计量经济学 ppt 课件.ppt

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1、第三章经典单方程计量经济学模型：多元线性回归模型MultipleLinearRegressionModel本章内容多元线性回归模型概述多元线性回归模型的参数估计多元线性回归模型的统计检验多元线性回归模型的预测可化为线性的非线性模型受约束回归§3.1多元线性回归模型概述(RegressionAnalysis)一、总体回归函数二、随机扰动项三、样本回归函数四、经典回归模型的基本假设一、总体回归函数PopulationRegressionFunction,PRF回归分析回归分析(regressionanalysis)是研究一个变量关于另一个（些）变量的具体依赖关系的计算方法和理论。其目的在于

2、通过后者的已知或设定值，去估计和（或）预测前者的（总体）均值。两类变量；被解释变量（ExplainedVariable）或应变量（DependentVariable）。解释变量（ExplanatoryVariable）或自变量（IndependentVariable）。关于变量的术语ExplainedVariable~ExplanatoryVariableDependentVariable~IndependentVariableEndogenousVariable~ExogenousVariableResponseVariable~ControlVariablePredictedVar

3、iable~PredictorVariableRegressand~Regressor回归分析构成计量经济学的方法论基础，其主要内容包括：根据样本观察值对经济计量模型参数进行估计，求得回归方程；对回归方程、参数估计值进行显著性检验；利用回归方程进行分析、评价及预测。总体回归模型i=1,2…,n总体回归模型：总体回归函数的随机表达形式k为解释变量的数目。习惯上，把常数项看成为虚变量的系数，该虚变量的样本观测值始终取1。于是，模型中解释变量的数目为（k+1）。j称为回归参数（regressioncoefficient）。总体回归函数：描述在给定解释变量Xi条件下被解释变量Yi的条件均值。

4、j也被称为偏回归系数(partialregressioncoefficients)，表示在其他解释变量保持不变的情况下，Xj每变化1个单位时，Y的均值E(Y)的变化。或者说j给出了Xj的单位变化对Y均值的“直接”或“净”（不含其他变量）影响。总体回归函数总体回归模型的矩阵表示二、随机扰动项StochasticDisturbance随机扰动项观察值围绕它的期望值的离差（deviation），称为随机干扰项（stochasticdisturbance）或随机误差项（stochasticerror），是一个不可观测的随机变量。总体回归模型(PRM)表明被解释变量除了受解释变量的系统性影响

5、外，还受其他因素的随机性影响。随机误差项主要包括下列因素：在解释变量中被忽略的因素的影响；变量观测值的观测误差的影响；模型关系的设定误差的影响；其它随机因素的影响。讨论：源生的随机扰动项和衍生的随机误差项不存在确定性误差时二者等价。存在确定性误差时二者不等价。模型的数学基础是建立在源生的随机扰动项的基础之上：中心极限定理。三、样本回归函数SampleRegressionFunction,SRF样本回归函数与样本回归模型从一次抽样中获得的总体回归函数的近似，称为样本回归函数（sampleregressionfunction）。样本回归函数的随机形式，称为样本回归模型（sampleregr

6、essionmodel）。样本回归函数的矩阵表示四、经典线性回归模型的基本假设TheBasicAssumptionsofClassicalLinearRegressionModel(CLRM)说明为保证参数估计量具有良好的性质，通常对模型提出若干基本假设。实际上这些假设与所采用的估计方法紧密相关。下面的假设主要是针对采用普通最小二乘法（OrdinaryLeastSquares,OLS）估计而提出的。所以，在有些教科书中称为“TheAssumptionUnderlyingtheMethodofLeastSquares”。在不同的教科书上关于基本假设的陈述略有不同，下面进行了重新归纳。1、

7、关于模型关系的假设模型设定正确假设。Theregressionmodeliscorrectlyspecified.线性回归假设。Theregressionmodelislinearintheparameters。注意：“linearintheparameters”的含义是什么？2、关于解释变量的假设确定性假设。Xvaluesarefixedinrepeatedsampling.Moretechnically,Xisassumedtobenons