《计量经济模型与经济预测》

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1、《计量经济模型与经济预测》福州大学管理学院林筱文教授编联系电话:0591-3710642;7937642一、线性回归模型最小二方程原理和参数估计Ŷ=a+bxyQ=∑(y-ŷ)→最小=∑(y-a-bx)2→最小ŷ对a和b求一阶微分2Q/2A=2∑(y-a-bx)(-a)=02Q/2B=2∑(y-a-bx)(-bx)=0x得:∑y-na-b∑x=0→∑y=na+b∑x=0∑xy-a∑x-b∑x2=0∑xy=a∑x+b∑x2=0得:a=∑y/n-b(∑y/n)b=[∑xy-(∑x)(∑y)/n]/∑x2-(

2、∑x)2=Lxy/Lxx回归系数b说明当x变动一个单位时,y平均变动一个b的值回归误差估计和相关系数估计标准误差:Sy=∑(y-ŷ)2/(n-2)=(∑y2-a∑y-b∑xy)/n-2相关系数:R=Lxy/LxxLyyLxy=∑xy-(∑x∑y)/nLxx=∑x2-(∑x)2/nLyy=∑y2-(∑y)2/n●线性回归模型预测当计算回归模型由大样本计算时(n>30),其预测区间的误差分布服从正态分布,则预测区间为:ŷ0=(a+bx0)±(Z2/2)×Sy当计算回归模型由小样本计算时(n<30),其预测

3、区间的误差分布服从七分布,则预测区间为:ŷ0=(a+bx0)±(Ta/2)×Sy×1+1/n+[(X0-X)2/∑(X-X)2]例:建筑面积(万m2)x建造成本(万元)yx2y2xyŷy-ŷ(y-ŷ)2414.816219.0459.214.5820.2180.047524212.84163.8425.612.5860.2140.045796313.39176.8939.613.588-0.0840.047524515.425237.1677.015.580-0.1800.032400414.3162

4、04.4957.214.582-0.2820.079524515.925252.8179.515.580-0.3200.010240∑2386.5951254.23338.486.49_____0.181924解:b=[338.4-1/6(23)(86.5)]/[95-1/6(23)2]=0.998a=86.5/6-0.998×(23/6)=10.59待线性回归方程:ŷ=10.59+0.998x即建筑面程每增加一万m2,建造成本要平均增加0.998万元Sy=∑(y-ŷ)2/(n-2)=0.018192

5、4/(6-2)=0.2133r=Lxy/LxxLyy=(∑xy-∑x∑y/n)/[∑x2-(∑x)2/n][∑y2-(∑y)2/n]=0.973预测:假设x0=4.5时,y0=10.59+0.998×4.5=15.081(万元),当n=6<30时,查七分布表ta/2(n-2)=t(0.025)(4)2.78ta/2(n-2)×Sy×1+1/n+(x0-x)2/∑(x-x)2=0.6579所以建造成本的区间预测在显著性水平为a=5%,即以95%的概率计算y0=15.081±0.6579,即在[14.42

6、31—15.7389]万元之间二、非线性回归模型—曲线回归模型在对客观现象选择回归模型时,应注意:1、回归方程的形式应与经济学的基本理论相一致,应该在定性分析和定量分析的基础上选择适当的回归模型2、回归方程与实际现象的变量值应要有较高的拟合程度,能较好地反映经济实际运行趋势3、在对方程的模型一时无法判断时,可先画散点图,观察现象实际值的变动趋势,来选择相应的拟合回归模型。或者多选择几个回归模型,加以拟合,分别计算估计标准误差,选择估计标准误差最小的那个回归模型4、回归模型的数学形式要尽可能简单,一般说

7、来,数字型式越简单,则基回归模型的可操作性越强。过于复杂的回归模型的数学形式在实际经济分析和经济预测中,其实际应用价值不大抛物线方程:ŷ=a+bx+cx2根据最小二乘法原理,求该方程待定a、b、c参数的方程组如下:∑y=na+b∑x+c∑x2y∑xy=a∑x+b∑x2+c∑x3∑x2y=a∑x2+b∑x3+C∑x4x判定某变量趋势是否符合抛物线议程时,可利用差分法:1、当X以一个常数变化时,Y的一阶差分即△Y=Yt-Yt-1的绝对值也接近一个常数时,该变量的变化可用直线方程来拟合。2、当X从一个常数变

8、化时,Y的二阶差分即△Y2t=△Yt-△Yt-1的绝对值接近一个常数时,该变量的变化可用抛物线方程来拟合。●抛物线方程●指数曲线方程该方程常用于拟合某变量值的环比,即Yt/Yt-1的绝对值近似于一个常数时,就可用指数曲线方程来拟合。ŷ=abx对方程两边求对数:lgy=lga+lgb×x换元令lgy=Ylga=Algb=B得:Y=A+Bx,化成直线方程的形式,求出A、B的参数值,再分别求反对数,就可求出a、b的参数值,指数曲线因a、b的取值不同而表现出不同

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