计量经济学 —理论·方法·eviews应用

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1、计量经济学—理论·方法·EViews应用计量经济学—理论·方法·EViews应用郭存芝杜延军李春吉编著电子教案第二章一元线性回归模型◆学习目的理解回归模型的概念,学会对一元线性回归模型进行参数估计、检验和预测,为多元线性回归模型的学习打下基础。◆基本要求1)理解样本回归模型、总体回归模型的概念;2)掌握一元线性回归模型的普通最小二乘参数估计方法,了解一元线性回归模型的基本假设、一元线性回归模型的最大似然参数估计方法、一元线性回归模型的普通最小二乘参数估计量与样本回归线的性质、一元线性回归模型随机误差项方差的估计;3)学会对一元线性回归模型进行拟合优度检验

2、,对一元线性回归模型的参数进行区间估计和假设检验;4)学会进行一元线性回归模型被解释变量的总体均值和个别值预测;8><#004699'>5)学会利用Eviews软件进行一元线性回归模型的参数估计、检验和预测。第二章一元线性回归模型◆相关分析与回归分析第一节回归模型概述◆随机误差项◆总体回归模型◆样本回归模型1.经济变量之间的关系一、相关分析与回归分析计量经济研究是对经济变量之间关系的研究,针对某一具体经济问题展开研究时,首先需要考察的就是相关经济变量之间有没有关系、有什么样的关系。确定的函数关系不确定的相关关系经济变量之间的关系函数关系指某一经济变量可直

3、接表示为其他经济变量的确定的函数,函数表达式中没有未知参数,不存在参数估计的问题。1)某一商品的销售收入Y与单价P、销售数量Q之间的关系Y=PQ2)某一农作物的产量Q与单位面积产量q、种植面积S之间的关系Q=qS例如:相关关系指不同经济变量的变化趋势之间存在某种不确定的联系,某一或某几个经济变量的取值确定后,对应的另一经济变量的取值虽不能唯一确定,但按某种规律有一定的取值范围。居民消费C与可支配收入Y之间的关系,可支配收入的取值确定后,消费的取值虽不能唯一确定,但有一定的取值范围,0<C<Y,遵循边际消费倾向递减的规律。居民消费C与可支配收入

4、Y之间的关系可表示为C=??+??#004699'>5Y,??、??#004699'>5为待估参数。例如:相关关系的表达式一般表示为含有未知参数的函数形式,需要进行参数估计。相关关系的分类a)按照涉及的变量的数量单相关(一元相关)复相关(多元相关)------指两个经济变量之间存在的相关关系------指多个经济变量之间存在的相关关系,可能是几个经济变量的某种综合效果与一个经济变量有趋势方面的联系。相关关系的分类b)按照相关的程度完全相关不完全相关不相关介于完全相关与不相关之间的情况。极强的相关关系,指某一或某几个经济变量的取值确定后,对应的另一经济变量

5、的取值能唯一确定,实际上是确定的函数关系,所以函数关系可看作是相关关系的特例。极弱的相关关系,指某一或某几个经济变量的取值确定后,对应的另一经济变量不仅取值不能唯一确定,而且取值范围也不能确定。相关关系的分类c)按照相关的性质正相关负相关指不同经济变量的变化趋势一致,即一个经济变量的取值由小变大时,另一经济变量的取值也由小变大;指不同经济变量的变化趋势相反,即一个经济变量的取值由小变大时,另一经济变量的取值由大变小。相关关系的分类c)按照相关的性质线性相关非线性相关指相关变量之间的关系可由线性函数近似表示,即由相关变量的取值绘制的散点图趋向于直线形式;指

6、相关变量之间的关系可由某种非线性函数近似表示,即由相关变量的取值绘制的散点图趋向于某种曲线形式。函数关系与相关关系的区别确定的函数关系可以直接用于经济活动,无需分析。不确定的相关关系,隐含着某种经济规律,是有关研究的重点2.相关分析一、相关分析与回归分析研究变量之间的相关关系的形式和程度的一种统计分析方法,主要通过绘制变量之间关系的散点图和计算变量之间的相关系数进行。绘制变量之间关系的散点图例如:判断相关关系是线性相关还是非线性相关、正相关还是负相关;计算变量之间的相关系数度量变量之间的线性相关的程度、判断线性相关关系是正相关还是负相关相关系数十九世纪末

7、——英国著名统计学家卡尔·皮尔逊(KarlPearson)——度量两个变量之间的线性相关程度的简单相关系数(简称相关系数)两个变量X和Y的总体相关系数为其中,是变量X、Y的协方差,、分别是变量X、Y的方差。(2-1)(2-2)(2-3)如果给定变量X、Y的一组样本,则总体相关系数的估计——样本相关系数为n,或相关系数的取值介于??1—1之间,取值为负表示两变量之间存在负相关关系;取值为正表示两变量之间存在正相关关系;取值为??1表示两变量之间存在完全负相关关系;取值为0表示两变量不相关;取值为1表示两变量之间存在完全正相关关系。3.回归分析研究不仅存在相

8、关关系而且存在因果关系的变量之间的依存关系的一种分析理论与方法,是计量经济学的方

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