第五章线性回归的优秀PPT.ppt

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1、第五章 线性回归的第一页，本课件共有62页线性回归的定式偏差线性回归的定式偏差本章讨论变量关系非线性、存在异常值、本章讨论变量关系非线性、存在异常值、规律性扰动和解释变量缺落等导致的线性规律性扰动和解释变量缺落等导致的线性回归模型前两条假设不成立的定式偏差，回归模型前两条假设不成立的定式偏差，包括它们对线性回归分析的影响、判断和包括它们对线性回归分析的影响、判断和处理的方法等。处理的方法等。第二页，本课件共有62页线性回归的定式偏差线性回归的定式偏差第一节第一节 变量关系非线性变量关系非线性第二节第二节 异常值异常值第三节第三节 规律性扰动规律性扰动第四节第四节 解释变量缺落解释变量缺落第五节

2、第五节 参数变化参数变化第三页，本课件共有62页第一节第一节 变量关系非线性变量关系非线性（一）问题（一）问题（二）发现和判断（二）发现和判断（三）问题的处理和非线性回归（三）问题的处理和非线性回归 1.1.泰勒级数展开法泰勒级数展开法 2.2.非线性最小二乘法非线性最小二乘法第四页，本课件共有62页（一）问题（一）问题例：变量之间的真实关系例：变量之间的真实关系 其中其中 满足满足 和线性回归模型的其和线性回归模型的其他假设。他假设。使用的模型使用的模型 因为因为 所以所以 不可能不可能 始终为始终为0 0。第五页，本课件共有62页例：变量之间的真实关系例：变量之间的真实关系 其中其中 满足

3、满足 和线性回归模型的其和线性回归模型的其他假设。他假设。使用的模型使用的模型 变换变换 后模型为后模型为 因为因为 不可能始终为不可能始终为0 0。回归分析的有效性失去了保障回归分析的有效性失去了保障第六页，本课件共有62页（二）发现和判断（二）发现和判断用数理经济分析方法，对模型的关系进行用数理经济分析方法，对模型的关系进行更深入的分析。更深入的分析。根据数据及其分布图形、散点图进行直接根据数据及其分布图形、散点图进行直接判断。判断。非线性变量关系的残差序列图非线性变量关系的残差序列图第七页，本课件共有62页（三）问题的处理和非线性回归（三）问题的处理和非线性回归1、模型修正和变换、模型修

4、正和变换 恢复模型的合理非线性形式恢复模型的合理非线性形式 然后再变换成线性模型然后再变换成线性模型第八页，本课件共有62页泰勒级数展开法泰勒级数展开法2 2、泰勒级数展开法、泰勒级数展开法 假设一个非线性的变量关系为：假设一个非线性的变量关系为：在在 处对处对 作泰勒级数展开：作泰勒级数展开：第九页，本课件共有62页 整理可得：整理可得：若令：若令：可以得到：可以得到：泰勒级数展开的反复迭代泰勒级数展开的反复迭代第十页，本课件共有62页 3、非线性最小二乘法、非线性最小二乘法 （非线性最优化等）（非线性最优化等）直接用直接用Eviews软件进行估计。软件进行估计。第十一页，本课件共有62页例

5、例51：某地总消费和收入两个变量的数据如下表所示。某地总消费和收入两个变量的数据如下表所示。Y为为总收入，总收入，C是消费是消费第十二页，本课件共有62页散点图散点图C在在Eviews中专门用于表示常数项，因此用中专门用于表示常数项，因此用CC表示消表示消费。费。第十三页，本课件共有62页线性回归结果线性回归结果第十四页，本课件共有62页残差序列图残差序列图第十五页，本课件共有62页非线性回归结果非线性回归结果第十六页，本课件共有62页第二节第二节 异常值异常值问题问题异常值的发现和判断异常值的发现和判断问题的处理问题的处理第十七页，本课件共有62页（一）（一）问题问题现实经济中常常存在这样的

6、情况，一些突发事件或变现实经济中常常存在这样的情况，一些突发事件或变化对经济活动或经济关系造成短暂的但确实很显著的化对经济活动或经济关系造成短暂的但确实很显著的冲击影响。冲击影响。这些影响既不能被看作微小的随机扰动，但又不会决定这些影响既不能被看作微小的随机扰动，但又不会决定或改变长期的经济关系。这种情况在经济数据中反映出或改变长期的经济关系。这种情况在经济数据中反映出来，就会表现为一个脱离基本趋势的异常值。来，就会表现为一个脱离基本趋势的异常值。如果所研究的经济问题或者相关数据中存在这种如果所研究的经济问题或者相关数据中存在这种情况，建立线性回归模型时又没有预先处理或剔情况，建立线性回归模型

7、时又没有预先处理或剔除这种影响，就会表现为模型误差项在相应时点除这种影响，就会表现为模型误差项在相应时点存在均值非存在均值非0的问题。的问题。第十八页，本课件共有62页（一）（一）问题的特征问题的特征例如变量例如变量 和和 在长期的关系中，基本上都满足线在长期的关系中，基本上都满足线性回归模型的各个假设，但在时刻性回归模型的各个假设，但在时刻 有了一个突有了一个突发情况，如果仍然用线性回归模型发情况，如果仍然用线性回归模型这个模型的误差项这个模型的误差项 的均值，实际上就是的均值，实际上就是 第十九页，本课件共有62页（一）（一）问题的特征问题的特征这种情况如果不作处理，那么线性回归结这种情况

8、如果不作处理，那么线性回归结果就会差强人意。果就会差强人意。因为此时适用普通最小二乘法的前提条件因为此时适用普通最小二乘法的前提条件即模型的第二条假设不成立，参数估计量即模型的第二条假设不成立，参数估计量的性质和相关统计推断都会失效。的性质和相关统计推断都会失效。第二十页，本课件共有62页（二）发现和判断（二）发现和判断克服异常值对线性回归分析影响的前提，是发现和判断异克服异常值对线性回归分析影响的前提，是发现和判断异常值是否存在和在哪些时点存在。常值是否存在和在哪些时点存在。方法一是分析经济问题的相关背景情况，包括对经济现象、方法一是分析经济问题的相关背景情况，包括对经济现象、相关社会经济事

9、件、以及数据序列的直接分析。相关社会经济事件、以及数据序列的直接分析。方法二是进行残差序列分析。这是从技术角度发现和判断异方法二是进行残差序列分析。这是从技术角度发现和判断异常值问题的基本方法。因为异常值只是个别情况，因此即使常值问题的基本方法。因为异常值只是个别情况，因此即使模型存在异常值问题，最小二乘估计仍是一致估计量，回归模型存在异常值问题，最小二乘估计仍是一致估计量，回归残差仍然能很好的近似得出模型的误差项，回归残差中会包残差仍然能很好的近似得出模型的误差项，回归残差中会包含由于异常值所导致模型误差项均值非含由于异常值所导致模型误差项均值非0的信息。的信息。第二十一页，本课件共有62页

10、（二）发现和判断（二）发现和判断基本方法：回归残差序列分析基本方法：回归残差序列分析具体方法：模型假定成立的前提下，残差服从正态分布具体方法：模型假定成立的前提下，残差服从正态分布根据残差序列计算残差的标准差根据残差序列计算残差的标准差用用 去除各个残差，如果发现某个残差去除各个残差，如果发现某个残差 存在存在 的情况时，应该高度怀疑模型在时点的情况时，应该高度怀疑模型在时点 存在异常值问题存在异常值问题第二十二页，本课件共有62页（二）发现和判断（二）发现和判断异常值的检验异常值的检验注意有经济意义的根据。注意有经济意义的根据。第二十三页，本课件共有62页（三）问题的处理（三）问题的处理问题

11、问题方法：引入一个针对性的虚拟变量，定义式为方法：引入一个针对性的虚拟变量，定义式为 得到一个新的回归模型得到一个新的回归模型第二十四页，本课件共有62页（三）问题的处理（三）问题的处理由于两个模型的误差项之间有关系由于两个模型的误差项之间有关系因此因此第二十五页，本课件共有62页例：例：P66第二十六页，本课件共有62页第二十七页，本课件共有62页第二十八页，本课件共有62页引入虚拟变量后的回归结果引入虚拟变量后的回归结果第二十九页，本课件共有62页引入虚拟变量后的回归残差图引入虚拟变量后的回归残差图第三十页，本课件共有62页第三节第三节 规律性扰动规律性扰动问题问题问题的发现与判断问题的发

12、现与判断问题的处理问题的处理第三十一页，本课件共有62页一、问题一、问题除了异常值问题以外，周期性或其它规律性扰动，除了异常值问题以外，周期性或其它规律性扰动，也会使线性回归模型的误差项偏离零均值的假设。也会使线性回归模型的误差项偏离零均值的假设。此外，在横截面数据计量经济分析中，观测对象的性别、此外，在横截面数据计量经济分析中，观测对象的性别、年龄、受教育程度等特征差异，也是规律性扰动因素。年龄、受教育程度等特征差异，也是规律性扰动因素。这些问题不影响变量关系的总体趋势，但都会对变量关这些问题不影响变量关系的总体趋势，但都会对变量关系产生规律性影响，如果不预先加以处理或排除掉，就系产生规律性

13、影响，如果不预先加以处理或排除掉，就会导致误差项均值非零的问题出现，影响回归分析的效会导致误差项均值非零的问题出现，影响回归分析的效果。果。第三十二页，本课件共有62页一、问题一、问题例如，变量例如，变量Y的季度数据中，第一季度总会受到一个季节性因素的季度数据中，第一季度总会受到一个季节性因素的影响。的影响。如果我们忽视这种影响，用两变量模型如果我们忽视这种影响，用两变量模型或多元模型或多元模型研究研究Y的规律，就会遇到误差项非的规律，就会遇到误差项非0问题，即问题，即第三十三页，本课件共有62页二、问题的发现和判断二、问题的发现和判断经济问题背景分析经济问题背景分析回归残差序列图分析回归残差

14、序列图分析两种分析相结合，确定其是否属于规律性两种分析相结合，确定其是否属于规律性扰动扰动第三十四页，本课件共有62页三、问题的处理三、问题的处理解决规律性扰动问题的方法之一就是对数据进行统计平解决规律性扰动问题的方法之一就是对数据进行统计平滑处理，消除季节性或其他周期性扰动的影响。但这样滑处理，消除季节性或其他周期性扰动的影响。但这样容易产生两个问题：一是不能区别趋势因素和季节性扰容易产生两个问题：一是不能区别趋势因素和季节性扰动，不能真正确定所研究变量关系的具体变化轨迹，二动，不能真正确定所研究变量关系的具体变化轨迹，二是容易导致误差序列自相关问题。因此，它不是克服规是容易导致误差序列自相

15、关问题。因此，它不是克服规律性扰动对线性回归分析影响的好方法律性扰动对线性回归分析影响的好方法处理规律性扰动的较好方法是引进虚拟变量，有时处理规律性扰动的较好方法是引进虚拟变量，有时需要引进多个虚拟变量。需要引进多个虚拟变量。第三十五页，本课件共有62页例如（例如（1）在上个例子中，第一季度存在季节性因素的影响，在上个例子中，第一季度存在季节性因素的影响，在这个例子中，可使用虚拟变量在这个例子中，可使用虚拟变量把模型改为把模型改为或或那么新模型的误差项就不再存在均值非那么新模型的误差项就不再存在均值非0的问题，回归分析的效果的问题，回归分析的效果就能得到保证。就能得到保证。第三十六页，本课件共

16、有62页例如（例如（2）如果第一季度受到一种季节性因素影响，第三季度受到另一如果第一季度受到一种季节性因素影响，第三季度受到另一种方向和力度不同的因素的扰动，那么可以引进两个虚拟变种方向和力度不同的因素的扰动，那么可以引进两个虚拟变量，即量，即和和将两个虚拟变量引入模型，模型变为将两个虚拟变量引入模型，模型变为或或第三十七页，本课件共有62页对于截面数据计量分析的例子对于截面数据计量分析的例子对于截面数据计量分析中，观测对象特征差异导致的规律性扰动，对于截面数据计量分析中，观测对象特征差异导致的规律性扰动，也可以利用虚拟变量加以处理。也可以利用虚拟变量加以处理。如观测对象的性别是一个影响因素，

17、解决的办法就是在模如观测对象的性别是一个影响因素，解决的办法就是在模型中引进虚拟变量，即型中引进虚拟变量，即n这个虚拟变量就能解决由于观测对象的性别因素所导致的误这个虚拟变量就能解决由于观测对象的性别因素所导致的误差项均值非差项均值非0问题。问题。第三十八页，本课件共有62页注注 意意利用虚拟变量解决扰动问题时，引进虚拟变量是有利用虚拟变量解决扰动问题时，引进虚拟变量是有限度的，因为引进一个虚拟变量就意味着要多估计限度的，因为引进一个虚拟变量就意味着要多估计一个参数和损失一个自由度，对回归分析的效果有一个参数和损失一个自由度，对回归分析的效果有不利影响。不利影响。引进虚拟变量要注意引进虚拟变量

18、要注意“虚拟变量陷阱虚拟变量陷阱”。即属性和类。即属性和类别的个数与虚拟变量个数一致，模型无截距。如上别的个数与虚拟变量个数一致，模型无截距。如上述季节性扰动模型同时引进对应全部述季节性扰动模型同时引进对应全部4个季节的，按个季节的，按照类似规则定义的四个虚拟变量照类似规则定义的四个虚拟变量 那那么因为这么因为这4个虚拟变量相加等于个虚拟变量相加等于1，则当这四个变量同，则当这四个变量同时出现在一个模型中，必然导致解释变量严格线性相关，时出现在一个模型中，必然导致解释变量严格线性相关，导致模型的崩溃。同样，在考虑性别因素时，若同时引进导致模型的崩溃。同样，在考虑性别因素时，若同时引进男性和女性

19、两个虚拟变量也会落入虚拟变量陷阱，所以，男性和女性两个虚拟变量也会落入虚拟变量陷阱，所以，引进虚拟变量时，应该谨慎。引进虚拟变量时，应该谨慎。第三十九页，本课件共有62页例题例题 （考虑性别的一个回归模型）（考虑性别的一个回归模型）性别（性别（1 1为男性、为男性、0 0为女性）为女性）m m教龄教龄x x年薪（千美元）年薪（千美元）y y1 11 123230 01 119.519.51 12 224 24 0 02 221211 13 325250 03 322221 14 426.526.50 04 423.123.10 05 525251 15 528281 16 629.529.50

20、 06 626260 07 727.527.51 17 731.531.50 08 82929第四十页，本课件共有62页看年薪和教龄之间的散点图看年薪和教龄之间的散点图第四十一页，本课件共有62页 不加虚拟变量的回归结果不加虚拟变量的回归结果第四十二页，本课件共有62页加上虚拟变量后的回归结果加上虚拟变量后的回归结果第四十三页，本课件共有62页第四节第四节 解释变量缺落解释变量缺落问题问题发现与判断发现与判断问题的处理问题的处理第四十四页，本课件共有62页问题问题解释变量缺落，也是引起误差项均值非解释变量缺落，也是引起误差项均值非0问题的常见原因。问题的常见原因。所谓解释变量缺落，就是线性回归

21、模型设所谓解释变量缺落，就是线性回归模型设定的变量关系中，忽略了某些重要的、对定的变量关系中，忽略了某些重要的、对被解释变量有趋势性影响的因素。被解释变量有趋势性影响的因素。被忽略的因素对被解释变量的影响，会从被忽略的因素对被解释变量的影响，会从误差项中表现出来，导致误差不再是纯粹误差项中表现出来，导致误差不再是纯粹的随机扰动。的随机扰动。第四十五页，本课件共有62页例如例如若真实的变量关系为若真实的变量关系为若采用变量关系若采用变量关系第四十六页，本课件共有62页发现和判断：发现和判断：经济背景分析和残差序列分析经济背景分析和残差序列分析e第四十七页，本课件共有62页问题的处理问题的处理根据

22、找到的原因即缺落的解释变量，针对根据找到的原因即缺落的解释变量，针对性的加入该缺落的解释变量，就可以解决性的加入该缺落的解释变量，就可以解决问题。问题。第四十八页，本课件共有62页第五节第五节 参数变化参数变化问题问题发现和判断发现和判断问题的解决问题的解决第四十九页，本课件共有62页问题问题参数改变是指在考察期间（样本数据范围）参数改变是指在考察期间（样本数据范围），变量关系中的参数发生变化，这种问题，变量关系中的参数发生变化，这种问题也可以被理解为模型的稳定性问题。也可以被理解为模型的稳定性问题。这时实际上不能用同一个线性回归模型研这时实际上不能用同一个线性回归模型研究变量在整个考察期间的

23、关系。究变量在整个考察期间的关系。如果忽视这种模型参数变化，也会导致误如果忽视这种模型参数变化，也会导致误差项均值非差项均值非0问题。问题。第五十页，本课件共有62页问题问题以两变量线性关系在考察期以两变量线性关系在考察期【0，T】中的中的t时刻参数发生变化为例。时刻参数发生变化为例。这种情况下，真实的变量关系可以用这种情况下，真实的变量关系可以用【0，t】和和【t，T】两个时期中的两个模型分别表示，即两个时期中的两个模型分别表示，即其中，其中，和和 都满足均值为都满足均值为0和线性回归模型的其它假设，和线性回归模型的其它假设，且且如果忽略模型参数的变化，用同一变量关系如果忽略模型参数的变化，

24、用同一变量关系代表代表Y和和X在整个【在整个【0，T】时期的关系，那么在两个时】时期的关系，那么在两个时期中的误差项就分别为期中的误差项就分别为第五十一页，本课件共有62页和和因此，两个时期误差项的均值分别为因此，两个时期误差项的均值分别为和和很显然，除非很显然，除非 和和 同时成立，否则同时成立，否则 的均值不可能在两个时期都始终为的均值不可能在两个时期都始终为0。因此在参数发生改变时，必然导致误差项均值非因此在参数发生改变时，必然导致误差项均值非0的问的问题。题。第五十二页，本课件共有62页二、发现和判断二、发现和判断发现和判断模型参数改变的基本方法，也是经济发现和判断模型参数改变的基本方

25、法，也是经济问题背景分析和残差序列分析相结合。问题背景分析和残差序列分析相结合。如果以如果以i为横轴，残差为横轴，残差e为纵轴的残差序列分为纵轴的残差序列分布，存在某个时期附近转折的情况，就应该布，存在某个时期附近转折的情况，就应该考虑变量关系在该时刻可能存在参数改变。考虑变量关系在该时刻可能存在参数改变。第五十三页，本课件共有62页邹检验邹检验以怀疑发生结构参数变化的时点为界，把观测样本分为两组（每组以怀疑发生结构参数变化的时点为界，把观测样本分为两组（每组样本容量必须大于模型的解释变量数），样本容量必须大于模型的解释变量数），分别为两个子样本分别为两个子样本的样本容量。的样本容量。对两个子

26、样本和全样本分别进行回归，将两组子样本回归的残差对两个子样本和全样本分别进行回归，将两组子样本回归的残差平方和加总得到平方和加总得到 ，称为无约束的残差平方和，它的自由，称为无约束的残差平方和，它的自由度为度为 全样本的回归残差平方和为全样本的回归残差平方和为 ，自由度为，自由度为 称为有约束的残差平方和。用称为有约束的残差平方和。用“有约束的残有约束的残差平方和差平方和”减去减去“无约束的残差平方和无约束的残差平方和”，自由度为，自由度为K+1。第五十四页，本课件共有62页邹检验邹检验 F（K+1，）第五十五页，本课件共有62页左表给出19701991年各年的个人储蓄Y和个人收入X的数据，均

27、以10亿美元计。用邹检验以判明从时期19701980年到时期19811991年储蓄收入关系是否出现显著变化。第五十六页，本课件共有62页第五十七页，本课件共有62页第五十八页，本课件共有62页第五十九页，本课件共有62页F【（19953.781010.8425103.470）/2】/【（1010.842+5103.470）/（22-2-2）】20.362 F的临界值在的临界值在95的置信度下为的置信度下为3.55，在，在99的置的置信度下为信度下为6.01，F的值明显大于的值明显大于F的临界值，所以判的临界值，所以判定结构不稳定，在定结构不稳定，在1981年发生了结构变化。年发生了结构变化。第六十页，本课件共有62页利用虚拟变量检验结构的稳定性利用虚拟变量检验结构的稳定性引入虚拟变量：引入虚拟变量：模型设定为模型设定为第六十一页，本课件共有62页上述结果表明，截距和斜率均发生显著变化，即结构不上述结果表明，截距和斜率均发生显著变化，即结构不稳定。稳定。第六十二页，本课件共有62页