第二章回归模型(计量经济学-浙江工商大学赵卫亚).ppt

第二章 回归模型 第一节 古典回归模型 一、回归分析 1. 总体回归函数 2. 样本回归函数 3. 回归分析的主要内容： (1)根据样本观察值确定样本回归方程； (2)检验样本回归方程对总体回归方程的近似程度； (3)利用样本回归方程分析总体的平均变化规律。 二、回归模型的基本假定 （一）模型的随机设定 （二）模型的基本假定 零均值假定 同方差假定 非自相关假定 解释变量为非随机变量假定 解释变量与随机误差项不相关假定 无多重共线性假定 第二节 回归模型的参数估计 一、最小二乘估计（OLS） （一）选择最佳拟合曲线的标准 标准：模型对样本数据的拟合总误差达到最小 OLS原理：拟合总误差=估计误差（残差）的平方和 公式： 方法：微分学中求极小值的方法，得到的估计值称为“最小二乘估计” （OLS估计）。 二、最小二乘估计的性质 参数估计量的评价标准 无偏性 有效性 2、高斯—马尔可夫定理 三、系数的估计误差与置信区间 系数的估计误差 系数的置信区间 第三节 回归模型的统计检验 一、模型的拟合优度检验?R2检验 1.总平方和的分解 2.定义：(P46) 3.检验: R2?１时，模型对样本的近似程度越高； 含义：Y的变化中可以用回归模型来说明的部分（即由解释变量引起的变化），系统外的影响（即回归模型无法说明的部分）只有100(１－R2)％。 二、模型的显著性检验?F检验 1. F检验的步骤 假设： 检验统计量： 拒绝域： 2. F检验与R2检验的关系 公式：P49 关系： ①为R2的显著性检验； ②R2值较大时，F检验均能通过； ③实际应用中不必过分苛求R2值的大小 三、解释变量的显著性检验?t检验 1.作用： ①确保模型中的每个解释变量对Ｙ都有重要影响； ②比较各个解释变量对Ｙ的影响程度（尤其是量纲不同的变量） 2.检验： ① ?t?? t?/2时，X有显著影响 ② 近似检验：?t??2 ③ p值 回归模型统计检验的内容与目的： R2检验：模型对客观事实的近似程度 t检验： 模型中每个变量的重要性 系数误差S(b)：系数的估计精度 残差分布：系统外因素的影响 第四节 非线性回归模型 一、可线性化模型 1.倒数变换模型：Y=a+b(1/x) 2.双对数模型： lnY=a+blnX 3.半对数模型： Y=a+blnX（对数函数） lnY=a+bX（指数函数） 4.多项式模型：Y=a+bX+cX2 二、不可线性化模型 例：需求函数 估计方法：展开成泰勒级数之后，用迭代法进行估计 （P56）； Eviews软件实现： (1)设定初始值： 方式1：使用PARAM命令 例：PARAM 1 0 2 0 3 0 方式2：双击工作文件中的C序列 (2)使用NLS命令估计；或在方程窗口中直接定义模型的函数形式。 三、回归模型的比较 1.图形观察分析：趋势分析、相关分析 2.模型估计结果的比较： ①系数符号及经济意义； ②拟合优度：判定系数、调整的判定系数、 SC(Schwarz，施瓦兹）准则、 AIC（Akaike，赤池）信息准则； ③T检验值； ④系数的估计误差； 3.残差分布分析 （1）残差点是否都在±σ中； （2）是否存在系统误差； （3）近期误差的大小； 分析方法： （1）方程窗口中直接点击Residual按钮 （2）方程窗口中点击：View\Actual,Fitted,Residual\Table. 第五节 计量经济分析软件Eviews 1. 操作方式：方式1：在命令窗口键入命令 方式2：菜单驱动（主菜单、窗口菜单） 2. Eviews软件的操作对象 工作文件、变量、数组、方程、图像、模型、系统 3. 例题 文教财政支出模型（P34） 1．建立工作文件： 1）在主菜单上点击File\New\Workfile； 2）选择时间频率，A 3）键入起始期和终止期，然后点击OK； 或：键入 CREATE　Ａ　９１　９７ 2．建立数组并输入数据 1）建立一个空数组： 点击Quick\ Empty Group; 2）在obs栏输入变量名ED、FI 3）输入每个变量的统计数据； 或：键入命令　DATA ED FI 3．图形分析： 1)趋势图：在数组窗口点击View\Graph; 2)相关图：在图形上双击，并在Graph Type列表框中选择：Scatter Diagram； 或：键入命令　PLOT ED FI 　　　　　SCAT ED FI 4．估计回归模型： 点击 Procs \ Make Equation