分散度。一、經(jīng)濟(jì)學(xué)中常用概念回顧(斜率、彈性、增長(zhǎng)率)二、幾種典型的變量非線性模型中經(jīng)濟(jì)涵義的解讀三、模型(形式)選擇的依據(jù)14GYH第五章、回歸模型的函數(shù)形式第五章、回歸模型的函數(shù)形式變量非線性的模型 模型形式選擇和經(jīng)濟(jì)含義的解讀15GYH第六章、虛擬變量回歸第六章、虛擬變量回歸 一、虛擬變量的基本含義 二、虛擬變量的引入三、虛擬變量的設(shè)置原則包含非定量變量的模型 虛擬變量的設(shè)置和經(jīng)濟(jì)含義的解讀第二部分實(shí)踐中的回歸分析基本假定違背:基本假定違背:不滿(mǎn)足基本假定的情況。 (1)模型設(shè)定有偏誤;所選模型是正確設(shè)定的(2)解釋變量之間存在多重共線多重共線性;(3)隨機(jī)誤差項(xiàng)序列存在異方差異方差性;(4)隨機(jī)誤差項(xiàng)序列存在序列相關(guān)序列相關(guān)性。所選模型是正確設(shè)定的解釋變量之間不存在完全線性關(guān)系誤差項(xiàng)方
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