建立計(jì)量經(jīng)濟(jì)經(jīng)濟(jì)學(xué)模型的步驟和要點(diǎn)-wenkub
2023-05-26 03:57:27 本頁(yè)面
【正文】 體數(shù)值； ? 如果把上式看成參數(shù)估計(jì)的一個(gè)表達(dá)式，那么，則是 Yi的函數(shù)，而 Yi是隨機(jī)變量，所以參數(shù)估計(jì)也是隨機(jī)變量，在這個(gè)角度上，稱(chēng)之為 “ 估計(jì)量 ” 。 ? 同時(shí)滿(mǎn)足正態(tài)性假設(shè)的線性回歸模型，稱(chēng)為 經(jīng)典正態(tài)線性回歸模型 （ Classical Normal Linear Regression Model, CNLRM）。 ? 一般假設(shè)隨機(jī)項(xiàng)服從正態(tài)分布。 ? 序列不相關(guān)假設(shè)。 ????? nQnXX i ,/)( 2時(shí)間序列數(shù)據(jù)作樣本時(shí)間適用 關(guān)于隨機(jī)項(xiàng)的假設(shè) ? 0均值假設(shè)。 X values in a given sample must not all be the same. ? 無(wú)完全共線性假設(shè)。 The regression model is correctly specified. – 模型選擇了正確的變量 – 模型選擇了正確的函數(shù)形式 ? 否則， 設(shè)定偏誤 （第 5章） 關(guān)于解釋變量的假設(shè) ? 確定性假設(shè)。 ? 下面的假設(shè)主要是針對(duì)采用 普通最小二乘法（ Ordinary Least Squares, OLS） 估計(jì)而提出的。 ? 回歸分析的主要目的： 根據(jù)樣本回歸函數(shù) SRF，估計(jì)總體回歸函數(shù) PRF。該直線稱(chēng)為 樣本回歸線（ sample regression lines） 。 – “衍生的隨機(jī)誤差”包含上述所有內(nèi)容，并不一定服從極限法則，不一定滿(mǎn)足基本假設(shè)。由于方程中引入了隨機(jī)項(xiàng)，成為計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型，因此也稱(chēng)為 總體回歸模型 (PRM)。 ? 稱(chēng)為觀察值圍繞它的期望值的 離差（ deviation），是一個(gè)不可觀測(cè)的隨機(jī)變量，又稱(chēng)為 隨機(jī)干擾項(xiàng) （ stochastic disturbance）或隨機(jī)誤差項(xiàng) （ stochastic error）。 ? 例 ， 將居民消費(fèi)支出看成是其可支配收入的線性函數(shù)時(shí) : ii XXYE 10)|( ?? ??為 線性函數(shù)。 0 500 1000 1500 2021 2500 3000 3500 500 1000 1500 2021 2500 3000 3500 4000 每月可支配收入 X（元） 每 月 消 費(fèi) 支 出 Y （元） 總體回歸函數(shù) ? 在給定解釋變量 Xi條件下被解釋變量 Yi的期望軌跡稱(chēng)為 總體回歸線 （ population regression line），或更一般地稱(chēng)為 總體回歸曲線（ population regression curve）。 ? 為達(dá)到此目的，將該 99戶(hù)家庭劃分為組內(nèi)收入差不多的 10組，以分析每一收入組的家庭消費(fèi)支出。 – 解釋變量 （ Explanatory Variable）或 自變量（ Independent Variable）。 – 回歸分析 對(duì)變量的處理方法存在不對(duì)稱(chēng)性，即區(qū)分因變量（被解釋變量）和自變量（解釋變量），前者是隨機(jī)變量，后者不一定是。 – 相關(guān)系數(shù) (correlation coefficient) – 正相關(guān) (positive correlation) – 負(fù)相關(guān) (negative correlation) – 不相關(guān) (noncorrelation) ? 回歸分析 僅對(duì)存在因果關(guān)系而言。 回歸分析概述 (Regression Analysis) 一、 變量間的關(guān)系及回歸分析的基本概念 二、 總體回歸函數(shù) 三、 隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng) 四、 樣本回歸函數(shù) 一、變量間的關(guān)系及回歸分析 的基本概念 變量間的關(guān)系 ? 確定性關(guān)系或函數(shù)關(guān)系： 研究的是確定性現(xiàn)象非隨機(jī)變量間的關(guān)系。（ 一一對(duì)應(yīng) ） ? ? 2, 半徑半徑圓面積 ??? ??f? 統(tǒng)計(jì)依賴(lài)或相關(guān)關(guān)系： 研究的是非確定性現(xiàn)象隨機(jī)變量間的關(guān)系。 ? 注意： – 不存在線性相關(guān)并不意味著不相關(guān)。 回歸分析的基本概念 ? 回歸分析 (regression analysis)是研究一個(gè)變量關(guān)于另一個(gè)（些）變量的具體依賴(lài)關(guān)系的計(jì)算方法和理論。 ? 關(guān)于變量的術(shù)語(yǔ) – Explained Variable ~ Explanatory Variable – Dependent Variable ~ Independent Variable – Endogenous Variable ~ Exogenous Variable – Response Variable ~ Control Variable – Predicted Variable ~ Predictor Variable – Regressand ~ Regressor ? 回歸分析構(gòu)成計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的方法論基礎(chǔ)，其主要內(nèi)容包括： – 根據(jù)樣本觀察值對(duì)經(jīng)濟(jì)計(jì)量模型參數(shù)進(jìn)行估計(jì)，求得回歸方程； – 對(duì)回歸方程、參數(shù)估計(jì)值進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)； – 利用回歸方程進(jìn)行分析、評(píng)價(jià)及預(yù)測(cè)。 表 2 . 1 . 1 某社區(qū)家庭每月收入 與消費(fèi)支出統(tǒng)計(jì)表 每月家庭可支配收入 X （ 元 ） 800 1 1 0 0 1400 1700 2021 2300 2600 2900 3200 3500 561 638 869 1023 1254 1408 1650 1969 2090 2299 594 748 913 1 1 0 0 1309 1452 1738 1991 2134 2321 627 814 924 1 1 4 4 1364 1551 1749 2046 2178 2530 638 847 979 1 1 5 5 1397 1595 1804 2068 2266 2629 935 1012 1210 1408 1650 1848 2101 2354 28 60 968 1045 1243 1474 1672 1881 2189 2486 2871 1078 1254 1496 1683 1925 2233 2552 1 1 2 2 1298 1496 1716 1969 2244 2585 1 1 5 5 1331 1562 1749 2021 2299 2640 1 1 8 8 1364 1573 1771 2035 2310 1210 1408 1606 1804 2101 1430 1650 187 0 2 1 1 2 1485 1716 1947 2200 每 月 家 庭 消 費(fèi) 支 出 Y （元） 2021 共計(jì) 2420 4950 1 1 4 9 5 1 6 4 4 5 1 9 3 0 5 2 3 8 7 0 2 5 0 2 5 2 1 4 5 0 2 1 2 8 5 1 5 5 1 0 ? 由于不確定因素的影響，對(duì)同一收入水平 X，不同家庭的消費(fèi)支出不完全相同； ? 但由于調(diào)查的完備性，給定收入水平 X，則消費(fèi)支出 Y的分布是確定的，即以 X的給定值為條件的 Y的 條件分布 （ Conditional distribution）是已知的，例如： P(Y=561|X=800） =1/4。 ? 相應(yīng)的函數(shù)稱(chēng)為（雙變量） 總體回歸函數(shù)（ population regression function, PRF）。 其中， ?0， ?1是未知參數(shù)，稱(chēng)為回歸系數(shù) （ regression coefficients）。 )|( iii XYEY ???? 例 ，給定收入水平 Xi ,個(gè)別家庭的支出可表示為兩部分之和： – 該收入水平下所有家庭的平均消費(fèi)支出 E(Y|Xi)，稱(chēng)為 系統(tǒng)性（ systematic） 或 確定性（ deterministic)部分； – 其他 隨機(jī) 或 非確定性（ nonsystematic)部分 ?i。 ? 隨機(jī)誤差項(xiàng)主要包括下列因素： – 在解釋變量中被忽略的因素的影響； ? 影響不顯著的因素 ? 未知的影響因素 ? 無(wú)法獲得數(shù)據(jù)的因素 – 變量觀測(cè)值的觀測(cè)誤差的影響； – 模型關(guān)系的設(shè)定誤差的影響； – 其它隨機(jī)因素的影響。 – 在167。 ? 樣本回歸線的函數(shù)形式為： iii XXfY 10 ??)(? ?? ???稱(chēng)為 樣本回歸函數(shù) （ sample regression function， SRF） 。 iiiii
研究報(bào)告相關(guān)推薦
鄂ICP備17016276號(hào)-1