计量经济学模型.ppt

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1、计量经济学模型主讲:方秋莲统计建模(2)----计量经济学模型(回归分析模型)实例：实例1：研究中国的GDP增长a.影响GDP增长的因素有哪些（投资、消费、出口、货币供应量等）？b.GDP与各种因素关系的性质是什么？（增、减）c.各影响因素与GDP的具体的数量关系？d.所作数量分析结果的可靠性如何？e.今后的发展趋势怎么样？实例2：中国家庭汽车市场问题：汽车市场状况如何（销售量）影响汽车销售量的主要因素是什么（收入、价格、道路状况等）？各种因素对汽车销售量影响的性质怎样（正、负、无）？各种因素影响汽车销量的具体数量程度？以上分析所得结论是否可靠？今后发展的趋势怎样？以上问题的共性提

2、出所研究的经济问题分析影响因素（根据经济理论、实际经验）分析各种因素与所研究的经济现象的相互关系（需要科学的数量分析方法）分析所研究的经济问题与各种影响因素的数量关系（需要运用统计方法）分析和检验所得数量结论的可靠性；测算所研究经济问题的发展趋势（预测未来）现实生活中引起被解释变量变化的因素可能只一个解释变量，可能有很多个解释变量。例如，产出往往受各种投入要素——资本、劳动、技术等的影响；销售额往往受价格和公司对广告费的投入的影响等。所以多元线性模型——解释变量个数≥2更为常见1、模型的建立多元线性回归模型表示为：其中yt是被解释变量（因变量），xjt是解释变量（自变量），ut是随

3、机误差项，i,i=0,1,…,k-1是回归参数（通常未知）。这说明xjt,j=1,…,k,是yt的重要解释变量。ut代表众多影响yt变化的微小因素。线性回归模型在上述意义上的基本假设（1）解释变量X1，X2，…，Xk是确定性变量，不是随机变量；解释变量之间互不相关。（2）随机误差项具有０均值和同方差。即E(i)=0i=1,2,…,nVar(i)=2i=1,2,…,n（5）随机误差项服从０均值、同方差的正态分布。即i~N(0,2)i=1,2,…,n（3）随机误差项在不同样本点之间是独立的，不存在序列相关。即Cov(i,j)=0i≠ji,j=1,2,…,n（4）随机

4、误差项与解释变量之间不相关。即Cov(Xji,i)=0j=1,2,…,ki=1,2,…,n重要提示几乎没有哪个实际问题能够同时满足所有基本假设；通过模型理论方法的发展，可以克服违背基本假设带来的问题；违背基本假设问题的处理构成了单方程线性计量经济学理论方法的主要内容：异方差问题（违背同方差假设）序列相关问题（违背序列不相关假设）共线性问题（违背解释变量不相关假设）随机解释变量（违背解释变量确定性假设）Back估计方法：OLS，ML好坏评价和检验1.R2拟合优度指标2.参数的显著性检验：T统计量方程的整体显著性检验：F统计量计量经济学检验异方差检验序列相关性检验多重共线性检验5.预

5、测检验5.方程的长期稳定性检验