《计量经济分析方法与建模》第二版课件-第03章__基本回归模型.ppt

《《计量经济分析方法与建模》第二版课件-第03章__基本回归模型.ppt》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在教育资源-天天文库。

1、第三章基本回归模型经济计量研究始于经济学中的理论假设，根据经济理论设定变量间的一组关系，如消费理论、生产理论和各种宏观经济理论，对理论设定的关系进行定量刻画，如消费函数中的边际消费倾向、生产函数中的各种弹性等进行实证研究。单方程回归是最丰富多彩和广泛使用的统计技术之一。本章介绍EViews中基本回归技术的使用，说明并估计一个回归模型，进行简单的特征分析并在深入的分析中使用估计结果。随后的章节讨论了检验和预测，以及更高级，专业的技术，如加权最小二乘法、二阶段最小二乘法(TSLS)、非线性最小二乘法、ARIMA/ARI

2、MAX模型、GMM（广义矩估计）、GARCH模型和定性的有限因变量模型。这些技术和模型都建立在本章介绍的基本思想的基础之上。1对于本章及随后章节所讨论的技术，可以使用下列的经济计量学教科书作为参考。下面列出了标准教科书(逐渐变难)：(1)Pindyck，Rubinfeld(1991),EconometricModelsandEconomicForecasts,《经济计量模型和经济预测》，第三版。(2)Johnston和DiNardo(1997)，EconomtricMethods,《经济计量方法》，第四版。(3)G

3、reene(1997)，EconomtricAnalysis,《经济计量分析》，第三版。(4)Davidson和MacKinon(1993)，EstimationandInferenceinEconometrics,《经济计量学中的估计和推断》。2一、普通最小二乘法（OLS）1.最小二乘原理设（x1，y1），（x2，y2），…，（xn，yn）是平面直角坐标系下的一组数据，且x1

4、个或多个未知量，为了确定各未知量的可靠值，各观测量必须加改正数，使其各改正数的平方乘以观测值的权数的总和为最小。因而称最小二乘法。3一、普通最小二乘法（OLS）1.最小二乘原理设双变量的总体回归方程为yt=B1+B2xt+μt样本回归函数为yt=b1+b2xt+et其中，et为残差项，5-3式为估计方程，b1和b2分别为B1和B2的估计量，因而e=实际的yt–估计的yt4一、普通最小二乘法（OLS）1.最小二乘原理估计总体回归函数的最优方法是选择B1和B2的估计量b1，b2，使得残差et尽可能达到最小。用公式表达即

5、为总之，最小二乘原理就是选择样本回归函数使得y的估计值与真实值之差的平方和最小。5三、多元线性回归模型通常情况下，将含有多个解释变量的线性回归模型（多元线性回归模型）写成如下形式，yi=0+1x1i+2x2i+3x3i+…kxki+ui（i=1，2，…，n）其中，y为被解释变量，也被称为因变量；x为解释变量或自变量；u是随机误差项（randomerrorterm），也被称为误差项或扰动项；n为样本个数。6三、多元线性回归模型在多元线性回归模型中，要求解释变量x1，x2，…，xk之间互不相关，即该模型不存在

6、多重共线性问题。如果有两个变量完全相关，就出现了完全多重共线性，这时参数是不可识别的，模型无法估计。7三、多元线性回归模型通常情况下，把多元线性回归方程中的常数项看作虚拟变量的系数，在参数估计过程中该常数项始终取值为1。因而模型的解释变量个数为k+1.多元回归模型的矩阵形式为Y=X+u其中，Y是因变量观测值的T维列向量；X是所有自变量（包括虚拟变量）的T个样本点观测值组成的T×（k+1）的矩阵；是k+1维系数向量；u是T维扰动项向量。8四、线性回归模型的基本假定线性回归模型必须满足以下几个基本假定：假定1：随机

7、误差项u具有0均值和同方差，即E(ui)=0i=1，2，…，nVar(ui)=σ2i=1，2，…，n其中，E表示均值，也称为期望，在这里随机误差项u的均值为0。Var表示随机误差项u的方差，对于每一个样本点i，即在i=1，2，…，n的每一个数值上，解释变量y对被解释变量x的条件分布具有相同的方差。当这一假定条件不成立是，称该回归模型存在异方差问题。9四、线性回归模型的基本假定假定2：不同样本点下的随机误差项u之间是不相关的，即Cov（ui，uj）=0，i≠j，i，j=1，2，…，n其中，cov表示协方差。当此假定条

8、件不成立时，则称该回归模型存在序列相关问题，也称为自相关问题。10四、线性回归模型的基本假定假定3：同一个样本点下的随机误差项u与解释变量x之间不相关，即Cov（xi，ui）=0i=1，2，…，n11四、线性回归模型的基本假定假定4：随机误差项u服从均值为0、同方差的正态分布，即u～N（0，σ2）如果回归模型中没有被列出的各因素是独立的随机变量，则随着这些随