经济计量学第三讲 双变量回归模型的区间估计及其假设检验.ppt

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1、Econometrics王维国东北财经大学计量经济学一、正态性假定：经典正态线性回归模型二、双变量回归的区间估计三、双变量回归的假设检验四、回归分析的应用：预测问题五、双变量线性回归模型的延伸第三讲双变量回归模型的区间估计及其假设检验第一节正态性假定：经典正态线性回归模型一、正态性假定1.正态性假定的含义2.随机干扰项做正态假定的理由二、在正态假定下OLS估计量的性质第一节正态性假定：经典正态线性回归模型（1）三、最大似然法1.双变量回归模型的最大似然估计—似然函数—最大似然法的基本思想—回归系数和随机干扰项的ML估计量2.ML估计量与

2、OLS的比较第一节正态性假定：经典正态线性回归模型（2）基本概念f密度d-bˆ2d+bˆ2b2bˆ2随机区间(置信区间)true第二节双变量回归的区间估计第二节双变量回归的区间估计（1）在s2已知时，能够确定真值2置信区间的统计量2Se()()bb-b=1,0NˆˆZ22~()sb-b=xˆ222二、回归系数的置信区间第二节双变量回归的区间估计（2）接受域02.5%第二节双变量回归的区间估计（3）()95.096.1Z96.1Pr=<<-Þˆb-b95.096.1)ˆ(Se96.1Pr222=

3、()såb-b=ˆxˆt2222(连续变量)置信区间的构建bÞ2()bb-b=222ˆSeˆt()ås=bxˆSe其中222^一个给定值第二节双变量回归的区间估计（5）j(连续)置信区间的构建a-=££--a-a1tttPrcc2n,22n,2利用tc构建2的置信区间为第二节双变量回归的区间估计（6）RSSSEE=^H0:2=0H1:20=0.5091-00.0357Se(β2)^Thet-statisticincomputer(EVIEWS)output第二节双变量回归的区间估计（7）)5914.0,4268.0(Þ)0

4、357.0(t5091.0c8,025.0±ÞˆSe()tˆ2c22n,2b±b-a0823.05091.0±Þ95%置信区间是:例如:已知b2=0.5091,n=10,Se(b2)=0.0357,ˆˆ第二节双变量回归的区间估计（8）三、s2的置信区间第二节双变量回归的区间估计（9）第三节双变量回归的假设检验一、假设检验的基本问题二、假设检验的置信区间方法1.假设检验的基本思想2.基本概念第三节双变量回归的假设检验（1）b-ˆ()bb=ˆSet2222.计算3.查t分布表确定临界值:b¹bb=b221220ˆ:Hˆ:H1.陈述假设三、

5、假设检验的显著性检验法双边T检验第三节双变量回归的假设检验（2）4.比较t和5.如果t>tc或-t<-tc,则拒绝Hoort>tc决策准则:b2接受域()b+b-aˆSetˆ2c22n,2拒绝H0区域()b-b-aˆSetˆ2c22n,2拒绝H0区域双边T检验第三节双变量回归的假设检验（3）计算统计量Step2:()bb-b=ˆSeˆt222tc2n,-aStep3:查t分布表确定其临界值()()bbb³bb£b221221220220ˆ:Hˆ:Hˆ:Hˆ:HStep1:陈述假设Step4:比较tc和t显著性检验方法:单边T-检

6、验决策准则第三节双变量回归的假设检验（4）Left-tail(如果t<-tc==>拒绝H0)(如果t>-tc==>不拒绝H0)决策准则Step5:Ift>tc==>拒绝H0Ift不拒绝H0Right-tail0tcbbˆˆ单边t-检验的举例第三节双变量回归的假设检验（6）=0.052.查表得知w

7、here=1.860H拒绝860.1t857.5t0c8,05.0=>=3.比较t和临界值tOne-Tailedt-test(cont.)第三节双变量回归的假设检验（7）四、回归分析与方差分析1.总离差的分解公式2.F统计量的构建第三节双变量回归的假设检验（8）3.双变量回归模型的ANOVA方差来源平方和（SS）自由度(d.f.)MSS=SS/d.f.ESS1RSSn-2TSSn-1第三节双变量回归的假设检验（9）1.正态性检验；第四节回归分析的应用：预测问题一、均值预测二、个值预测三、回归分析结果的报告四、回归分析的评价2.模型适宜

8、性的其他检验第四节回归分析的应用：预测问题第五节双变量线性回归模型的延伸一、过原点回归二、尺度与测量单位三、回归模型的函数形式1.对数线性回归模型2.半对数模型3.倒数模型第五节双变量线性回归模型的延伸