第2讲 简单回归模型ppt课件.ppt

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1、第二讲简单回归模型SimpleRegressionModel一、基本概念二、普通最小二乘法(OLS)三、几个问题四、OLS估计量的性质回归的涵义一个基本假定总体回归函数一、基本概念回归的涵义最初的涵义:回归(regress)一词最早由英国生理学家高尔顿(Galton)提出,用以指给定父母的身高后,儿女的身高有回复到人口总体平均身高的趋势,即“回归到中等”(regressiontomediocrity)回归分析:在其他条件不变的情况下,考察一个变量对另一个变量的影响。3回归的涵义X自变量Independentvariable解释变量Explanatoryvar

2、iable控制变量Controlvariable预测元Predictor回归元RegressorY因变量Dependentvariable被解释变量Explainedvariable响应变量Responsevariable预测子Predictand回归子Regressand回归分析中的变量和参数4回归的涵义例子简单回归分析(即只有一个解释变量)难以做到控制其他条件不变,但可以为我们学习多元回归分析奠定基础X价格教育教育Y需求量收入经济增长其他条件收入其他商品价格个人偏好…工作经验个人能力家庭背景…物质资本投入劳动力投入技术…5回归的涵义相关与回归(corre

3、lation®ression)从逻辑上说,回归分析本身并不意味着因果关系,对因果关系的判断来源于经济理论目的变量间的关系指标相关分析(correlationanalysis)分析变量之间的线性关联程度对称的相关系数回归分析(regressionanalysis)在其他条件不变的情况下,分析变量之间的因果关系不对称的回归系数判定系数6一个基本假定零条件均值假定(zeroconditionalmeanassumption)如何保证其他条件不变?简单地,如果X和u是独立的,即X的变化不会对u造成影响,那么b1就可以度量其他条件不变的情况下X对Y的影响。在计量

4、分析中,采用一个技术性的假定——零条件均值假定7总体回归函数总体回归函数(populationregressionfunction,PRF)8..x1x2总体回归函数E(y

5、x)=b0+b1xyf(y)x9....y4y1y2y3x1x2x3x4}}{{u1u2u3u4xyE(y

6、x)=b0+b1x总体回归函数10OLS的推导OLS的推导:另一种方法OLS的计算步骤拟合优度二、普通最小二乘法(OLS)OLS的推导为了估计出总体回归函数中的参数,需要从总体中抽取一个样本。用{(Xi,Yi):i=1,…,n}表示从总体中得到的一个样本容量为n的随机样本。有:Yi

7、=b0+b1Xi+ui12OLS的推导根据零条件均值假定,Cov(X,u)=E(Xu)–E(X)E(u)=E(Xu)=0所以:E(Y–b0–b1X)=0E[X(Y–b0–b1X)]=013OLS的推导即:14OLS的推导普通最小二乘(ordinaryleastsquare,OLS)估计量15OLS的推导进一步的分析16OLS的推导拟合值(fittedvalue)、残差(residual)和样本回归函数(sampleregressionfunction,SRF)17....y4y1y2y3x1x2x3x4}}{{û1û2û3û4xySRFOLS的推导18...

8、.y4y1y2y3x1x2x3x4xySRF1OLS的推导SRF2不同的样本得到不同的样本回归函数19OLS的推导:另一种方法基本思想:找到参数的合适估计值使得Y的拟合值与实际值总体而言尽可能地接近。20OLS的计算步骤OLS的计算步骤21OLS的计算步骤例题2_1(课本p32:例2.3)salary:CEO的薪水roe:公司的股票回报率22拟合优度为了衡量根据OLS估计得出的样本回归函数对真实数据的拟合程度,引入拟合优度(goodnessoffitness)的概念23拟合优度总平方和(totalsumofsquares,SST):衡量Y的样本总变异解释平方

9、和(explainedsumofsquares,SSE):Y的样本总变异能够被解释变量解释的部分残差平方和(residualsumofsquares,SSR):Y的样本总变异不能被解释变量解释的部分,也称为剩余平方和24拟合优度图解XiSRFYiABC25拟合优度判定系数(coefficientofdetermination)26拟合优度判定系数的计算27拟合优度例题2_2(课本p39,例2.8)salary:薪水roe:股票回报率R2=0.0132意味着股票回报率可以解释CEO薪水变异的1.3%28拟合优度两点注意判定系数并不是判断模型好坏的主要标准只有两

10、个模型的因变量相同,而且基于同一样本时,根据两个模型

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