金融计量学计量回归相关知识.ppt
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1、,计量回归相关知识,内容概要,一、回归分析基本模型及假设,回归分析模型经典线性回归模型可以矩阵的形式表达为: 其中,Y和X均表示向量,u表示服从一定分布形式的随机扰动项,也称误差项。如果回归模型中有两个解释变量 以及一个常数项,则上式可以表达为:,一、回归分析基本模型及假设,经典线形回归模型假设模型对于系数是线性的,可以表示为 或 ;X是确定变量且各X间无共线性;误差项的条件均值为0,即 ;同方差,即 ;误差项无序列相关性,即 ;误差项服从正态分析,即 。前五个假设组成高斯-马尔可夫假设,保证了普通最小二乘法(OLS)是最优线性无偏估计,这就是著名的高斯-马尔可夫定理。全部六个假设组成CLRM
2、假设,保证了对系数的统计推断在任何样本下都适用t 和F检验。,二、最小二乘分析,最小二乘分析最小二乘法,也称普通最小二乘法(OLS)。以 表示和的估计值,估计残差等于 。最小二乘法的目标就是要使目标函数方程式:相对未知参数 最小,其中ESS为残差平方和。因此,OLS方法是将上述目标函数式对 求偏导并令结果等于0,从而求使残差平方和最小的系数估计值。,二、最小二乘估计,以一元线性回归模型 为例,假定该模型满足CLRM的所有假设,则 ,所以 由此可得OLS的估计系数 为:,二、最小二乘估计,以多元线性回归模型 为例,通过即可估计出模型内的系数和系数的标准差等。因为 ,因此根据矩阵运算法则可以得到:
3、上式对 微分,即可得,三、估计量的精准度和拟合优度,估计量的精准度方差是估计量的精准度的指标定义 为误差项的方差,则估计量的方差表达式为:,三、估计量的精准度和拟合优度,拟合优度 拟合优度统计量 是用来判断某一关系是否可以相对更好的对观察值进行描述,即度量模型拟合优度的方法。拟合优度统计量定义为:其中,总残差平方和 被回归方程解释了的残差平方和 剩余残差平方和拟合优度统计量的改进,四、假设检验,检验统计量分布如果统计量满足CLRM假设,获得的检验统计量服从t或者F-分布;如果统计量只满足高斯-马尔可夫假设,只要样本相对较大,获得的检验统计量服从渐进t或者渐进F-分布。,四、假设检验,假设检验以
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