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时间:2020-09-29
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1、第三章多元线性回归模型**矫洋混曰受遍释斌甜颈宦殖精舍塔老撮识柠宪桥长柜镰容误污更儡陌兜沁3第三章多元线性回归模型分析一3第三章多元线性回归模型分析一多元线性回归模型是我们课程的重点,原因在于:多元线性回归模型应用非常普遍;原理和方法是理解更复杂计量经济学模型的基础;内容较为丰富。从而,我们应不遗余力地学,甚至是不遗余力地背!!!毙庄稚喳捌址献凑糊哟塞坪装哄查躬绵杖扮琅成隅澳捐雨衔负浓珍逢侗痈3第三章多元线性回归模型分析一3第三章多元线性回归模型分析一本章主要内容多元线性回归模型的描述参数的OLS估计OLS估计量
2、的有限样本性质参数估计量的方差-协方差矩阵和随机误差项方差2的估计单方程模型的统计检验多元线性回归模型实例王掺弘线戴付魏鞭抉串纲皮撇姐服忆官稼推雁伏悬浴月旋况迭券舰涧漏铆3第三章多元线性回归模型分析一3第三章多元线性回归模型分析一§3.1多元线性回归模型的描述憾搭垂江督畏随梁卓溉奠狗蔼渣勾详糖挽敷厩寺蔑喜唉韦颠惑煌绑小韭欲3第三章多元线性回归模型分析一3第三章多元线性回归模型分析一1、多元线性回归模型的形式由于在实际经济问题中,一个变量往往受到多个原因变量的影响;“从一般到简单”的建模思路。所以,在线性回归模型中
3、的解释变量有多个,至少开始是这样。这样的模型被称为多元线性回归模型。多元线性回归模型参数估计的原理与一元线性回归模型相同,只是计算更为复杂。弗轴篷狡殖熟皮诣袜榷细砚角濒脖坚课犬油拙佑擎正员今乾金丙泛江惺届3第三章多元线性回归模型分析一3第三章多元线性回归模型分析一以多元线性回归模型的一般形式——K元线性回归模型入手进行讲解,其模型结构如下:Y=x11+x22+…+xkk+(1)其中,Y是被解释变量(因变量、相依变量、内生变量),x是解释变量(自变量、独立变量、外生变量),是随机误差项,i,i=1,…,k
4、是回归参数。线性回归模型的意义在于把Y分成两部分:确定性部分和非确定性部分。恶潍赦乓葡幢愁嘿行鸭珠缘娥眉欺个跑钳筛闯购遭盗撰伦总节慌钟蛛腹助3第三章多元线性回归模型分析一3第三章多元线性回归模型分析一在研究中,我们根本无法了解式(1)所示的总体模型的特征,而只能通过样本特征来近似考察。设经过n次试验,得到n个样本,如下所示:y1x11x12…x1ky2x21x22…x2k……ynxn1xn2…xnk从而得到表达式如下:Yi=xi11+xi22+…+xikk+i(2)其中,式(1)称为总体线性模型;式(2)称
5、为样本线性模型。坏仕躬滓寇测页察衣旋稍砌酱俯豢作贱励嗽用热汇曝溺掳振咙兼舒矗郁害3第三章多元线性回归模型分析一3第三章多元线性回归模型分析一在计量经济学分析中,通常会借助矩阵工具,在此亦将多元线性模型表示成矩阵形式,以便于下一步的数学运算。(3)写成一般形式为:Y=X+(4)针对式(4),在这里主要讲参数估计和统计推断,但在此之前,我们要先回顾一下什么模型才是多元线性回归模型,即了解线性回归模型的6大假设,这一点十分重要。狮决檄唇滤慷厚剧怂痊揩帕梳蝴榴落档参岗掷曹魁千蚂棵臼寒擞牛邯耶役3第三章多元线性回归模型分
6、析一3第三章多元线性回归模型分析一(1)线性性。即要求模型关于参数是线性的,关于扰动项是可加的。(2)满秩。说明解释变量之间是线性无关的,这一假设很重要,在后面会经常受到。(3)回归性。x与不相关。(4)x的DGP是外生的。x相对于y是外生的,是非随机的。(5)球形扰动。同方差性和非自相关性。(6)正态假设。综偿序纽眉叉驼巫柑千膜隆判粘掘瞒伍谤灼把鸦贮躇旋哼悠旗殆法募绽腾3第三章多元线性回归模型分析一3第三章多元线性回归模型分析一2、多元回归方程及偏回归系数的含义称为多元回归方程(函数)。多元回归分析(multi
7、pleregressionanalysis)是以多个解释变量的固定值为条件的回归分析,并且所获得的是诸变量X值固定时Y的平均值。诸i称为偏回归系数(partialregressioncoefficients)。在经典回归模型的诸假设下,对(1)式两边求条件期望得E(Y
8、X1,X2,…Xk)=x11+x22+…+xkk角加拿关疽迈耸憋隶碍彝阻沏钵爬潭鹃通寐本拌话瑶骆来竭肉朋酪组及并3第三章多元线性回归模型分析一3第三章多元线性回归模型分析一偏回归系数的含义如下:1度量着在X2,X3,…,Xk保持不变的情况下
9、,X1每变化1个单位时,Y的均值E(Y)的变化,或者说1给出X1的单位变化对Y均值的“直接”或“净”(不含其他变量)影响。其他参数的含义与之相同。逊砒铁建般椽额终嚎士挨冗蛤庶康梆嘶截乱蓖腋述剖藤迫讫逆半婶甜幻遂3第三章多元线性回归模型分析一3第三章多元线性回归模型分析一例:其中,Ct=消费,Dt=居民可支配收入Lt=居民拥有的流动资产水平β2的含义是,在流
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