两变量线性回归分析.pptVIP

1 两变量线性回归分析 2 古典线性回归分析三个基本特征：1、分析框架是“古典框架”，认为经济变量之间存在确定的函数关系，计量经济分析就是发现或推断这种关系；2、分析方法主要是对因果关系的回归分析；3、需要确定的参数是线性模型中的线性参数，即线性函数的系数。 3先讨论两变量线性回归分析的原因：1、两个变量之间的线性因果关系在现实经济中相当普遍。2、虽然许多经济问题涉及到多变量关系或不是线性的，但多变量关系与两变量线性关系分析方法相似，非线性关系多数可转化为线性关系，因此先讨论两变量线性回归有方便之处。3、两变量线性回归分析的原理和方法，正是所有计量经济分析的基本原理和方法，对理解计量经济分析的思想方法，进一步学习各种复杂的计量经济分析技术有很大帮助。 4第一节 两变量线性回归模型一、变量和函数式二、经济变量关系的随机性三、模型的假设 5一、变量和函数式（模型变量、关系式确定）两变量线性因果关系： Y = ? + ? X Y——被解释变量X——解释变量 ?、?——待定参数 61、模型根据：（1）研究问题的需要（GDP、增长率、入WTO对行业冲击、就业等）；（2）经济理论和观点；（3）数据分布、散点图（数据是规律的表现形式、信息载体）；（4）非线性函数和线性变换。 72、例子：上海经济消费函数研究P21； C = f (Y ) = c + cY， 科布——道格拉斯生产函数P23； 8例2-1 上海经济的消费规律研究年份可支配收入Y消费性支出CC年份可支配收入Y消费性支出C1981636.8258519902181.6519361982659.2557619912485.4621671983685.9261519923008.9725091984834.1572619934277.38353019851075.2699219945868.48466919861293.24117019957171.91586819871437.09128219968158.74676319881723.44164819978438.89682019891975.64181219988773.106866 9例2-1 上海经济的消费规律研究 10二、经济变量关系的随机性1、在经济问题中精确的因果关系实际上是不存在的。 因为人类经济行为本身的随机性；忽略的其他众多因素的影响；忽略的高阶项（非线性项）；非实验数据。2、正确的计量经济模型应该是随机模型： Y = ? + ? X + ? ?的重要性： 11三、模型的假设1、建立的模型合理吗？如何判断？需要判断的标准。2、计量分析的方法，特定的方法适用的模型是有条件的，因此必须对模型先作设定。3、6条假设：（1）变量间存在随机函数关系Y=? +? X +? （2）误差项均值为0。（3）误差序列同方差。（4）误差序列不相关。（5）X是确定性的，非随机变量。（6）误差项服从正态分布。 12第二节 参数的最小二乘估计一、参数估计的基本思路二、样本趋势的拟合和回归残差三、最小二乘法 13一、参数估计的基本思路含义：求Y=? +? X +? 中? 、? 的近似值，以及?中隐含的分布参数 。参数估计是计量经济分析的核心步骤。参数估计的困难是如何找出估计值，如何评价估计值。基本思路：用拟合样本趋势的方法，找出样本回归直线，拟合、近似总体回归直线（期望直线），得到参数近似值。 14二、样本趋势的拟合和回归残差两点法、分组求和关键是建立好的拟合标准回归残差是核心——回归残差的总体水平——最小二乘法。最小二乘估计是最基本、重要的计量经济参数估计方法。具有许多好的性质。是其他多种估计、推断、分析的基础。多种计量经济分析方法与OLS有内在一致性。 15三、最小二乘法 最小化：即找到使得残差平方和最小的参数近似值。 16例2-3上海经济的消费规律研究年份可支配收入X消费性支出Y年份可支配收入X消费性支出Y1981636.8258519902181.6519361982659.2557619912485.4621671983685.9261519923008.9725091984834.1572619934277.38353019851075.2699219945868.48466919861293.24117019957171.91586819871437.09128219968158.74676319881723.44164819978438.89682019891975.641