本科经济计量学第2章第4版.pptx

第2章 线性回归的基本思想 ——双变量模型 2.7 从双变量回归到多元线性回归 2.8 参数估计： 普通最小二乘法 2.6 性 ”回归的特殊含义 2. 11 总结 2. 1 回归的含义 回归分析是用来研究一个变量（称之为被解释变 量explained variable或应变量 dependent variable）与 另一个或多个变量（称之为解释变量 explanatory variable或自变量 independent variabl 之间关系的 一种分析方法。 例如研究商品的需求量与该商品的价格、消费者 的收入以及其他同类商品的价格之间的关系。 通常我们用Y 表示应变量 ， 用 X 表示自变量。 回归分析是用来处理一个 应变量与另一个或多个 自变量的关系 ， 但它并不一定表明因果关系的存在。 两个变量是否存在因果关系 ， 哪一个是应变量 ， 哪一 个是自变量是由正确的 经济理论决定的。 需要注意的是 具有因果关系的变量之间一定具有 数学上的相关关系 ， 而具有相关关系的变量之间并不 一定具有因果关系。 例如： 中国的国内生产总值与印度的人口之间具 有较强的相关性（相关系数较高） ， 因为二者都以较 快的速度增长 ， 但显然二者之间不具有因果关系。 回归分析的应用 ? （1 ）通过已知变量的值来估计应变量的均值 ? （2 ）根据经济理论建立适当的假设并对其进行 检验 ? （3 ）根据自变量的值对应变量的均值进行预测 ? （4 ）上述多个目标的综合 4 33 27 28 29 30 30 31 30 30 31 5 23 24 26 27 28 29 30 29 27 28 6 15 20 22 26 25 27 29 33 30 32 7 18 18 20 23 23 25 26 32 28 30 8 12 15 17 21 22 22 24 30 32 31 9 13 14 16 18 20 18 25 31 32 33 10 15 10 19 16 18 32 23 25 34 31 均值 20.9 22. 1 24.4 26. 1 27.3 29.2 30.3 31.9 33.0 33.6 6 200 35 31 30 250 38 36 33 275 40 37 32 225 36 34 31 300 42 39 34 375 46 40 34 350 45 39 33 325 43 35 31 175 33 31 29 150 28 27 25 个人可支配收入 分析步骤： （1） 以个人可支配收入 X 为横轴 ， 每周博彩支出 量Y 为纵轴 ， 对表中数据作散点图。 （2） 分析两变量间的关系 （3） 做出总体回归直线 50 45 40 35 出 25 彩 博 15 10 5 0 125 150 175 200 225 250 275 收 入 300 325 350 375 400 30 支 第2章 20 第2章 总体回归函数PRF E (Y |X i )? B 1 ? B 2 X i (2-1) Y 的条件期望 ， 可简写为 E(Y) B 1和B 2是参数(parameters)， 也称回归系数 (regression co efficien。ts) B 1又称为截距(intercept，)B 2又称为斜率 (slope。) 斜率度量了X 每变动一个单位 ， Y 的条件均值的变化 率 。 注意： 回归分析是条件回归分析 (conditional regression an alysi。s) 第2章 2.3 总体回归函数的统计或随机设定 随机总体回归方程 (stochastic PRF) Yi ? B1 ? B 2 X i ? ui (2-2) ui表示随机误差项 (random error term) ， 简称误差项。 150 300 X 每周个人可支配收入（美元） Y 每 周 博 彩 支 出 ( 美 元 ) 0 25 }u 20.90 30.3 }u . 24.0 10 . . 第2章 2.4 随机误差项的性质 （1） 在解释变量中被忽略的因素的影响； （2） 变量观测值的观测误差的影响； （3） 其它随机因素的影响包括人类行为中的一些 内在随机性； （4） 奥卡姆的剃刀原则 ——“简单优于复杂 ” 。 前面我们已经介绍了： 总体回归函数 PRF E (Y |X i )? B 1 ? B 2 X i (2-1) 随机总体回归方程 (stochastic