經(jīng)濟(jì)計量學(xué)課程學(xué)習(xí)指導(dǎo)書-免費閱讀
【正文】 +往往線性相關(guān)，出現(xiàn)多重共線，如規(guī)模報酬不變，即a+Y=X為勞動彈性，βY第三節(jié)期擁有的財產(chǎn)）Ct=r滿足rYp+X關(guān)于消費函數(shù)的四種假定：（1）凱恩斯絕對收入的假定。P39。b0+0X1，該商品為生活必需品。Xi影響需求的主要因素是該商品的價格,LX掌握需求的價格彈性：e ib1=2b2，利用已知條件將模型進(jìn)行變換Yi=b0+2b2X1i+估計，估計值是不確定的，且隨著共線程度加大，估計量的方差會變得無限大。其中X1iX+X例如給定二元線性模型Yi+=rXrYt1b0自相關(guān)模型的經(jīng)濟(jì)計量方法：差分變換法，即利用差分變換（主要是廣義差分變換），將原模型變?yōu)椴罘帜Ｐ?，消去了自相關(guān)性。t=1與r/具有一階自相關(guān)。這種檢驗方法僅限于一階自回歸形式的自相關(guān)檢驗。utut1+εt這里第二節(jié)(X(X服從正態(tài)分布，u檢驗異方差的思路是檢驗隨機(jī)項的方差與解釋變量觀測值之間是否存在相關(guān)性。內(nèi)容提要：第一節(jié)這樣的模型叫內(nèi)蘊線性模型。LlnC—D+第一個條件不滿足，只要第二個條件滿足，可通過變量直2iZi線性回歸模型的線性是指：（1）解釋變量線性，即被解釋變量與每一個解釋變量回歸方程通過了T的自由度是k/1ib0CiikFTSSku(0,s+uijj0為解釋變量的樣本觀測值矩陣（第一列全為的方差s 2)的方差可表示為：Var(b?Yb?+X=（二）本章重點、要點本章重點是多元線性回歸模型的最小二乘估計（利用矩陣表示）和統(tǒng)計檢驗（“擬合優(yōu)度”判定，回歸系數(shù)的軟件進(jìn)行一元線性回歸分析。H0:b1=0，則認(rèn)為回歸方程無顯著意義，即總體F?。┑腍0：b1=0；備擇假設(shè)n（這里僅給出了對XT)（3）給定顯著水平aH0：b1=0；備擇假設(shè)S可以衡量估計量xi1(b?代替s 2,s u越小，回歸直線與樣本點“擬合優(yōu)度”越差。=ESS由此可得的標(biāo)準(zhǔn)差（或叫回歸標(biāo)準(zhǔn)差）。r2163。2S，這里s u=s 的無偏性估計量：軟件進(jìn)行最小二乘估計。b0=為殘差，使殘n n差平方和i=1 i=12i i i方程（簡稱回歸方程）? ? ?Yi是E(uiuu的均值為零，即=的方法叫最小二乘法。b?1Y?i~)與X參數(shù)估計量的統(tǒng)計性質(zhì)，即線性、無偏性和最小方差性（有效性）。u內(nèi)容提要經(jīng)濟(jì)計量學(xué)是經(jīng)濟(jì)學(xué)、數(shù)學(xué)和統(tǒng)計學(xué)相結(jié)合的一門綜合性學(xué)科。說得更確切些，經(jīng)濟(jì)計量學(xué)是以經(jīng)濟(jì)理論為前提，利用數(shù)學(xué)、數(shù)理統(tǒng)計方法和計算技術(shù)，根據(jù)實際觀測資料來研究帶有隨機(jī)影響的經(jīng)濟(jì)數(shù)量關(guān)系和規(guī)律的一門學(xué)科。方差的估計量。利用回歸方程進(jìn)行預(yù)測，主要是單個值和均值的點預(yù)測。iY=N)X參數(shù)的最小二乘法估計量為：/229。YE(ui具有等方差2 2解釋變量不相關(guān)，jjYi=Yi+根據(jù)模型的經(jīng)典假定，可以證明最小二乘估計量具有線性、無偏性和最小方差性（有效性）。E是未知的，可求得229。作為回歸直線（方程）與樣本點“擬回歸系數(shù)的顯著性檢驗（假設(shè)檢驗）?；貧w直線（方程）與樣本點“擬合優(yōu)度的判定”；總離差平方和分解：TSS=ESS+RSS，i ?i iTSS=229。2即得)229。248。2?為估計量b1(b1)b1SH1：b1≠0? ?（2）計算統(tǒng)計量(=179。線性顯著；若2?T b12)回歸方程的顯著性檢—FH1：b1≠0（2）計算統(tǒng)計量FFaY第三章tb02iuii=1,2,…,n方差和無序列相關(guān)假定，即Var(ui=回歸方程為)=s 2CX)的估計量用矩陣表示Y1），b；(2)隨機(jī)項等2 2Cov(ui)；)12In的估計量。1總離差
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