计量经济学第三章-多元线性回归模型.pptx

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1、计量经济学吉林大学军需科技学院潘鸿经济管理类专业核心课程Econometrics手机1375607293118686689658办公室0431-87836357E-mailyy991205@163.comphong@jlu.edu.cnQQ1085522856潘鸿课程名称：计量统计学课程性质：学科限选课学院：军需科技学院专业：农林经济管理年级：2011授课教师：潘鸿总学时数：48/16课程基本情况第01章导论第02章一元线性回归模型第03章多元线性回归模型第04章异方差性第05章自相关性第06章多

2、重共线性第07章单方程回归模型的几个专题第10章联立方程模型授课内容第三章多元线性回归模型第三章多元线性回归模型第三章多元线性回归模型第三章多元线性回归模型Econometrics多元线性回归模型的基本假定；回归参数的OLS估计及最小二乘估计量的统计；多元线性回归模型的统计检验；多元回归模型的预测；可线性化模型的常见类型与非线性化模型的处理方法；受约束回归；（掌握对模型增加或减少解释变量的检验——F检验，以及参数的稳定性检验——Chow检验）Eviews软件基本操作方法；本章学习重点与难点多元线性

3、回归模型的计算过程根据n组观测样本的原始数据，写出如下矩阵。多元线性回归模型的计算过程计算X’X、（X’X)-1、X’Y计算参数向量B的最小二乘估计：=（X’X)-1X’Y计算被解释变量观测值向量Y的拟合值向量估计：计算残差平方和及回归方程的标准误差：多元线性回归模型的计算过程计算多重决定系数和修正的多重决定系数，作拟合优度检验计算参数估计的样本标准差：,Cjj是矩阵(X’X)-1中第j行第j列位置上的元素。多元线性回归模型的计算过程计算检验统计量t和F的值，作回归参数及回归方程的

4、显著性检验：在原假设H0:bj=0(j=0,1,2,…,k)下的t统计量为：在原假设H0:b0=b1=b2=…=bk=0下的F统计量为：多元线性回归模型的计算过程若模型未通过检验，则重新建立模型并重复上述步骤，若模型通过检验，且满足模型的古典假定，则可利用此模型进行结构分析或经济预测等实际应用。第三章多元线性回归模型1多元线性回归模型的估计2多元线性回归模型的检验3多元线性回归模型的预测4非线性回归模型5案例分析第三章多元线性回归模型1多元线性回归模型的估计2多元线性回归模型的检验3多元线性回归

5、模型的预测4非线性回归模型5案例分析在计量经济学中，将含有两个以上解释变量的回归模型叫做多元回归模型，相应地，在此基础上进行的回归分析就叫多元回归分析。多元回归分析多元线性回归模型及其矩阵表示多元线性回归模型及其矩阵表示它是解释变量的多元线性函数，称为多元线性总体回归方程。假定通过适当的方法可估计出未知参数的值，用参数估计值替换总体回归函数的未知参数，就得到多元线性样本回归方程:多元线性回归模型及其矩阵表示多元线性回归模型及其矩阵表示与简单线性回归分析一样，多元线性回归分析要解决的主要问题仍然是，

6、根据观测样本估计模型中的各个参数，对估计的参数及回归方程进行统计检验，利用回归模型进行预测和经济分析。只不过多元线性回归模型包含多个解释变量，相应的分析过程和计算要复杂些。为了行文及分析简便，利用矩阵表示法。多元线性回归模型及其矩阵表示将n次观测样本所遵从的n个随机方程式写成方程组的形式多元线性回归模型及其矩阵表示将n次观测样本所遵从的n个随机方程式写成方程组的形式ＹＸＢＵ被解释变量的观测值向量解释变量的观测值矩阵总体回归参数向量随机误差项向量多元线性回归模型及其矩阵表示多元线性回归模型的矩阵可表

7、示如下：多元线性回归方程的矩阵可表示如下：多元线性样本回归模型用如下矩阵表示：代表了总体变量间的真实关系代表了总体变量间的依存关系表示样本显示的变量关系多元线性回归模型的基本假定假设1随机误差项的期望为零，即假设2不同的随机误差项之间相互独立，即(t≠s,t,s=1,2,…,n)假设3随机误差项的方差与t无关，为一个常数，即多元线性回归模型的基本假定假设1用矩阵表示多元线性回归模型的基本假定假设2、假设3用矩阵表示多元线性回归模型的基本假定假设2、假设3用矩阵表示多元线性回归模型的基本假定假设2、

8、假设3用矩阵表示多元线性回归模型的基本假定假设6解释变量之间不存在多重共线性，即假定各解释变量之间不存在线性关系假设4随机误差项与解释变量不相关，即假设5随机误差项ut为服从正态分布的随机变量，即多元线性回归模型的基本假定假设4用矩阵表示多元线性回归模型的基本假定假设4用矩阵表示参数的最小二乘估计参数的最小二乘估计上述（k+1）个方程称为正规方程。用矩阵表示就是：参数的最小二乘估计参数的最小二乘估计将上述过程用矩阵表示如下：参数的最小二乘估计根据矩阵求导法则可得：参数的最小二乘估计