計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)ppt課件(2)-展示頁(yè)
2025-05-12 07:21本頁(yè)面
【正文】 （ 元 ） 800 1 1 0 0 1400 1700 2022 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 2022 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） 2022 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的消費(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。 即如果知道了家庭的月收入，能否預(yù)測(cè)該社區(qū)家庭的平均月消費(fèi)支出水平。 ? 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)。 ? 兩類變量； – 被解釋變量 （ Explained Variable）或 應(yīng)變量（ Dependent Variable）。 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）變量的具體依賴關(guān)系的計(jì)算方法和理論。 – 相關(guān)分析 對(duì)稱地對(duì)待任何（兩個(gè)）變量，兩個(gè)變量都被看作是隨機(jī)的。 ? 注意： – 不存在線性相關(guān)并不意味著不相關(guān)。 ? 相關(guān)分析 適用于所有統(tǒng)計(jì)關(guān)系。 ? ? 2, 半徑半徑圓面積 ??? ??f? 統(tǒng)計(jì)依賴或相關(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。第二章 經(jīng)典單方程計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型： 一元線性回歸模型 The Classical Single Equation Econometric Model: Simple Regression Model 本章內(nèi)容 ? 回歸分析概述 ? 一元線性回歸模型的參數(shù)估計(jì) ? 一元線性回歸模型的檢驗(yàn) ? 一元線性回歸模型的預(yù)測(cè) 167。 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。 ? ?施肥量陽(yáng)光降雨量氣溫農(nóng)作物產(chǎn)量 ,f?? 對(duì)變量間 統(tǒng)計(jì)依賴關(guān)系 的考察主要是通過(guò) 相關(guān)分析 (correlation analysis)或 回歸分析(regression analysis)來(lái)完成的。 – 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。 – 存在相關(guān)關(guān)系并不一定存在因果關(guān)系。 – 回歸分析 對(duì)變量的處理方法存在不對(duì)稱性，即區(qū)分應(yīng)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。 ? 其目的 在于通過(guò)后者的已知或設(shè)定值，去估計(jì)和（或）預(yù)測(cè)前者的（總體）均值。 – 解釋變量 （ Explanatory Variable）或 自變量（ Independent Variable）。 二、總體回歸函數(shù) Population Regression Function, PRF 條件均值 （ conditional mean） ? 例 ： 一個(gè)假想的社區(qū)有 100戶家庭組成，欲研究該社區(qū)每月 家庭消費(fèi)支出 Y與每月 家庭可支配收入 X的關(guān)系。 ? 為達(dá)到此目的，將該 100戶家庭劃分為組內(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。 ? 因此，給定收入 X的值 Xi，可得消費(fèi)支出 Y的條件均值 （ conditional mean）或 條件期望（ conditional expectation）： E(Y|X=Xi)。 0 500 1000 1500 2022 2500 3000 3500 500 1000 1500 2022 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的期望軌跡稱為 總體回歸線 （ population regression line），或更一般地稱為 總體回歸曲線（ population regression curve）。 )()|( ii XfXYE ?? 含義： 回歸函數(shù)（ PRF）說(shuō)明被解釋變量 Y的平均狀態(tài)（總體條件期望）隨解釋變量 X變化的規(guī)律。 ? 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)。 三、隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng) Stochastic Disturbance ? 總體回歸函數(shù)說(shuō)明在給定的收入水平 Xi下，該社區(qū)家庭平均的消費(fèi)支出水平。 ? 稱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，又稱為 隨機(jī)干擾項(xiàng) （ stochastic disturbance）或隨機(jī)誤差項(xiàng) （ stochastic error）。 ? 稱為 總體回歸函數(shù)（ PRF） 的隨機(jī)設(shè)定形式。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，因此也稱為 總體回歸模型 (PRM)。 ? 產(chǎn)生并設(shè)計(jì)隨機(jī)誤差項(xiàng)的主要原因： – 理論的模糊性； – 數(shù)據(jù)的欠缺； – 節(jié)省原則； – ?? 四、樣本回歸函數(shù) Sample Regression Function, S
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