学习计量经济模型与经济预测知识.ppt

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1、《计量经济模型与经济预测》福州大学管理学院林筱文教授编一、线性回归模型最小二方程原理和参数估计Ŷ=a+bxyQ=∑(y-ŷ)→最小=∑(y-a-bx)2→最小ŷ对a和b求一阶微分2Q/2A=2∑(y-a-bx)(-a)=02Q/2B=2∑(y-a-bx)(-bx)=0x得:∑y-na-b∑x=0→∑y=na+b∑x=0∑xy-a∑x-b∑x2=0∑xy=a∑x+b∑x2=0得：a=∑y/n-b(∑y/n)b=[∑xy-(∑x)(∑y)/n]/∑x2-(∑x)2=Lxy/Lxx回归系数b说明当x变动一个单位时，y平均变动一个b的值回归误差估计和相关系数估计标准误差：Sy

2、=∑(y-ŷ)2/(n-2)=(∑y2-a∑y-b∑xy)/n-2相关系数：R=Lxy/LxxLyyLxy=∑xy-(∑x∑y)/nLxx=∑x2-(∑x)2/nLyy=∑y2-(∑y)2/n●线性回归模型预测当计算回归模型由大样本计算时（n>30)，其预测区间的误差分布服从正态分布，则预测区间为：ŷ0=(a+bx0)±(Z2/2)×Sy当计算回归模型由小样本计算时（n<30),其预测区间的误差分布服从七分布，则预测区间为：ŷ0=（a+bx0)±(Ta/2)×Sy×1+1/n+[(X0-X)2/∑(X-X)2]例：建筑面积(万m2)x建造成本(万元)yx2y2xyŷy

3、-ŷ(y-ŷ)2414.816219.0459.214.5820.2180.047524212.84163.8425.612.5860.2140.045796313.39176.8939.613.588-0.0840.047524515.425237.1677.015.580-0.1800.032400414.316204.4957.214.582-0.2820.079524515.925252.8179.515.580-0.3200.010240∑2386.5951254.23338.486.49_____0.181924解：b＝［338.4－1/6(23)(86.

4、5)]/[95-1/6(23)2]=0.998a＝86.5/6－0.998×(23/6)=10.59待线性回归方程：ŷ＝10.59+0.998x即建筑面程每增加一万m2，建造成本要平均增加0.998万元Sy=∑(y-ŷ)2/(n-2)=0.0181924/(6-2)=0.2133r=Lxy/LxxLyy=(∑xy-∑x∑y/n)/[∑x2-(∑x)2/n][∑y2-(∑y)2/n]=0.973预测：假设x0=4.5时，y0=10.59+0.998×4.5=15.081(万元），当n=6<30时，查七分布表ta/2(n-2)=t(0.025)(4)2.78ta/2(n-

5、2)×Sy×1+1/n+(x0-x)2/∑(x-x)2=0.6579所以建造成本的区间预测在显著性水平为a=5%，即以95%的概率计算y0=15.081±0.6579，即在[14.4231—15.7389]万元之间二、非线性回归模型—曲线回归模型在对客观现象选择回归模型时，应注意：1、回归方程的形式应与经济学的基本理论相一致，应该在定性分析和定量分析的基础上选择适当的回归模型2、回归方程与实际现象的变量值应要有较高的拟合程度，能较好地反映经济实际运行趋势3、在对方程的模型一时无法判断时，可先画散点图，观察现象实际值的变动趋势，来选择相应的拟合回归模型。或者多选择几个回

6、归模型，加以拟合，分别计算估计标准误差，选择估计标准误差最小的那个回归模型4、回归模型的数学形式要尽可能简单，一般说来，数字型式越简单，则基回归模型的可操作性越强。过于复杂的回归模型的数学形式在实际经济分析和经济预测中，其实际应用价值不大抛物线方程：ŷ=a+bx+cx2根据最小二乘法原理，求该方程待定a、b、c参数的方程组如下：∑y=na+b∑x+c∑x2y∑xy=a∑x+b∑x2+c∑x3∑x2y=a∑x2+b∑x3+C∑x4x判定某变量趋势是否符合抛物线议程时，可利用差分法：1、当X以一个常数变化时，Y的一阶差分即△Y=Yt-Yt-1的绝对值也接近一个常数时，该变

7、量的变化可用直线方程来拟合。2、当X从一个常数变化时，Y的二阶差分即△Y2t=△Yt-△Yt-1的绝对值接近一个常数时，该变量的变化可用抛物线方程来拟合。●抛物线方程●指数曲线方程该方程常用于拟合某变量值的环比，即Yt/Yt-1的绝对值近似于一个常数时，就可用指数曲线方程来拟合。ŷ=abx对方程两边求对数：lgy=lga+lgb×x换元令lgy=Ylga=Algb=B得：Y=A+Bx，化成直线方程的形式，求出A、B的参数值，再分别求反对数，就可求出a、b的参数值，指数曲线因a、b的取值不同而表现出不同的变化形式：xxxxyyyy●对数函数曲线ŷ=a+