计量经济学第3章多元线性回归模型.pptx

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1、第3章多元线性回归模型主要内容3.1多元线性回归模型及古典假定3.2多元线性回归模型的参数估计3.3多元线性回归模型的检验3.4多元线性回归模型的预测3.5虚拟变量3.6案例分析3.1多元线性回归模型及古典假定一、多元线性回归模型概述1.多元线性总体回归模型和多元线性总体回归函数2.多元线性样本回归模型和多元线性样本回归函数3.多元线性回归模型的古典假定3.2多元线性回归模型的参数估计一、多元线性回归模型的最小二乘估计同一元线性回归模型的参数估计类似，多元线性回归模型的参数估计也是根据样本信息建立样本回归模型

2、，利用最小二乘法确定样本回归函数，以实现对总体回归模型中参数的估计。二、参数最小二乘估计量的性质类似于一元线性回归，在模型古典假定成立的情况下，多元线性回归模型参数的最小二乘估计也具有线性、无偏性和有效性等优良性质。三、最小二乘估计的分布性质四、随机扰动项方差的估计3.3多元线性回归模型的检验一、拟合优度检验二、回归方程的显著性检验（F检验）三、回归参数的显著性检验（t检验）3.4多元线性回归模型的预测一、点预测二、区间预测3.5虚拟变量在实际问题研究中，经常会碰到影响变量并非数量型变量的情况。例如，影响收入

3、变动的变量中，就有一些品质变量（如性别、种族、学历类别等），我们一般也将这些品质变量称为定性变量。此时，在模型构建时，通常通过设置虚拟变量的形式，将这些定性影响因素纳入其中。本节主要介绍如何使用虚拟变量将定性变量的影响纳入回归模型。一、虚拟变量的概念为了将定性变量的影响纳入回归模型，需要将这些定性的变化给予数量化的处理。处理的方法就是将其转化为用虚拟变量表示的形式。二、虚拟变量引入模型的形式回归模型引入虚拟变量的形式有多种，主要有只影响截距变动、只影响斜率变动和同时影响斜率和截距变动三种，下面分别进行介绍。三

4、、虚拟变量个数的确定如前所述，一个两类别定性变量只要一个虚拟变量表示就可以的。但是，实际中很多定性变量都有多个类别表现（例如学历），此时，我们需要使用一组虚拟变量加以表示。下面我们通过一个实例来看一下虚拟变量个数的选择。很容易可以看出，如果引入四个虚拟变量，解释变量矩阵将不再列满秩，模型是无法估计的，但是如果剔除常数项，引入四个虚拟变量便没有问题了。因此，当模型中需要加入定性因素影响时，模型具体构建形式应仔细考虑，以满足估计要求。3.6案例分析税收具有组织财政收入、调节社会经济、监督管理社会经济活动等重要职能

5、，影响税收增长的因素很多，譬如经济增长、公共财政需求等。为研究我国税收的影响因素，并对我国税收发展进行预测，特选择2014年我国各地区的地方财政税收收入（亿元）作为被解释变量；以各地区生产总值（GDP）（亿元）作为经济整体增长水平的代表；地方财政一般预算支出（亿元）作为财政需求的代表。具体操作用Eviews演示。