經濟計量學課程學習指導書-免費閱讀
【正文】 +往往線性相關，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）Ct=r滿足rYp+X關于消費函數(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自相關模型的經濟計量方法：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?，消去了自相關性。t=1與r/具有一階自相關。這種檢驗方法僅限于一階自回歸形式的自相關檢驗。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項的方差與解釋變量觀測值之間是否存在相關性。內容提要：第一節(jié)這樣的模型叫內蘊線性模型。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)的軟件進行一元線性回歸分析。H0:b1=0，則認為回歸方程無顯著意義，即總體F?。┑腍0：b1=0；備擇假設n（這里僅給出了對XT)（3）給定顯著水平aH0：b1=0；備擇假設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由此可得的標準差（或叫回歸標準差）。r2163。2S，這里s u=s 的無偏性估計量：軟件進行最小二乘估計。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，即線性、無偏性和最小方差性（有效性）。u內容提要經濟計量學是經濟學、數(shù)學和統(tǒng)計學相結合的一門綜合性學科。說得更確切些，經濟計量學是以經濟理論為前提，利用數(shù)學、數(shù)理統(tǒng)計方法和計算技術，根據(jù)實際觀測資料來研究帶有隨機影響的經濟數(shù)量關系和規(guī)律的一門學科。方差的估計量。利用回歸方程進行預測，主要是單個值和均值的點預測。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，jjYi=Yi+根據(jù)模型的經典假定，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)隨機項等2 2Cov(ui)；)12In的估計量。1總離差
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