經(jīng)濟(jì)預(yù)測的方法ppt課件(已修改)
2025-05-15 01:47 本頁面
【正文】 經(jīng)濟(jì)預(yù)測的方法與模型 第一節(jié) 回歸分析預(yù)測法 第二節(jié) 時(shí)間序列預(yù)測法 第三節(jié) 宏觀計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型 學(xué)習(xí)目標(biāo) ?經(jīng)濟(jì)預(yù)測的方法與模型是一種常用的統(tǒng)計(jì)分析方法。通過本章的學(xué)習(xí)要求了解有關(guān)經(jīng)濟(jì)預(yù)測的方法與模型，掌握相應(yīng)的測定方法，學(xué)會(huì)簡單回歸分析方法。本章節(jié)計(jì)劃課時(shí)大約為 6小時(shí)。 第一節(jié) 回歸分析預(yù)測法 一 .回歸分析及其步驟 二 .一元線性回歸模型 三 .多元線性回歸模型與非線性回歸模型 經(jīng)濟(jì)預(yù)測主要是運(yùn)用統(tǒng)計(jì)和數(shù)學(xué)的方法，對實(shí)際的數(shù)據(jù)或信息資料進(jìn)行分析處理，以探討經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象的內(nèi)在規(guī)律，并科學(xué)地預(yù)計(jì)未來可能出現(xiàn)的發(fā)展趨勢或所能達(dá)到的水平。經(jīng)濟(jì)預(yù)測主要采取定量分析的方法，通過嚴(yán)密的邏輯推理和數(shù)學(xué)模型來發(fā)現(xiàn)未來，獲得結(jié)論。是否可以預(yù)測經(jīng)濟(jì)，不同經(jīng)濟(jì)學(xué)家有不同的觀點(diǎn)。有些經(jīng)濟(jì)學(xué)家認(rèn)為經(jīng)濟(jì)學(xué)是科學(xué)，經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象具有規(guī)律性，可以預(yù)測。一些則認(rèn)為經(jīng)濟(jì)事件是獨(dú)特的，不可重復(fù)，只能理解，不能預(yù)測。也有經(jīng)濟(jì)學(xué)家認(rèn)為經(jīng)濟(jì)學(xué)是邊緣科學(xué)，既具有一定科學(xué)性，又具有很強(qiáng)的經(jīng)驗(yàn)性，雖可以預(yù)測，但預(yù)測的準(zhǔn)確性很有限。不論經(jīng)濟(jì)學(xué)家的觀點(diǎn)如何不一致，經(jīng)濟(jì)預(yù)測終究在不斷發(fā)展，而且應(yīng)用也越來越廣泛，越來越深入，經(jīng)濟(jì)預(yù)測的方法也越來越多。篇幅所限，本章只能簡要介紹幾種典型的經(jīng)濟(jì)預(yù)測定量方法：回歸分析法，時(shí)間序列法和宏觀經(jīng)濟(jì)計(jì)量模型預(yù)測法。 ? 一、回歸分析及其步驟 ? （一）回歸分析的概念 ? 回歸這個(gè)詞來自生物學(xué)，是英國科學(xué)家高爾頓在研究子女和父母身高關(guān)系時(shí)用來描述遺傳變化現(xiàn)象的，后來被廣泛用來表示變量之間的數(shù)量關(guān)系?；貧w分析預(yù)測法是一種因果關(guān)系預(yù)測法，是通過分析事物間的因果關(guān)系和相互影響的程度，建立適當(dāng)?shù)挠?jì)量模型進(jìn)行預(yù)測的方法?，F(xiàn)實(shí)經(jīng)濟(jì)中，許多經(jīng)濟(jì)變量之間存在著固有關(guān)系，其中一些變量受另一些變量或因素的支配。我們把前一類變量稱為因變量或被解釋變量，后一類變量稱為自變量或解釋變量?；貧w分析模型就是反映被解釋變量與解釋變量之間的因果關(guān)系的分析式。比如說，要研究城市家用空調(diào)器的銷售量，我們可以找到若干影響空調(diào)器銷售量的因素：該城市的人口規(guī)模，收人水平，還有該地區(qū)的氣溫狀況；銷售量是被解釋變量，其他可作為解釋變量。 ? 回歸分析建立在數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，是用數(shù)學(xué)的分析模型或關(guān)系式來擬合實(shí)際數(shù)據(jù)，以反映數(shù)據(jù)中潛在的規(guī)律性。因而這種方法有其精確性的一面，也有其可能偏離實(shí)際的一面。也就是說，回歸分析預(yù)測只是一種近似的預(yù)測。這有模型本身的原因：模型是現(xiàn)實(shí)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)的簡化和抽象，我們在建立模型時(shí)不可能把所有的因素都考慮在內(nèi)，這是運(yùn)用回歸分析進(jìn)行預(yù)測的一個(gè)先天不足。而且，用統(tǒng)計(jì)的方法建立模型也不可能避免抽樣誤差的存在。同時(shí)也有模型外的原因，比如說數(shù)據(jù)的不準(zhǔn)確以及外部經(jīng)濟(jì)環(huán)境的變化。因此，用回歸分析來進(jìn)行經(jīng)濟(jì)預(yù)測只能提供一個(gè)粗略的發(fā)展趨勢，只能用作參考值。 什么是回歸分析？ （內(nèi)容） 1. 從一組樣本數(shù)據(jù)出發(fā) ， 確定變量之間的數(shù)學(xué)關(guān)系式 2. 對這些關(guān)系式的可信程度進(jìn)行各種統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn) ，并從影響某一特定變量的諸多變量中找出哪些變量的影響顯著 ， 哪些不顯著 3. 利用所求的關(guān)系式 ， 根據(jù)一個(gè)或幾個(gè)變量的取值來預(yù)測或控制另一個(gè)特定變量的取值 ，并給出這種預(yù)測或控制的精確程度 回歸分析與相關(guān)分析的區(qū)別 1. 相關(guān)分析中 ， 變量 x 變量 y 處于平等的地位；回歸分析中 ， 變量 y 稱為因變量 ， 處在被解釋的地位 ， x 稱為自變量 ， 用于預(yù)測因變量的變化 2. 相關(guān)分析中所涉及的變量 x 和 y 都是隨機(jī)變量；回歸分析中 ， 因變量 y 是隨機(jī)變量 ， 自變量 x 可以是隨機(jī)變量 ， 也可以是非隨機(jī)的確定變量 3. 相關(guān)分析主要是描述兩個(gè)變量之間線性關(guān)系的密切程度；回歸分析不僅可以揭示變量 x 對變量 y 的影響大小 ， 還可以由回歸方程進(jìn)行預(yù)測和控制 回歸模型的類型 一個(gè)自變量 兩個(gè)及兩個(gè)以上自變量 回歸模型 多元回歸 一元回歸 線性回歸 非線性回歸 線性回歸 非線性回歸 回歸模型與回歸方程 回歸模型 1. 回答 “ 變量之間是什么樣的關(guān)系 ？ ” 2. 方程中運(yùn)用 ? 1 個(gè)數(shù)字的因變量 (響應(yīng)變量 ) ? 被預(yù)測的變量 ? 1 個(gè)或多個(gè)數(shù)字的或分類的自變量 (解釋變量 ) ? 用于預(yù)測的變量 ? 3. 主要用于預(yù)測和估計(jì) 一元線性回歸模型 （概念要點(diǎn)） 1. 當(dāng)只涉及一個(gè)自變量時(shí)稱為 一元回歸 ， 若因變量 y 與自變量 x 之間為線性關(guān)系時(shí)稱為 一元線性回歸 2. 對于具有線性關(guān)系的兩個(gè)變量 ， 可以用一條線性方程來表示它們之間的關(guān)系 3. 描述因變量 y 如何依賴于自變量 x 和誤差項(xiàng) ?
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