最新经济计量学第2章PPT课件.ppt

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1、经济计量学第2章2.1回归的含义2.2总体回归函数2.3总体回归函数的统计或随机设定2.4随机误差项的性质2.5样本回归函数2.6“线性”回归的特殊含义2.7从双变量回归到多元线性回归2.8参数估计：普通最小二乘法2.9综合2.10一些例子2.11总结2.1回归的含义回归分析是用来研究一个变量（称之为被解释变量explainedvariable或应变量dependentvariable）与另一个或多个变量（称之为解释变量explanatoryvariable或自变量independentvariable）之间关系的一种分析方法。例如研究商品的需求量与该

2、商品的价格、消费者的收入以及其他同类商品的价格之间的关系。通常我们用Y表示应变量，用X表示自变量。分析步骤：（1）以家庭年收入X为横轴，学生的数学S.A.T分数Y为纵轴，对表中数据作散点图。（2）分析两变量间的关系（3）做出总体回归直线图2-1家庭年收入与数学S.A.T分数总体回归函数PRFB1和B2是参数(parameters)，也称回归系数(regressioncoefficients)。B1又称为截距(intercept)，B2又称为斜率(slope)。斜率度量了X每变动一个单位，Y的条件均值的变化率。Y的条件期望，可简写为E(Y)注意：回归分析

3、是条件回归分析(conditionalregressionanalysis)。(2-1)随机总体回归方程(stochasticPRF)ui表示随机误差项(randomerrorterm)，简称误差项。2.3总体回归函数的统计或随机设定(2-2)2.4随机误差项的性质（1）在解释变量中被忽略的因素的影响；（2）变量观测值的观测误差的影响；（3）其它随机因素的影响包括人类行为中的一些内在随机性；（4）奥卡姆的剃刀原则——“简单优于复杂”。2.5样本回归函数如何估计总体回归函数，即求参数B1、B2呢？前面我们已经介绍了：总体回归函数PRF随机总体回归方程(s

4、tochasticPRF)(2-1)(2-2)如果已知整个总体的数据，如上例，问题就比较简单，但在实际中，我们往往不能得到整个总体的数据，只有来自总体的某一个样本数据，我们该怎么做？表2-2、2-3来自表2-1总体的两个随机样本做散点图及估计样本回归直线如下：y=0.0013x+432.41R2=0.7869y=0.001x+443.62R2=0.6097样本回归直线可用样本回归函数SRF来表示：(2-3)(2-1)随机的样本函数：(2-4)(2-2)样本回归函数随机样本回归函数总体回归函数随机总体回归方程观察值可表示为(2-3)(2-4)(2-1)(

5、2-2)(2-6)(2-7)线性OLS总结图2-4总体回归线与样本回归线......e1u1Y1AenunXY0需求量价格2.6“线性”回归的特殊含义解释变量线性与参数线性图2-5线性和非线性需求曲线非线性举例：1.解释变量线性例如：2.参数线性非线性举例：例如：图2-5线性和非线性需求曲线1111XXYY价格价格需求量a)线性需求曲线b)非线性需求曲线2.7从双变量回归到多元线性回归多元线性回归：如果数学S.A.T分数是收入(X2)、选修数学课程(X3)和年龄(X4)的函数，则扩展的数学S.A.T分数的函数如下：个体学生分数函数（即随机总体回归函数）

6、为：（2-11）（2-12）2.8参数估计：普通最小二乘法普通最小二乘法(OLS)最小二乘原理总体回归方程：样本回归函数：因而[利用(2-3)]最小二乘原理就是选择合适参数使得全部观察值的残差平方和(RSS)最小，数学形式为：(2-13)普通最小二乘法就是寻找使RSS达到最小时的参数作为参数估计值的一种方法。利用极值原理可以得到：(2-16)(2-17)正规方程(2-14)(2-15)求解得到：普通最小二乘估计量的一些重要性质：（1）（2）（3）（4）2.9综合解得：利用OLS方法估计样本回归方程，具体计算步骤如表2-4（见下页）：斜率：截矩：对数学S

7、.A.T分数回归结果的解释对数学S.A.T分数的估计结果解释如下：斜率系数0.0013表示，在其他条件保持不变的情况下，家庭年收入每增加一美元，数学S.A.T分数将平均增加约0.0013分。截距432.41表示，当家庭年收入为0时，数学S.A.T的平均分数约为432分。截距一般没有什么特殊的经济含义。2.10一些例子例2-1：受教育年限与平均小时工资根据由528个观察值组成的样本，表2-5（见下页）给出了平均小时工资Y和受教育年限X的数据。根据劳动经济学中的人力资本理论，预期平均工资随受教育年限的增加而增加，二者正相关。数据的回归结果如下：回归结果表明

8、，在其他条件不变的情况下，受教育年限每增加一年，平均小时工资增加72美分。前面已经提到过，在大