[經(jīng)濟(jì)學(xué)]時(shí)間序列預(yù)測(cè)與回歸分析模型-資料下載頁
2025-10-10 02:35本頁面
【正文】 ) ? 被預(yù)測(cè)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(cè)的變量 3. 主要用于預(yù)測(cè)和估計(jì) 第 36頁 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 第 37頁 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(duì)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)? 的方程稱為回歸模型 。 第 38頁 回歸方法 （ 1）收集有關(guān)資料。將各種可能的影響因素的有關(guān)數(shù)據(jù)盡可能多地收集起來。 （ 2）判斷趨勢(shì)。根據(jù)收集到的數(shù)據(jù)，判斷其變化趨勢(shì)，從而為建立相應(yīng)的數(shù)學(xué)模型作準(zhǔn)備。對(duì)于變量不多的問題，可以通過繪制散點(diǎn)圖來判斷變化趨勢(shì)。 （ 3）建立預(yù)測(cè)數(shù)學(xué)模型。根據(jù)歷史數(shù)據(jù)的變化趨勢(shì)，選擇相應(yīng)的描述該問題的數(shù)學(xué)模型，并采用相關(guān)的計(jì)算技術(shù)來估計(jì)數(shù)學(xué)模型的參數(shù)。 第 39頁 回歸方法 （ 4）相關(guān)檢驗(yàn)。對(duì)建立的預(yù)測(cè)數(shù)學(xué)模型，必須進(jìn)行有關(guān)的檢驗(yàn)，主要是通過計(jì)算預(yù)測(cè)模型的相關(guān) 系數(shù)、方差（或標(biāo)準(zhǔn)差）以及顯著性等指標(biāo)，來判斷預(yù)測(cè)模型的準(zhǔn)確性、是否需要修正、采用何種方法修正等。 第 40頁 回歸方法 建立回歸模型的一般方法是采用最小二乘法，其原理是尋找最優(yōu)的待估計(jì)參數(shù)，使殘差（組內(nèi)平方和）最小。 第 41頁 回歸方法 （ 1）一元線性回歸模型。當(dāng)只有兩個(gè)變量（一個(gè)自變量和一個(gè)因變量），并且它們之間存在線性關(guān)系時(shí)，可以用一元線性回歸模型來描述。一元線性回歸模型為 = a+ b x 式中， a,b—回歸系數(shù)，其中 a代表截距， b代表斜率。 代表預(yù)測(cè)值。 ?y?y第 42頁 回歸方法 （ 2）一元非線性回歸模型。當(dāng)變量 x和 y之間不能用線性關(guān)系來描述時(shí)，則需要建立一元非線性回歸模型。根據(jù)變量x和 y之間的關(guān)系，一元非線性回歸模型常見的幾種情況有： 對(duì)數(shù)模型 ： =a+blnx 指數(shù)模型 ： 乘冪模型 雙曲線模型 ?ybxaey ??baxy ??xbay1???第 43頁 回歸方法 （ 3）多元線性回歸模型。當(dāng)自變量有兩個(gè)或兩個(gè)以上，且因變量與這些自變量之間呈線性組合關(guān)系時(shí)，它們就構(gòu)成了多元線性回歸模型。模型的形式為： 式中 a,b1,b2,…,b m—估計(jì)參數(shù)； x1,x2,…,x m—自變量。 mm xbxbxbay ?????? ...2211第 44頁 線性回歸分析 圖表法僅能解決一元線性或非線性回歸問題，不能解決多元回歸問題 回歸分析法可以對(duì)一元線性或多元線性以及某些可以轉(zhuǎn)化為線性的非線性問題進(jìn)行回歸分析。
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