古典回归模型.ppt

第1页，共33页，星期日，2025年，2月5日引例从2004年中国国际旅游交易会上获悉，到2020年，中国旅游业总收入将达到3000亿美元，相当于GDP的8％至11％。？是什么决定性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如何？怎样具体测定旅游业发展与这种决定性因素的数量关系？第2页，共33页，星期日，2025年，2月5日应对考虑的问题确定作为研究对象的经济变量（如我国旅游业总收入）分析影响研究对象变动的主要因素（如我国居民收入的增长）分析各种影响因素与所研究经济现象的相互关系（决定相互联系的数学关系式）确定所研究的经济问题与影响因素间具体的数量关系（需要特定的方法）分析并检验所得数量结论的可靠性（多种检验）运用数量研究结果作经济分析和预测（实际应用）第3页，共33页，星期日，2025年，2月5日第一节古典回归模型对经济变量相互关系的计量，最基本的方法是回归分析。回归分析是计量经济学的主要工具，也是计量经济学理论和方法的主要内容。只有一个解释变量的线性回归模型是最简单的，称为简单线性回归模型或一元线性回归模型。本章从一元线性回归模型入手，讨论在基本假定满足的条件下，对经济变量关系计量的基本理论和方法，这也是我们学习的基础。第4页，共33页，星期日，2025年，2月5日一、回归分析㈠相关与回归（统计学知识介绍）在统计学中考察经济变量间的依存关系，通常分?确定性的函数Y=f(X)函数关系例子，商品销售量X和销售额YY=PX?不确定性的随机关系相关关系Y=f(X)＋?（?为随机变量）例子，居民消费函数Y=a+bX+??没有关系第5页，共33页，星期日，2025年，2月5日⒈相关关系的表现对相关关系的描述通常最直观的是座标图y...............x图2.1第6页，共33页，星期日，2025年，2月5日⒉相关关系的类型?从涉及的变量数量看简单相关——只有两个变量的相关关系多重相关（复相关）——三个或三个以上变量的相关关系。例：某人身高与体重与年龄的关系?从变量相关关系的表现形式（可根据散点图）线性相关非线性相关?从变量相关关系变化的方向正相关：收入负相关：价格不相关对消费量影响第7页，共33页，星期日，2025年，2月5日⒊相关程度的度量X和Y的总体线性相关系数：X和Y的样本线性相关系数：第8页，共33页，星期日，2025年，2月5日相关系数的特点⑴相关系数取值在[-1,1]⑵当r=0时，表明X与Y没有线性相关关系⑶当0|r|1时，表明X与Y存在一定的线性相关关系。若r0表明为正相关，r0表明为负相关。⑷当|r|＝1时，表明X与Y完全线性相关。第9页，共33页，星期日，2025年，2月5日使用相关系数应注意的问题X和Y都是相互对称的随机变量。简单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第10页，共33页，星期日，2025年，2月5日研究变量相互之间的依存关系时，首先需要分析它们是否存在相关关系，随后要明确相关关系的类型，而且还应计量其相关关系的密切程度，在统计上这种分析研究称为相关分析。相关分析主要是指用一个指标（相关系数）去表明现象间相互依存关系的性质和密切程度。计量经济学关心的是：变量间的因果关系及隐藏在随机性后面的统计规律性，这靠相关分析无法完成.相关分析并不能说明变量间相关关系的具体形式，还不能从一个变量的变化去推测另一个变量的具体变化。这时就需要运用回归分析。第11页，共33页，星期日，2025年，2月5日⒋回归分析回归的古典意义：