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计量经济学 第 三 章 简单线性回归模型 2-2 从2004中国国际旅游交易会上获悉，到2020年，中国旅游业总收入将超过3000亿美元，相当于国内生产总值的8%至11%。（资料来源：国际金融报2004年11月25日第二版） ◆是什么决定性的因素能使中国旅游业总收入到2020年达到3000亿美元？ ◆旅游业的发展与这种决定性因素的数量关系究竟是什么？ ◆怎样具体测定旅游业发展与这种决定性因素的数量关系? 引子: 中国旅游业总收入将超过3000亿美元吗？ 2-3 第二章 简单线性回归模型 本章主要讨论: ●回归分析与回归函数 ●简单线性回归模型参数的估计 ●拟合优度的度量 ●回归系数的区间估计和假设检验 ●回归模型预测 2-4 第一节 回归分析与回归方程 本节基本内容: ●回归与相关 ●总体回归函数 ●随机扰动项 ●样本回归函数 2-5 1. 经济变量间的相互关系 ◆确定性的函数关系 ◆不确定性的统计关系—相关关系 (ε为随机变量) ◆没有关系 一、回归与相关 （对统计学的回顾） 2-6 2-7  ◆相关关系的类型 ● 从涉及的变量数量看 简单相关 多重相关（复相关） ● 从变量相关关系的表现形式看 线性相关——散布图接近一条直线 非线性相关——散布图接近一条曲线 ●  从变量相关关系变化的方向看 正相关——变量同方向变化，同增同减 负相关——变量反方向变化，一增一减 不相关 2-8 2-9 ● 和 都是相互对称的随机变量 ● 线性相关系数只反映变量间的线性相关程度，不 能说明非 线性相关关系 ● 样本相关系数是总体相关系数的样本估计值，由 于抽样波动，样本相关系数是个随机变量，其统 计显著性有待检验 ● 相关系数只能反映线性相关程度，不能确定因果 关系，不能说明相关关系具体接近哪条直线 计量经济学关心：变量间的因果关系及隐藏在随机性后面的统计规律性，这有赖于回归分析方法 使用相关系数时应注意 2-10 4. 回归分析 回归的古典意义： 高尔顿遗传学的回归概念 ( 父母身高与子女身高的关系) 回归的现代意义： 一个应变量对若干解释变量 依存关系 的研究 回归的目的（实质）： 由固定的解释变量去 估计应变量的平均值 2-11 ● 的条件分布 当解释变量 取某固定值时（条件）， 的值不确定， 的不同取值形成一定的分布，即 的条件分布。 ● 的条件期望 对于 的每一个取值， 对 所形成的分布确 定其期望或均值，称 为 的条件期望或条 件均值 注意几个概念 2-12 2-13 回归函数：应变量 的条件期望 随解释变量 的的变化而有规律的变化，如果把 的条件期望 表现为 的某种函数 这个函数称为回归函数。 回归函数分为：总体回归函数和样本回归函数 举例：假如已知100个家庭构成的总体。 回归线与回归函数 2-14 每 月 家 庭 可 支 配 收 入 X 1000 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000 5500 820 962 1108 1329 1632 1842 2037 2275 2464 2824 888 1024 1201 1365 1726 1874 2110 2388 2589 3038 932 1121 1264 1410 1786 1906 2225 2426 2790 3150 每 960 1210 1310 1432 1835 1068 2319 2488 2856 3201 月 1259 1340 1520 1885 2066 2321 2587 2900 3288 家 1324 1400 1615 1943 2185 2365 2650 3021 3399 庭 1448