潘文卿 第三章多元线性回归模型分析(一).ppt

潘文卿 第三章多元线性回归模型分析(一).ppt

ID:49411547

大小:791.50 KB

页数:86页

时间:2020-02-06

潘文卿 第三章多元线性回归模型分析(一).ppt_第1页
潘文卿 第三章多元线性回归模型分析(一).ppt_第2页
潘文卿 第三章多元线性回归模型分析(一).ppt_第3页
潘文卿 第三章多元线性回归模型分析(一).ppt_第4页
潘文卿 第三章多元线性回归模型分析(一).ppt_第5页
资源描述:

《潘文卿 第三章多元线性回归模型分析(一).ppt》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在行业资料-天天文库

1、第三章多元线性回归模型**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!!!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§3.1多元线性回归模型的描述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,在线性回归模型中的解释变量有多个,至少开始是这样。这样的模型被称为

2、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。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=x11+x22+…+xkk+(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。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…x2

3、k……ynxn1xn2…xnk从而得到表达式如下:Yi=xi11+xi22+…+xikk+i(2)其中,式(1)称为总体线性模型;式(2)称为样本线性模型。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。(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。(

4、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。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(multipleregressionanalysis)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

5、X1,X2,…Xk)=x11+x22+…+xkk偏回归系数的含义如下:1度量着在X2,X3,

6、…,Xk保持不变的情况下,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。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,在流动资产不变的情况下,可支配收入变动一个单位对消费额的影响。这是收入对消费额的直接影响。收入变动对消费额的总影响=直接影响+间接影响。(间接影响:收入流动资产拥有量消费额)但在模型中这种间接影响应归因于流动资产,而不是收入,因而,β2只包括收入的直接影响。在下面的模型中:这里,β是可支配收入对消费额的总影响,显然β和β2的含义是不

7、同的。偏回归系数bj就是xj本身变化对y的直接(净)影响。需要说明的是,如果令x1≡1,则1便是常数项。习惯上把常数项看成为一个虚变量的系数,在参数估计过程中该虚变量的样本观测值始终取1。通常,一定要假设在模型中有常数项,即尽量让模型包含常数项,以中心化误差。§3.2参数的OLS估计参数的OLS估计附录:极大似然估计和矩估计投影和投影矩阵 分块回归和偏回归 偏相关系数我们的模型是:残差为:一、参数的OLS估计普通最小二乘估计原理:使样本残差平方和最小Y=x11+x22+…+xkk+关键问题是选择的估计量b(或),使得残差平方和最小。要使残差平方和于是得到关于待估参数估计

8、值的K个方程(即正规方程组):为最小,则应有:按矩阵形式,上述方程组可表示为:即上述结果,亦可从矩阵表示的模型出发,完全用矩阵代数推导出来。其中:残差可用矩阵表示为:残差平方和注意到上式中所有项都是标量,且与采用标量式推导所得结果相同。因为x是满秩的(假设2),所以(X‘X)-1存在。所以,得到的估计为用向量展开或矩阵微分法(前导不变后导转置),我们可得到关于待估参数估计值的正规方程组:令故注:这只是得到了求极值的必要条件。到目前

当前文档最多预览五页,下载文档查看全文

此文档下载收益归作者所有

当前文档最多预览五页,下载文档查看全文
温馨提示:
1. 部分包含数学公式或PPT动画的文件,查看预览时可能会显示错乱或异常,文件下载后无此问题,请放心下载。
2. 本文档由用户上传,版权归属用户,天天文库负责整理代发布。如果您对本文档版权有争议请及时联系客服。
3. 下载前请仔细阅读文档内容,确认文档内容符合您的需求后进行下载,若出现内容与标题不符可向本站投诉处理。
4. 下载文档时可能由于网络波动等原因无法下载或下载错误,付费完成后未能成功下载的用户请联系客服处理。