多元線性回歸模型的區(qū)間估計(jì)-在線瀏覽
2024-07-10 23:13本頁(yè)面
【正文】 uared resid Schwarz criterion Log likelihood HannanQuinn criter. Fstatistic DurbinWatson stat Prob(Fstatistic) 在消費(fèi)模型中， Eviews軟件估計(jì)結(jié)果 (1978~1999): 在消費(fèi)模型中， 1999年的 CONSP=,給出 2021年的 GDPP=, 再由模型： CONSP = + *GDPP + *CONSP(1) 計(jì)算得 2021年 CONSP的 預(yù)測(cè)值 為 :1658, 2021年人均消費(fèi)的 實(shí)際值 為 :。 均值 E(Y|X0)的 (1α)預(yù)測(cè)區(qū)間 : 10 2 0 0 010 2 0 0? ? ( ) ) ( | )? ? ( )Y t E Y XYt????????? ? ???? ? ?X X X XX X X X3. 一點(diǎn)啟示 ? 計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型用于預(yù)測(cè)時(shí)，必學(xué)嚴(yán)格科學(xué)地描述預(yù)測(cè)結(jié)果。 ? 如果要以 100%的概率給出區(qū)間 , 那么該區(qū)間是 ∞。 4. 如何縮小致信區(qū)間 ? 增大樣本容量 n，因?yàn)樵谕瑯拥臉颖救萘肯拢?n越大， t 分布表中的臨界值越小，同時(shí)，增大樣本容量，還可使樣本參數(shù)估計(jì)量的標(biāo)準(zhǔn)差減小； ? 提高模型的擬合優(yōu)度 ，模型擬合優(yōu)度越高，殘差平方和應(yīng)越小。 三、受約束回歸 (restricted regression) 在建立計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型時(shí) ， 根據(jù)經(jīng)濟(jì)理論有時(shí)需要對(duì)模型中變量的參數(shù)施加一定的約束條件 。 F檢驗(yàn)的思想 ：構(gòu)造一個(gè)統(tǒng)計(jì)量，對(duì)施加約束條件前后的模型進(jìn)行回歸，用二者殘差平方和大小的差異程度來(lái)檢驗(yàn)約束條件的真實(shí)性。 F檢驗(yàn)適用于所有關(guān)于參數(shù)線性約束的檢驗(yàn) 。 食品消費(fèi)需求函數(shù)： Q：人均食品消費(fèi)支出； X：城鎮(zhèn)居民人均消費(fèi)支出； P0：城鎮(zhèn)居民消費(fèi)支出價(jià)格縮減指數(shù)； P1：城鎮(zhèn)居民食品消費(fèi)支出價(jià)格縮減指數(shù)； 31210Q A X P P ????1 2 3 0? ? ?? ? ?約束條件： 0 1 2 1 3 0l n l n l n l nQ X P P? ? ? ? ?? ? ? ? ?(*) 10 1 200l n l n l nXPQPP? ? ? ?? ? ? ?(**) 對(duì) 無(wú)約束 的食品消費(fèi)需求模型的估計(jì)結(jié)果 (1981~1994): Dependent Variable: LOG(Q) Method: Least Squares Sample: 1981 1994 Included observations: 14 Variable Coefficient Std. Error tStatistic Prob
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