回归分析(计量经济学,南开大学)

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1、计量经济学引言一、计量经济学1、计量经济学(Econometrics)利用数学和统计推断为工具,在经济理论指导下对经济现象进行分析,并对经济理论进行检验和发展的一门学科。其内容涉及经济理论、数理经济、经济统计和数理统计等。2、计量经济学与经济理论经济理论:定性计量经济学:数值估计,检验3、计量经济学与数理经济学数理经济学:以数学形式表述经济理论,不涉及理论的可度量性和经验方面的可论证性。计量经济学:利用数理经济学的数学方程式,并把之改造成适合于经验检验的形式。4、计量经济学与经济统计学经济统计:经济数据的收集、加工,不利用数据来检验经济理论。计量经济

2、学:以经济统计数据为原始资料进行分析。5、计量经济学与数理统计数理统计:是计量经济学的基本工具,但由于经济数据的特殊性,力量经济学需要特殊的处理方法。二、计量经济学的方法基本过程:①经济理论②理论的数学模型③理论的计量经济学模型④数据的收集整理⑤计量经济模型的参数估计⑥假设检验⑦预报和预测⑧控制或政策制定例:检验凯恩斯关于边际消费倾向理论,或利用该理论进行经济控制或经济政策制定。①理论人们的消费支出随收入的增加而增加,但消费支出的增加小于收入的增加。即边际消费倾向MPC大于零而小于1。(定性)②建立数学模型假定消费支出Y与收入X之间有如下关系:其中,

3、Y为消费支出,X为收入,a和b为模型参数。B就是MPC。这里Y为因变量,X为自变量/解释变量。假定两者之间存在先行关系。(在不同情况下,数学模型的形式不一样,也可能是多个方程连立,有多个解释变量)③建立计量经济学模型由于经济变量之间的关系不是确定的(以函数形式准确表达),必须修改数理模型,建立计量模型:u为误差项,代表了影响变量间非确定关系的其他因素的影响。这是一个线性回归模型。OXY斜率为b数理模型OXY斜率为b计量模型aa④数据的收集整理如果1980分析一国的消费情况,要收集该国的总消费支出数据和总收入数据。年份YX年份YX19802447377

4、6198629694405198124773843198730524540198225043760198831624719198326193907198932234838198427464149199032604878198528664280199132404821(选择、加工)美国1980-1991年个人消费支出与GDP(10亿美元,1987年不变价格)⑤计量经济模型的参数估计采用回归技术,利用统计数据估计出参数a和b的经验值。根据估计结果,美国1980-1991年的MPC约为0.72。⑥假设检验以一定的标准,对参数的估计结果进行检验。如果在统计意

5、义上,b小于1,说明结果是可接受的。⑦预报和预测如果计量模型可以接受,就可用来对因变量进行预测。假定1994年,美国的GDP预计为6万亿美元,则该年的消费支出预计为⑧控制或政策制定如果希望1994年的消费支出达到4万亿美元,则政府必须通过政策来保证收入水平为:三、计量经济学的内容可分为理论和应用两大类。理论计量经济学:研究适当的方法,来测度有计量经济模型设定的经济关系式。应用计量经济学:以理论计量经济学为工具,研究经济学或商业中的各领域。四、计量经济学的应用软件包有很多种。常用的有:TSP、SPSS、SAS等。第一章回归分析一、回归分析分析因变量与解

6、释变量之间的统计依赖关系,目的在于通过后者的已知或设定值去估计或预测前者的均值。假定一个国家的所有家庭的收入(X)和消费支出(Y)统计如下,希望知道家庭消费支出与家庭收入之间的关系:Y=F(X)。XY80100120140160180200220240260556579801021101201351371506070849310711513613714515265749095110120140140155175708094103116130144152165178758598108118135145157175180-88-113125140-160

7、189185---115---162-191户数5657665765总支出32546244570767875068510439661211YX5510012014016080根据每个家庭的收入和支出绘出散点图,大致可看出二者间的关系:在统计意义上,二者成正比。由对全体居民的收入和支出的调查结果,我们知道处于不同收入阶层的居民有一个平均的支出水平,这一支出水平与收入大致呈线性关系。图中的这条通过各收入阶层平均支出额的直线,描述了这一依赖关系。我们把这条线称为回归线。二、统计关系与确定关系在回归分析中,得到因变量与自变量之间的依赖关系是统计依赖关系,而不

8、是确定关系或函数关系。三、回归与因果关系回归分析得到的变量间的统计依赖关系,统计关系式自身不代表任何确定的因

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