计量经济学前沿课件.ppt

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1、MLR模型回顾（续）：对估计线性回归方程的检验MLR模型OLS估计及主要输出结果经济学意义的检验（经济显著性或实际显著性）统计意义的检验*对估计方程整体及参数的显著性检验（统计显著性）原假设、备择假设，检验统计量、检验决策规则，检验结果与结论*对总体参数的其它检验模型设定误差问题Eviews上机实践9/15/20211回归结果报告一、多元回归结果报告的主要内容：*OLS系数估计值，并对分析中的关键变量的估计系数作出解释*OLS系数估计的标准误（t统计量）*回归的R2和*F统计量以对回归结果进行统计

2、显著性检验（方程及回归系数）二、报告形式单个或少数模型的情况多个模型估计比较9/15/20212简单线性回归OLS估计主要结果2.上述估计系数的标准差、t检验统计量及相伴概率估计值3.被解释变量估计序列4.残差序列及误差项的方差、标准差的估计值1.参数估计值：9/15/20213MLR模型OLS估计主要输出结果1）参数估计值及相应的检验统计量值：2）被解释变量估计值(拟合值）序列与残差序列9/15/20214MLR模型OLS估计主要输出结果3）误差项方差估计4）回归标准误SER(standarder

3、rorofregression)SER估计了回归模型误差项的标准差，是Y围绕回归函数分布的离散程度的测度。9/15/20215MLR模型OLS估计主要输出结果：方差分析AnalysesofVariance定义：总平方和SST（Totalsumofsquares）解释平方和（Explainedsumofsquares）残差平方和（Residualsumofsquares)SST=SSE+SSR自由度（n-1）=(k)(n-k-1)的总体变异=已被解释的变异+未解释的变异9/15/20216MLR模型

4、OLS估计主要输出结果（续）4）拟合优度Goodnessoffit多重判定系数(coefficientofdetermination)调整的R2：AdjustedR2R2和说明了什么？5）回归方程显著性检验：联合检验F统计量9/15/20217可以用于比较同一因变量对自变量个数不同模型回归的效果R2和没有说明什么？*所包含的变量在统计上是否显著？*回归因子是否是因变量变动的真实原因？*是否存在遗漏变量的偏误*你是否已经选择了合适的回归因子9/15/20218OLS估计量的分布在线性回归模型经典假设

5、MLS.1~MLS.6下1）2）3)输出的估计系数标准差9/15/20219OLS估计检验统计量的分布在线性回归模型经典假设MLS.1~MLS.6下1）参数显著性检验的t统计量2)方程整体显著性检验的F统计量P-value=Prob{F>F}9/15/202110p-values概念、计算和应用概念：在零假设为真的条件下能观察到的样本检验统计量的概率计算：计算检验统计量，并观察它在该统计量分布中所对应的百分位数。定义：零假设被拒绝的最小显著性水平P-value=Prob{F>F}应用：若P-valu

6、e<给定的显著性水平，拒绝零假设；否则，不能拒绝零假设。9/15/202111回归系数检验目的及类型：总体参数检验检验某解释变量是否存在对被解释变量的偏影响，即是否非零、影响的方向为正或负；检验类型单边检验：或双边检验：检验参数影响是否显著思考：各类检验的原假设、备择假设？检验的拒绝法则有什么区别和联系？应用P-value作检验判断时有什么区别和联系？9/15/202112对总体参数的其它检验检验变量回归系数是否等于某个常数；检验两个回归系数是否相等；检验线性等式约束条件；4.对排除性约束的检验约束

7、最小二乘RestrictedLeastSquares9/15/202113对总体参数的其它检验检验变量回归系数是否等于某个常数相应的t统计量思考：计算机输出结果中t检验值及相应的P-value可以用吗？9/15/202114检验两个回归系数是否相等问题：考察工作年限x3一定情况下，大学x1和中专x2两种教育对工资率的边际贡献是否相同？则一般地未知，思考：可以利用OLS回归输出结果吗？9/15/202115利用OLS输出结果进行检验设代入原模型将y对x1和（x1+x2）回归，检验系数的显著性检验线性等

8、式约束条件例若要检验是否规模报酬不变如何根据样本数据进行估计与检验？9/15/202116检验线性等式约束条件t检验（静观后效法）思路：先估计无约束模型后，再检验是否满足约束。受约束最小二乘（RestrictedLeastSquares）整理得9/15/202117对多个线性约束的检验：约束最小二乘(RLS)RestrictedLeastSquares具有k个变量的无约束模型有q(