05A多元回归建模.pptVIP

养成看散点图的习惯 中国移动电话用户数（亿户）序列 硫酸透明度（y）与铁杂质含量（x）的关系 GDP与FDI 市场用煤销售量季节性数据（1982:1-1988:4） 3.8 建模过程中应注意的问题（重点！） * a) 依照经济理论以及对具体经济问题的深入分析初步 确定解释变量。 例：我国粮食产量 = f（耕地面积、农机总动力、施用化肥量、农业人口等） 例：关于澳大利亚的GDP简单模型 b) 当引用现成数据时，要注意数据的定义是否与所选定的 变量定义相符。 例：“农业人口”要区别是“从事农业劳动的人口”还是相对于城 市人口的“农业人口”。 如何有效的建立计量经济学模型(实证设计) 3.8 建模过程中应注意的问题 * c）谨慎明显变化的特殊值和突变 (outlier) d) 过原点回归模型与非过原点回归模型相比有如下不同点: ①残差和等于零不一定成立。 ②可决系数 有时会得负值！ R2 如何有效的建立计量经济学模型(实证设计) 2322.19元误输为3322.19元 把5.1282错输入为51.28 * e) 回归模型给出估计结果后，首先应进行F检验. F检验是对模型整体回归 显著性的检验。 (检验一次，H0: ?1= ?2 = … = ?k = 0; H1: ?j不全为零。) 若F检验结果能拒绝原假设，应进一步作t检验。 f) t检验是对单个解释变量的回归显著性的检验。 若回归系数估计值未通过t检验，则相应解释变量应从模型中剔除。剔除 该解释变量后应重新回归。按经济理论选择的变量剔出时要慎重。 如何有效的建立计量经济学模型(实证设计) * h) 对残差性进行仔细的检查，其中包括: a) 残差项应非自相关(autocorrelation)。否则说明 ①仍有重要解释变量被遗漏在模型之外。 ②选用的模型形式不妥。 b)残差项不应有异方差(heteroscedasticity)。 d) 避免多重共线性。 e) 解释变量应具有外生性，与误差项不相关。 g) 回归模型的估计结果应与经济理论或常识相一致。 i) 要根据实际情况,调整数据库和模型的参数 如何有效的建立计量经济学模型(实证设计) 案例1：中国国债发行额模型（file:b1c4） 首先分析中国国债发行额序列的特征。1980年国债发行额是43.01亿元（占GDP的1%），2001年国债发行额是4604亿元（占GDP的4.8%）。以当年价格计算，21年间（1980-2001）增长了106倍。平均年增长率是24.9%。 中国当前正处在社会主义市场经济逐步完善，宏观经济平稳运行的阶段。国债发行总量（DEBTt，亿元）应该与经济总规模，财政赤字的多少，每年的还本付息能力有关系。 选择3个解释变量，国内生产总值（GDPt：百亿元），财政赤字额（DEFt：亿元），年还本付息额（REPAYt：亿元），根据散点图建立中国国债发行额（DEBTt，亿元）模型如下： DEBTt = ?0 +?1 GDPt +?2 DEFt +?3 REPAYt + ut 案例1：中国国债发行额模型（file:b1c4） 案例1：中国国债发行额模型 DEBTt = 4.38 +0.34 GDPt +1.00 DEFt +0.88 REPAYt + (0.2) (2.1) (26.6) (17.2) R2 = 0.9986, DW=2.12, T =21, (1980-2000) 预测2001年的国债发行额（DEBTt，亿元）。DEBT2001 = 4608.71 预测误差是 ? = = 0.001 案例1：中国国债发行额模型 建模案例2：中国客运总量模型 有中国客运总量（Yt，10亿人次）、总人口数（X1t，亿人），年人均国内生产总值（X2t：千元）数据（1990?2002） 。建立中国客运总量模型 Yt = ?0 +?1 X1t +?2 X2t + ut X1t表示年底总人口数（亿人）， X2t表示年人均国内生产总值（千元）。 建模案例2：中国客运总量模型 Yt = -19.85 +2.30 X1t +0.77 X