上财计量经济学课件5.ppt

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1、第5章线性回归模型的应用线性回归模型的应用5.1多元线性回归分析与因素控制5.1.1多元回归与因素控制5.1.2缺失变量偏差5.1.3分割回归、F-W定理和影响消除5.2模型中变量的形式5.2.1对数模型和弹性5.2.2非线性自变量线性回归模型的应用5.3虚拟变量5.3.1虚拟变量的引入方式5.3.2引入多个虚拟变量5.4参数约束检验5.4.1参数约束检验方法5.4.2参数约束检验应用重要概念5.1多元线性回归分析与因素控制5.1.1多元回归与因素控制5.1.2缺失变量偏差5.1.3分割回归、F-W定理和影响消除5.1多元线性回归分析与因素控制5.1.1多元回归与因素控制经济数据的生成受很多因

2、素的影响，要研究所关注因素对经济过程的影响，必须对其它因素的影响进行控制。例子5.1气温与冷饮消费不能丢掉相关变量AirCd，否则可能产生缺失变量内生性问题。5.1多元线性回归分析与因素控制5.1.2缺失变量偏差丢掉相关变量，相当于将其放入误差项，如果丢掉的变量与其他解释变量相关，间接地就导致解释变量与误差项相关。的估计偏差：例子5.1（续）若回归的模型是：5.1多元线性回归分析与因素控制5.1.2缺失变量偏差例子5.1（续）且AirCd受Whether影响表示为：为上式中对的估计偏差的大小和方向由和共同决定。5.1多元线性回归分析与因素控制5.1.2缺失变量偏差结论1：缺失变量偏误设完整回归

3、模型为，误差项满足外生性假设。丢掉变量后的模型为。与的关系可表示为回归，为的OLS估计。丢掉变量导致的OLS估计偏误为5.1多元线性回归分析与因素控制5.1.2缺失变量偏差例子5.2货币需求量邹志庄的模型泰勒和纽豪斯的模型5.1多元线性回归分析与因素控制5.1.3分割回归、F-W定理和影响消除分割回归步骤：第一步：对以为因变量，、为自变量的回归模型进行OLS估计，得到回归残差；第二步：对以为因变量，、为自变量的回归模型进行OLS估计，得到回归残差；5.1多元线性回归分析与因素控制5.1.3分割回归、F-W定理和影响消除分割回归步骤：第三步：对以为因变量，为自变量进行一元线性回归，的OLS估计便

4、是的OLS估计。结论2：等于回归系数的OLS估计。(F-W定理)其直观意义即是：的回归系数的OLS估计，等于剔除和的影响后对的一元线性回归的回归系数OLS估计。5.2模型中变量的形式5.2.1对数模型和弹性5.2.2非线性自变量5.2模型中变量的形式5.2.1对数模型和弹性前面的模型中回归系数刻画的都是边际效应：解释变量变化以单位所能引起的被解释变量变化的单位。（不能消除单位的影响）弹性则采用相应的百分比变化，不受单位的影响。对数模型的回归系数表示的就是弹性取对数能降低数据量级,宏观数据经常取对数。5.2模型中变量的形式5.2.2非线性自变量将加入的非线性自变量看做新的自变量，模型就还是线性的

5、。平方项：年龄对工资收入的影响、平均成本和产量的关系（例子5.4）、工资收入和阅历的关系双曲线模型逻辑曲线模型生灭过程（例子5.5）5.3虚拟变量5.3.1虚拟变量的引入方式5.3.2引入多个虚拟变量5.3虚拟变量只取值0和1的自变量称为虚拟变量，也称为哑变量（dummyvariable）或者二值变量（binaryvariable）。此处仅讨论解释变量取虚拟变量的情况，被解释变量取虚拟变量（二元选择模型）的情形留待第7章解释。5.3虚拟变量5.3.1虚拟变量的引入方式假设家庭消费支出受可支配收入影响，计量模型为5.3虚拟变量5.3.1虚拟变量的引入方式加法方式代表不同收入家庭自发性消费的差异。

6、加法方式引入的虚拟变量，用于体现不同对象对应模型的常数项变化。5.3虚拟变量5.3.1虚拟变量的引入方式乘法方式代表不同收入家庭边际消费倾向的差异。乘法方式引入的虚拟变量，用于体现不同对象对应模型的斜率参数的变化。5.3虚拟变量5.3.1虚拟变量的引入方式混合方式检验不同收入家庭消费模型是否有差异。5.3虚拟变量5.3.2引入多个虚拟变量当属性分类超过两个时，需要引入多个虚拟变量来刻画不同类别对象的差异。结论3：虚拟变量的个数对于带截距项的模型，为表示某一属性不同类别引入虚拟变量时，虚拟变量的个数等于类别个数减去1。若虚拟变量数与类别数相同，则存在完全共线性，模型无法估计。5.3虚拟变量5.3

7、.2引入多个虚拟变量例子5.6性别、高等教育和工资收入5.4参数约束检验5.4.1参数约束检验方法5.4.2参数约束检验应用5.4参数约束检验5.4.1参数约束检验方法原理：比较受约束的和不受约束的模型的残差平方和是否有明显差别检验统计量：无约束模型回归残差平方和：约束模型回归残差平方：无约束模型中解释变量个数：约束条件个数：样本容量：5.4参数约束检验5.4.1参数约束检验方法结论4：参数约束检