第3章經(jīng)典單方程計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型(多元)_第1頁(yè)
第3章經(jīng)典單方程計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型(多元)_第2頁(yè)
第3章經(jīng)典單方程計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型(多元)_第3頁(yè)
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第3章經(jīng)典單方程計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型(多元)第一頁(yè),共44頁(yè)?!?.1多元線性回歸模型

一、多元線性回歸模型

二、多元線性回歸模型的基本假定

第二頁(yè),共44頁(yè)。

一、多元線性回歸模型一般表現(xiàn)形式(總體回歸模型):i=1,2…,n其中:k為解釋變量的數(shù)目,參數(shù)個(gè)數(shù)為k+1,n為觀察次數(shù)。j(j=1,2,…k)稱為回歸系數(shù)(regressionefficient)。

j也被稱為偏回歸系數(shù),表示在其他解釋變量保持不變的情況下,Xj每變化1個(gè)單位時(shí),Y的均值E(Y)的變化;第三頁(yè),共44頁(yè)。

或者說(shuō)j給出了Xj的單位變化對(duì)Y均值的“直接”或“凈”(不含其他變量)影響。總體回歸模型n個(gè)隨機(jī)方程的矩陣表達(dá)式為:

………….第四頁(yè),共44頁(yè)。其中:第五頁(yè),共44頁(yè)。樣本回歸函數(shù):用來(lái)估計(jì)總體回歸模型其隨機(jī)表示式:

ei稱為殘差或剩余項(xiàng)(residuals),可看成是總體回歸函數(shù)中隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)i的估計(jì)值。

樣本回歸函數(shù)的矩陣表達(dá):

或第六頁(yè),共44頁(yè)。其中:二、多元線性回歸模型的基本假定

假設(shè)1,回歸模型是正確設(shè)定的假設(shè)2,解釋變量是非隨機(jī)的或固定的,且各X之間互不相關(guān)(無(wú)多重共線性)。假設(shè)3,隨機(jī)誤差項(xiàng)具有零均值、同方差及不序列相關(guān)性第七頁(yè),共44頁(yè)。

假設(shè)4,解釋變量與隨機(jī)項(xiàng)不相關(guān)

假設(shè)5,隨機(jī)項(xiàng)滿足正態(tài)分布

上述假設(shè)為多元線性回歸模型的經(jīng)典假設(shè)第八頁(yè),共44頁(yè)?!?.2多元線性回歸模型的估計(jì)

一、普通最小二乘估計(jì)二、參數(shù)估計(jì)量的性質(zhì)三、樣本容量問(wèn)題第九頁(yè),共44頁(yè)。一、普通最小二乘估計(jì)根據(jù)最小二乘原理,參數(shù)估計(jì)值應(yīng)該是下列方程組的解:其中i=1,2…,n第十頁(yè),共44頁(yè)。于是得到關(guān)于待估參數(shù)估計(jì)值的正規(guī)方程組:

第十一頁(yè),共44頁(yè)。正規(guī)方程組的矩陣形式即由于X’X滿秩,故有

第十二頁(yè),共44頁(yè)。將上述過(guò)程用矩陣表示如下:

即求解方程組:于是:第十三頁(yè),共44頁(yè)。例3.1

求下列模型的參數(shù)估計(jì)量,

觀察值:

211112321222第十四頁(yè),共44頁(yè)。第十五頁(yè),共44頁(yè)。隨機(jī)誤差項(xiàng)的方差的無(wú)偏估計(jì)量為

二、參數(shù)估計(jì)量的性質(zhì)

在滿足基本假設(shè)的情況下,其結(jié)構(gòu)參數(shù)的普通最小二乘估計(jì)仍具有:

線性性、無(wú)偏性、有效性第十六頁(yè),共44頁(yè)。三、樣本容量問(wèn)題

所謂“最小樣本容量”,即從最小二乘原理出發(fā),欲得到參數(shù)估計(jì)量,不管其質(zhì)量如何,所要求的樣本容量的下限。

⒈最小樣本容量

樣本最小容量必須不少于模型中解釋變量的數(shù)目(包括常數(shù)項(xiàng)),即

n

k+1因?yàn)椋瑹o(wú)多重共線性要求:秩(X)=k+1第十七頁(yè),共44頁(yè)。

2、滿足基本要求的樣本容量

從統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)的角度:n30時(shí),Z檢驗(yàn)才能應(yīng)用;n-k8時(shí),t分布較為穩(wěn)定

一般經(jīng)驗(yàn)認(rèn)為:

當(dāng)n30或者至少n3(k+1)時(shí),才能說(shuō)滿足模型估計(jì)的基本要求。

模型的良好性質(zhì)只有在大樣本下才能得到理論上的證明第十八頁(yè),共44頁(yè)?!?.3多元線性回歸模型的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)

一、擬合優(yōu)度檢驗(yàn)二、方程的顯著性檢驗(yàn)(F檢驗(yàn))

三、變量的顯著性檢驗(yàn)(t檢驗(yàn))

第十九頁(yè),共44頁(yè)。一、擬合優(yōu)度檢驗(yàn)

1、可決系數(shù)與調(diào)整的可決系數(shù)TSS=ESS+RSS

可決系數(shù):該統(tǒng)計(jì)量越接近于1,模型的擬合優(yōu)度越高。

第二十頁(yè),共44頁(yè)。

問(wèn)題:

在應(yīng)用過(guò)程中發(fā)現(xiàn),如果在模型中增加一個(gè)解釋變量,R2往往增大。

這就給人一個(gè)錯(cuò)覺(jué):要使得模型擬合得好,只要增加解釋變量即可。但是,在樣本容量一定的情況下,增加解釋變量必定使得自由度減少。而且若濫用解釋變量還會(huì)引起其它嚴(yán)重的問(wèn)題,影響模型質(zhì)量。第二十一頁(yè),共44頁(yè)。調(diào)整的可決系數(shù)調(diào)整的思路是:將殘差平方和與總離差平方和分別除以各自的自由度,以剔除變量個(gè)數(shù)對(duì)擬合優(yōu)度的影響:第二十二頁(yè),共44頁(yè)。①當(dāng)K=0,②當(dāng)K>0,③第二十三頁(yè),共44頁(yè)。

二、方程的顯著性檢驗(yàn)(F檢驗(yàn))

方程的顯著性檢驗(yàn),旨在對(duì)模型中被解釋變量與解釋變量之間的線性關(guān)系在總體上是否顯著成立作出推斷。

1、方程顯著性的F檢驗(yàn)

F檢驗(yàn)是對(duì)全部自變量進(jìn)行總的檢驗(yàn),檢驗(yàn)這些自變量是否對(duì)因變量確有影響。即:檢驗(yàn)真實(shí)參數(shù)是否在一定置信水平下全部為零。第二十四頁(yè),共44頁(yè)。H0:1=2==k=0H1:j不全為0j=1,2,…,k服從自由度為(k,n-k-1)的F分布

給定顯著性水平,可得到臨界值F(k,n-k-1),由樣本求出統(tǒng)計(jì)量F的數(shù)值,通過(guò)

F

F(k,n-k-1)或FF(k,n-k-1)來(lái)拒絕或接受原假設(shè)H0,以判定原方程總體上的線性關(guān)系是否顯著成立。第二十五頁(yè),共44頁(yè)。

2、關(guān)于擬合優(yōu)度檢驗(yàn)與方程顯著性檢驗(yàn)關(guān)系的討論

第二十六頁(yè),共44頁(yè)。

三、變量的顯著性檢驗(yàn)(t檢驗(yàn))

方程的總體線性關(guān)系顯著每個(gè)解釋變量對(duì)被解釋變量的影響都是顯著的

因此,必須對(duì)每個(gè)解釋變量進(jìn)行顯著性檢驗(yàn),以決定是否作為解釋變量被保留在模型中。

這一檢驗(yàn)是由對(duì)變量的t檢驗(yàn)完成的。

1、t統(tǒng)計(jì)量

第二十七頁(yè),共44頁(yè)。

以cii表示矩陣(X’X)-1

主對(duì)角線上的第i個(gè)元素,于是參數(shù)估計(jì)量的方差為:

其中2為隨機(jī)誤差項(xiàng)的方差,在實(shí)際計(jì)算時(shí),用它的估計(jì)量代替:

因此,可構(gòu)造如下t統(tǒng)計(jì)量:第二十八頁(yè),共44頁(yè)。

2、t檢驗(yàn)H1:i0

給定顯著性水平,可得到臨界值t/2(n-k-1),|t|

t/2(n-k-1)拒絕原假設(shè)H0

|t|t/2(n-k-1)接受原假設(shè)H0H0:i=0

(i=1,2…k)

當(dāng)H0成立,~t(n-k-1)第二十九頁(yè),共44頁(yè)。例3.2設(shè)某商品需求函數(shù)的估計(jì)結(jié)果為(n=18):

(0.35)(0.50)要求:(1)計(jì)算F統(tǒng)計(jì)量和調(diào)整的可決系數(shù);(2)對(duì)參數(shù)進(jìn)行顯著性檢驗(yàn);(3)解釋回歸系數(shù)的經(jīng)濟(jì)含義。括號(hào)中的數(shù)字為對(duì)應(yīng)參數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)差。第三十頁(yè),共44頁(yè)。解:(1)第三十一頁(yè),共44頁(yè)。(2)給定α=0.05,∴參數(shù)顯著不為零第三十二頁(yè),共44頁(yè)。注意:

◎一元線性回歸中,t檢驗(yàn)與F檢驗(yàn)一致

◎多元線性回歸中,兩者是不同的

*檢驗(yàn)對(duì)象不同*當(dāng)對(duì)參數(shù)β1,β2,…,βk檢驗(yàn)均顯著時(shí),F(xiàn)檢驗(yàn)一定是顯著的

*但當(dāng)F檢驗(yàn)顯著時(shí),并不意味著對(duì)每一個(gè)回歸系數(shù)的t檢驗(yàn)一定都是顯著的

第三十三頁(yè),共44頁(yè)。§3.4非線性回歸模型

一、模型的類型二、幾種常見(jiàn)的非線性回歸模型第三十四頁(yè),共44頁(yè)。一、非線性回歸模型的兩種基本類型1、Yi與β1是線性關(guān)系,與Xi為非線性關(guān)系

2、Yi與β1是非線性關(guān)系第一類經(jīng)適當(dāng)變換可轉(zhuǎn)化為線性模型,第二類需用非線性最小二乘法第三十五頁(yè),共44頁(yè)。二、幾種常見(jiàn)的非線性回歸模型1、多項(xiàng)式模型設(shè)X1=X,X2=X2,則二次曲線變換為Y=β0+β1X1+β2X2+μ第三十六頁(yè),共44頁(yè)。2、倒數(shù)模型

①雙曲線第三十七頁(yè),共44頁(yè)。②β0β1<0β1>0β03、對(duì)數(shù)模型

①半對(duì)數(shù)(增長(zhǎng)模型)

Y=β0+β1lnX+μ(對(duì)數(shù)線性模型)第三十八頁(yè),共44頁(yè)。β0

lnY=β0+β1X+μ若X為年份,則β1為年均增長(zhǎng)速度。②雙對(duì)數(shù)模型

lnY=β0+β1lnX+μ第三十九頁(yè),共44頁(yè)。

4、冪函數(shù)模型

Y=aXbeμ例:Cobb-Dauglas生產(chǎn)函數(shù)

Q=AKLeμQ:產(chǎn)出量,K:投入的資本;L:投入的勞動(dòng)

方程兩邊取對(duì)數(shù),即為雙對(duì)數(shù)模型:lnQ=lnA+lnK+lnL+μ5、指數(shù)函數(shù)模型

①b>0b<0第四十頁(yè),共44頁(yè)。②b>0b<0作業(yè):表中所列數(shù)據(jù)是關(guān)于某種商品的市場(chǎng)供給量Y和價(jià)格水平X的觀察值:供給量Y(件)40455065757580價(jià)格X(元/件)10203040506070①用OLS法擬合回歸直線;②計(jì)算擬合優(yōu)度R2;③確定β1是否與零有區(qū)別。第四十一頁(yè),共44頁(yè)。分析題:現(xiàn)有某地近期10個(gè)年份的某種商品銷售量Y、居民可支配收入X1、該種商品的價(jià)格指數(shù)X2、社會(huì)擁有量X3和其它商品價(jià)格指數(shù)X4的資

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