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时间:2019-02-11
《【7A版】计量经济学主要公式.doc》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在工程资料-天天文库。
1、7A版优质实用文档序号公式名称计算公式1真实的回归模型yt=b0+b1Gt+ut2估计的回归模型yt=+Gt+3真实的回归函数E(yt)=b0+b1Gt4估计的回归函数=+Gt5最小二乘估计公式6和的方差7s2的无偏估计量=s2=8和估计的方差9总平方和å(yt-)210回归平方和å(-)211误差平方和å(yt-)2=å()267A版优质实用文档7A版优质实用文档12可决系数(确定系数)13检验b0,b1是否为零的t统计量14b1的置信区间-ta(T-2)£b1£+ta(T-2)15单个yT+1的点预测=+GT+116E(yT+1)的区间预测17单个yT+1
2、的区间预测18样本相关系数表3.4多元线性回归模型的主要计算公式序号公式名称计算公式1真实的回归模型Y=Gb+u2估计的回归模型Y=G+3真实的回归函数E(Y)=Gb67A版优质实用文档7A版优质实用文档4估计的回归函数=G5最小二乘估计公式=(G'G)-1G'Y6回归系数的方差Var()=s2(G'G)-17s2的无偏估计量=s2='/(T-k)8回归系数估计的方差()=(G'G)-19回归平方和SSR=='-T10总平方和SST=Y'Y-T11残差平方和SSE='12可决系数13调整的可决系数14F统计量15t统计量16点预测公式C=(1GT+11GT+1
3、2…GT+1k-1)=C=0+1GT+11+…+k-1GT+1k-117E(yT+1)的置信区间预测C±ta/2(1,T-k)s18单个yT+1的置信区间预测C±ta/2(T-k)s19预测误差et=-yt,t=1,2,…,T20相对误差PE=,t=1,2,…,T21误差均方根22绝对误差平均67A版优质实用文档7A版优质实用文档23相对误差绝对值平均24Theil系数25偏相关系数是控制zt不变条件下的Gt,yt的简单相关系数。26yt与Gt1,Gt2,…,Gtk–1的复相关系数是yt与的简单相关系数。其中是yt对Gt1,Gt2,…Gtk–1回归的拟合2:随
4、机误差项的性质(1)误差项代表了未纳入模型变量的影响;(2)即使模型中包括了决定数学分数的所有变量,其内在随机性也不可避免,这是做任何努力都无法解释的;(3)u代表了度量误差;(4)“奥卡姆剃刀原则”,即描述应该尽可能简单,只要不遗漏重要的信息。3:解释回归结果的步骤(1)看整个模型的显著性,看F统计量的值;(2)看单个参数的显著性;(3)解释斜率的经济含义;(4)解释R²。4:古典线性回归模型的基本假定(同多元线性回归模型的基本假定相同)(1)所有自变量是确定性变量;(2)(3)自变量之间不存在完全多重共线性。12:样本回归方程,为残差项,总体回归方程,为随
5、机误差项67A版优质实用文档7A版优质实用文档5:样本回归函数:随机样本回归函数:总体回归函数:随机总体回归方程:观察值可表示为:6:普通最小二乘法就是要选择参数、,使得参差平方和最小。7:R²的计算公式:(R²度量了回归模型对Y变异的解释比例)TSS:总离差平方和ESS:回归平方和RSS:残差平方和(1)(2)(3)8:F检验9:F与判定系数R2之间的重要关系当R2=0,F=0,当R2=1,F值为无穷大10:校正的判定系数R²11:普通最小二乘估计量的一些重要性质:67A版优质实用文档7A版优质实用文档13:不同函数形式的总结模型形式斜率=弹性=线性Y=B1
6、+B2GB2B2双对数lnY=B1+B2lnGB2B2对数-线性lnY=B1+B2GB2YB2(G)线性-对数Y=B1+B2lnGB2B2倒数-B2-B267A版优质实用文档
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