經(jīng)濟(jì)預(yù)測與決策判斷預(yù)測法-在線瀏覽
2024-10-23 11:11本頁面
【正文】 法 ? 是根據(jù)累計概率，確定不同預(yù)測意見的中位數(shù)，得出預(yù)測值。 ? 將調(diào)查表情況進(jìn)行匯總，求得預(yù)測值。 回歸分析預(yù)測法 ? 回歸分析預(yù)測法就是從各種經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象之間的相互關(guān)系出發(fā)，通過對與預(yù)測對象有聯(lián)系的現(xiàn)象的變動趨勢的回歸分析，推算出預(yù)測對象未來狀態(tài)數(shù)量表現(xiàn)的一種預(yù)測方法。 ? 在研究某一社會經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象的發(fā)展變化規(guī)律時，經(jīng)過分析可以找到影響這一現(xiàn)象變化的原因。而因變量則反映了自變量變化的結(jié)果。自變量的值是確定的，而因變量的值是隨機(jī)的。 父親們的身高與兒子們的身高之間 關(guān)系的研究 1889年 收集了上千個家庭的身高、臂長和腿長的記錄 企圖尋找出兒子們身高與父親們身高之間關(guān)系的具體表現(xiàn)形式 下圖是根據(jù) 1078個家庭的調(diào)查所作的散點圖（略圖） yx160 165 170 175 180 185 140 150 160 170 180 190 200 Y X 兒子們身高向著平均身高“回歸”，以保持種族的穩(wěn)定 “ 回歸 ” 一詞的由來 ? 從圖上雖可看出，個子高的父親確有生出個子高的兒子的傾向，同樣地，個子低的父親確有生出個子低的兒子的傾向。他百思不得其解，同時又發(fā)現(xiàn)某人種的平均身高是相當(dāng)穩(wěn)定的。 ? 后人將此種方法普遍用于尋找變量之間的規(guī)律 xyubxay ?????二、回歸分析與相關(guān)分析 ? 相關(guān)分析：是研究兩個或兩個以上隨機(jī)變量之間相互依存關(guān)系的緊密程度。 三、回歸模型的分類 ? ， 分為一元回歸模型和多元回歸模型 。 間是否線性 ? 分為線性回歸模型和非線性回歸模型。 ? 分為單一方程模型和聯(lián)立方程模型。 ? 單一方程的一元線性回歸分析是其它回歸分析的基礎(chǔ)，本章將主要介紹一元線性回歸預(yù)測法。 一、一元線性回歸模型 ? 若用 X代表自變量， Y代表因變量。該函數(shù)亦稱為總體回歸函數(shù)。 ? 在回歸分析中，我們要根據(jù) Y和 X的觀測值來估計未知的 b0和 b1的值，進(jìn)而建立回歸模型。為的估計式；為）的估計式；（為式中1100i10i? ? Y? , 3)(3 ??Y? bbbbYEXbbii??回歸模型 ? 對于樣本中每一個與 Xi相對的觀測值 Yi與由樣本回歸函數(shù)得到的估計值有一隨機(jī)偏差，這個偏差稱為隨機(jī)誤差，記為 ei。 ? ? ? 當(dāng)給定樣本 X和 Y的 n對觀測值時，我們希望據(jù)此建立的樣本回歸函數(shù)值應(yīng)盡可能接近觀測值 Yi， 使其樣本剩余的平方和盡可能地小，即 ?ei2?min。 圖 31 Y Yi . e . . . . 0 Xi X ? 根據(jù)最小二乘準(zhǔn)則建立樣本回歸函數(shù)的過程為最小二乘估計，簡記 OLS估計。 一元線性回歸模型的最小二乘估計 ??Y? 10i iXbb ?? eY?Y iii ?? ??YY?Y 10iii ii Xbbe ????? )??Y( 210i2 ii Xbbe ?????一元線性回歸模型的最小二乘估計 ? 由最小二乘準(zhǔn)則： ?ei2?min ? 有： 0?)??Y(?0?)??Y(?1210i120210i02??????????????????bXbbbbXbbbiiiiee0)??Y(20)??Y(210i10i??????????iiiXXbbXbb 0Xe0eiii????一元線性回歸模型的最小二乘估計式 6)(3 ?? 5)(3 )(? 10221nXbnYbXXnYXYXnbiiiiiiii????????????一元線性回歸模型的最小二乘估計式 8)(3 ?? 7)(3 )())((? 1021XbYbXXYYXXbiii????????參數(shù)的最小二乘估計式 ? 21iiixyxb???XbYb 10 ?? ??隨機(jī)誤差項方差的估計量 ? 模型參數(shù)估計主要包括：一是結(jié)構(gòu)參數(shù)的估計量，即回歸系數(shù)的估計量；二是隨機(jī)誤差項的分布參數(shù)，包括均值和方差。其中 iiii yyene?,2?22 ???? ???三、一元線性回歸模型的檢驗 ? （一）經(jīng)濟(jì)意義檢驗 主要檢驗參數(shù)估計量的符號和大小是否與經(jīng)濟(jì)理論與經(jīng)濟(jì)實際相符合，能否解釋經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象，即是否有經(jīng)濟(jì)意義。 ????22 .iiiiyxyxr擬合優(yōu)度檢驗（決定系數(shù)） ? 由最小二乘法所得直線究竟能夠?qū)@些點之間的關(guān)系加以反映？ ? 對這些點之間的關(guān)系或趨勢反映到了何種程度？ ? 于是必須經(jīng)過某種檢驗或者找出一個指標(biāo)，在一定可靠程度下，根據(jù)指標(biāo)值的大小，對擬合的優(yōu)度進(jìn)行評價。 平方和的分解 ? ?? ? ? ?? ?? ? ? ?? ? ? ?? ? ? ? ? ?? ?? ?? ?? ?? ? ? ?E S SR S ST S SyyyyyyE S SR S SyiiiiyiiiiiiT S Suyuuyuyuyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyiiiiiiiiiiiiiiiiiiii??????????????????????????????????????? ?? ????? ? ???? ??? ???? ?000222??????????????????????222222平方和分解的意義 ? TSS=ESS+RSS ? 被解釋變量 Y總的變動（差異） = ? 解釋變量 X引起的變動（差異）
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