第二讲+(计量经济学）

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1、1、计量经济学是什么？2、计量经济学能干什么？3、计量经济学如何解决问题？4、计量经济学解决问题的评价？第一讲回顾相关性分析与回归分析相关关系：指两变量之间线性关系。一、相关性分析。相关性分析：通过样本相关系数推断总体的相关性。相关关系的刻划：相关系数反映两变量之间的相关性。为随机变量X和Y的相关系数.定义:设D(X)>0,D(Y)>0,称相关系数没有单位，其值为-1r1。r值为正表示正相关，r值为负表示负相关，绝对值越大说明相关关系越密切，r的绝对值等于1为完全相关，r=0为不相关。样本相关系数：相关性分析的应用举例：X:学生的数学成绩Y:学生的物理成绩问题:X与Y

2、之间相关性如何？XY8479547060702040958878608091557073827890相关系数0.82620824结论：X与Y之间高度正相关。二、回归分析因果关系：一个变量的变化引起另一变量的变化，此时前一变量是后一变量的原因，两变量之间具有因果关系。相关关系与因果关系具有因果关系的变量一定具有相关关系；如：小孩的身高与小树的身高。如：收入与消费具有相关关系的变量未必有因果关系。课后习题：P21(7、8）回归分析：分析变量之间的因果关系及影响程度第二章经典单方程计量经济学模型：一元线性回归模型1、一元回归模型的建立：模型中有一个被解释变量，一个解释变量

3、。一元回归模型：设系统因素无信息时对随机变量的预测：均值有信息时对随机变量的预测：条件均值2、一元回归模型的统计含义：随机因素(随机扰动项）3、一元线性回归模型线性一元线性回归模型：若设：截距项斜率总体回归函数：总体回归模型：总体回归模型与总体回归函数一元线性回归模型（总体回归）模型：一元线性回归模型的总体回归函数：随机扰动项的引入：代表影响被解释变量的未知因素；代表众多对被解释变量有微小作用的变量的综合；代表数据观测误差。随机扰动项是被解释变量与条件期望的差。一元线性回归模型例2.1，将平均居民消费支出是可支配收入的线性函数时:例2.1中，将居民消费支出看成是其可支

4、配收入的非线性函数时，如:此为一元线性回归模型的总体回归函数。此为一元非线性回归模型的总体回归函数。§2.1回归分析概述(RegressionAnalysis)1、回归“回归”的本意：向“均值”回复的趋势回归的现代意义(regressionanalysis)：估计和预测被解释变量的均值，是研究被解释变量对于解释变量依赖关系的计算方法和理论。2、样本回归模型与样本回归函数抽样的必要性总体与样本例2.2：若例2.1的总体未知，得如下一个样本：该样本的散点图（scatterdiagram)：一元线性回归模型的总体回归函数。此即样本回归函数。样本回归函数：样本回归模型：残差3

5、：回归分析：用样本回归函数估计总体回归函数。§2.2一元线性回归模型的参数估计模型：同时还假定：一、参数的普通最小二乘估计（OLS）假定现在已经取得样本：最小二乘原理及估计量最小二乘原理:使观测值与估计值之差的平方和最小。正规方程组最小二乘参数估计量：离差或中心化：最小二乘估计量的简化：2、最小二乘估计量是什么？最小二乘估计量是Yi的线性组合，是Yi的加权平均数。权数的性质：最小二乘估计的例年份ED(X)FI(Y)edfied*fied*ed19917083149-551-2351129540130360119927933483-466-201793992221715

6、619939584349-301-11513464519060119941278521819-282-535836119951467624220874215433643264199617047408445190884906019802519971904865164531512032395416025平均1259550000801744181290.423、最小二乘估计残差的性质由正规方程组，即得正规方程组实际上揭示的是残差的性质。