计量经济学-第2章-简单线性回归模型教学内容.ppt

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1、计量量经济学学-第第2 2章章-简单线性回性回归模型模型 1.经济变量间的相互关系经济变量间的相互关系 确定性的函数关系确定性的函数关系 不确定性的统计关系不确定性的统计关系相关关系相关关系 (为随机变量为随机变量)没有关系没有关系 一、回归与相关一、回归与相关 （对统计学的回顾）（对统计学的回顾）22.2.相关关系相关关系相关关系的描述相关关系的描述相关关系最直观的描述方式相关关系最直观的描述方式坐标图坐标图（散布图）散布图）33.3.相关程度的度量相关程度的度量相关系数相关系数 总体线性相关系数总体线性相关系数：其中：其中：X的方差；的方差；Y的方差的方差 X和和Y的协方差的协方差样本线性

2、相关系数样本线性相关系数：其中：其中：和和 分别是变量分别是变量 和和 的样本观测值的样本观测值 和和 分别是变量分别是变量 和和 样本值的平均值样本值的平均值4 和和 都是相互对称的随机变量都是相互对称的随机变量 线线性性相关系数只反映变量间的线性相关程度，不相关系数只反映变量间的线性相关程度，不 能说明非能说明非 线性相关关系线性相关关系 样本相关系数是总体相关系数的样本估计值，由样本相关系数是总体相关系数的样本估计值，由 于抽样波动，样本相关系数是个随机变量，其统于抽样波动，样本相关系数是个随机变量，其统 计显著性有待检验计显著性有待检验 相关系数只能反映线性相关程度，不能确定因果相关系

3、数只能反映线性相关程度，不能确定因果 关系，不能说明相关关系具体接近哪条直线关系，不能说明相关关系具体接近哪条直线 计量经济学关心：计量经济学关心：变量间的因果关系及隐藏在随变量间的因果关系及隐藏在随机性后面的统计规律性，这有赖于回归分析方法机性后面的统计规律性，这有赖于回归分析方法 使用相关系数时应注意使用相关系数时应注意54.4.回归分析回归分析回归的回归的古典意义古典意义：高尔顿遗传学的回归概念高尔顿遗传学的回归概念(父母身高与子女身高的关系父母身高与子女身高的关系)回归的回归的现代意义现代意义：一个应变量对若干解释变量一个应变量对若干解释变量依存关系依存关系的研究的研究回归的回归的目的

4、（实质）目的（实质）：由固定的解释变量去由固定的解释变量去估计应变量的平均值估计应变量的平均值6四、回归与回归分析的内容四、回归与回归分析的内容（一）回归分析的基本思想和方法及（一）回归分析的基本思想和方法及“回归回归”名称的由来名称的由来 英国统计学家高尔顿（英国统计学家高尔顿（F.alton，18221911）和他的学生皮尔逊（和他的学生皮尔逊（.Pearson，18561936）在）在研究父母身高与其子女身高的遗传问题时，观察了研究父母身高与其子女身高的遗传问题时，观察了1078对夫妇，以每对夫妇的平均身高作为，而取他们对夫妇，以每对夫妇的平均身高作为，而取他们的一个成年儿子的身高作为，

5、将结果在平面直角坐标的一个成年儿子的身高作为，将结果在平面直角坐标系上绘成散点图，发现趋势近乎一条直线，计算出的系上绘成散点图，发现趋势近乎一条直线，计算出的回归直线方程为回归直线方程为y33.730.516 x这一方程表明：父母平均身高每增减一个单位时，其成年这一方程表明：父母平均身高每增减一个单位时，其成年子女的身高仅平增减子女的身高仅平增减0.516个单位。个单位。的的条件分布条件分布 当当解解释释变变量量 取取某某固固定定值值时时（条条件件），的的值值不不确确定定，的的不不同同取取值值形形成成一一定定的的分分布布，即即 的的条条件分布。件分布。的的条件期望条件期望 对于对于 的每一个取

6、值，的每一个取值，对对 所形成的分布确所形成的分布确 定其期望或均值，称定其期望或均值，称 为为 的条件期望或条的条件期望或条 件均值件均值 注意几个概念注意几个概念8 回归线回归线:对于每一个对于每一个 的取值，的取值，都有都有 的条件期望的条件期望 与之对应，与之对应，代表这些代表这些 的条件期的条件期 望的点的轨迹所形成望的点的轨迹所形成 的直线或曲线，称为的直线或曲线，称为 回归线。回归线。回归线与回归函数回归线与回归函数9 回归函数：回归函数：应变量应变量 的条件期望的条件期望 随解随解释变量释变量 的的变化而有规律的变化，如果把的的变化而有规律的变化，如果把 的条件期望的条件期望

7、表现为表现为 的某种函数的某种函数 这个函数称为回归函数。这个函数称为回归函数。回归函数分为：回归函数分为：总体回归函数和样本回归函数总体回归函数和样本回归函数举例：假如已知举例：假如已知100个家庭构成的总体。个家庭构成的总体。回归线与回归函数回归线与回归函数10 1.1.总体回归函数的概念总体回归函数的概念 前前提提：假假如如已已知知所所研研究究的的经经济济现现象象的的总总体体应应变变量量 和和解解释释变变量量 的的每每个个观观测测值值,可可以以计计算算出出总总体体应应变变量量 的的条条件件均均值值 ，并并将将其其表表现现为为解解释释变量变量 的某种函数的某种函数 这这个个函函数数称称为为

8、总总体体回回归归函函数数（PRF）,也也被被称称为为数据生成过程（数据生成过程（DGP)二、总体回归函数二、总体回归函数（PRFPRF）11实实际际的的经经济济研研究究中中总总体体回回归归函函数数通通常常是是未未知知的的，只只能能根根据据经经济济理理论论和和实实践践经经验验去去设设定定。“计计量量”的目的就是寻求的目的就是寻求PRFPRF。总总体体回回归归函函数数中中 与与 的的关关系系可可是是线线性性的的，也也可可是是非线性非线性的。的。对线性回归模型的对线性回归模型的“线性线性”有两种解释有两种解释 就变量而言就变量而言是线性的是线性的 的条件均值是的条件均值是 的线性函数的线性函数 就参

9、数而言就参数而言是线性的是线性的 的条件均值是参数的条件均值是参数 的线性函数的线性函数 3.3.如何理解总体回归函数如何理解总体回归函数12变量、参数均为变量、参数均为变量、参数均为变量、参数均为“线性线性线性线性”参数参数参数参数“线性线性线性线性”，变量，变量，变量，变量”非线非线非线非线性性性性”变量变量变量变量“线性线性线性线性”，参数，参数，参数，参数”非线非线非线非线性性性性”计量经济学中计量经济学中:线性回归模型主要指就参数而言是线性回归模型主要指就参数而言是“线性线性”,因因为只要对参数而言是线性的为只要对参数而言是线性的,都可以用类似的方法估计都可以用类似的方法估计其参数。

10、其参数。“线性线性”的判断的判断13三、随机扰动项三、随机扰动项概念概念:各个各个 值与条件均值值与条件均值 的偏差的偏差 代表代表 排除在模型以外的所有排除在模型以外的所有 因素对因素对 的影响。的影响。性质：性质：是期望为是期望为0有一定分布的随机变量有一定分布的随机变量 重要性：重要性：随机扰动项的性质决定着计量经济方随机扰动项的性质决定着计量经济方法的选择法的选择14 未知未知影响因素的代表影响因素的代表无法取得数据无法取得数据的已知影响因素的代表的已知影响因素的代表众多细小影响因素众多细小影响因素的综合代表的综合代表变量内在变量内在随机性随机性引入随机扰动项的原因引入随机扰动项的原因

11、15四、样本回归函数四、样本回归函数（SRFSRF）样本回归线样本回归线：对于对于 的一定值，取得的一定值，取得 的样本观测值，可计算其条的样本观测值，可计算其条件均值，样本观测值条件均值的轨迹称为样本回归线。件均值，样本观测值条件均值的轨迹称为样本回归线。样本回归函数：样本回归函数：如果把应变量如果把应变量 的样本条件均值表示为解释变量的样本条件均值表示为解释变量 的某的某种函数，这个函数称为样本回归函数（种函数，这个函数称为样本回归函数（SRF）。）。16SRF 的特点的特点每次抽样都能获得一个样本，就可以拟合一条每次抽样都能获得一个样本，就可以拟合一条样本回样本回 归线，所以样本回归线随

12、抽样波动而变归线，所以样本回归线随抽样波动而变化，可以有许多条化，可以有许多条（SRF不唯一）。不唯一）。SRF2SRF117 样本回归函数与总体回归函数的关系 SRF PRF A 18 回归分析的目的回归分析的目的用样本回归函数用样本回归函数SRF去估计总体回归函数去估计总体回归函数PRF。由于样本对总体总是存在代表性误差，由于样本对总体总是存在代表性误差，SRF总会过总会过高或过低估计高或过低估计PRF。要解决的问题：要解决的问题：寻求一种规则和方法，使得到的寻求一种规则和方法，使得到的SRF的参数的参数和和尽可能尽可能“接近接近”总体回归函数中的参数总体回归函数中的参数和和。这样的这样的

13、“规则和方法规则和方法”有多种，最常用的是最小二有多种，最常用的是最小二乘法乘法19 第二节第二节 简单线性回归模型的最小二乘估计简单线性回归模型的最小二乘估计 本节基本内容本节基本内容:简单线性回归的基本假定简单线性回归的基本假定 普通最小二乘法普通最小二乘法 OLSOLS回归线的性质回归线的性质 参数估计式的统计性质参数估计式的统计性质20 一、简单线性回归的基本假定一、简单线性回归的基本假定 1.为什么要作基本假定？为什么要作基本假定？模型中有随机扰动，估计的参数是随机变量，模型中有随机扰动，估计的参数是随机变量，只有对随机扰动的分布作出假定，才能确定只有对随机扰动的分布作出假定，才能确

14、定 所估计参数的分布性质，也才可能进行假设所估计参数的分布性质，也才可能进行假设 检验和区间估计检验和区间估计 只有具备一定的假定条件，所作出的估计才只有具备一定的假定条件，所作出的估计才 具有较好的统计性质。具有较好的统计性质。21 （1 1）对模型和变量的假定对模型和变量的假定如如假定解释变量假定解释变量 是非随机的，或者虽然是随机的，但与扰动是非随机的，或者虽然是随机的，但与扰动项项 是不相关的是不相关的假定解释变量假定解释变量 在重复抽样中为固定值在重复抽样中为固定值假定变量和模型无设定误差假定变量和模型无设定误差2、基本假定的内容、基本假定的内容22又称高斯假定、古典假定又称高斯假定

15、、古典假定假定假定1 1：零均值假定零均值假定 在给定在给定 的条件下的条件下，的条件期望为零的条件期望为零假定假定2 2：同方差假定同方差假定 在给定在给定 的条件下，的条件下，的条件方差为某个常数的条件方差为某个常数（2）对随机扰动项）对随机扰动项 的假定的假定23 假定假定3 3：无自相关假定无自相关假定随机扰动项随机扰动项的逐次值互不相关的逐次值互不相关假定假定4 4：随机扰动随机扰动与解释变量与解释变量不相关不相关24假定假定5 5：对随机扰动项分布的正态性假定对随机扰动项分布的正态性假定 即假定即假定 服从均值为零、方差为服从均值为零、方差为 的正态分布的正态分布 （说说明明：正正

16、态态性性假假定定不不影影响响对对参参数数的的点点估估计计，但但对对确确定定所所估估计计参参数数的的分分布布性性质质是是需需要要的的。且且根根据据中中心心极极限限定定理理，当当样样本本容容量量趋趋于于无无穷穷大大时时，的的分分布布会会趋近于正态分布。所以正态性假定是合理的）趋近于正态分布。所以正态性假定是合理的）25的分布性质的分布性质 由于由于 的分布性质决定了的分布性质决定了 的分布性质。的分布性质。对对 的一些假定可以等价地表示为对的一些假定可以等价地表示为对 的假定：的假定：假定假定1：零均值假定：零均值假定 假定假定2：同方差假定：同方差假定 假定假定3：无自相关假定：无自相关假定 假

17、定假定5：正态性假定：正态性假定26OLS的基本思想的基本思想 不同的估计方法可得到不同的样本回归参数不同的估计方法可得到不同的样本回归参数不同的估计方法可得到不同的样本回归参数不同的估计方法可得到不同的样本回归参数 和和和和 ，所估计的，所估计的，所估计的，所估计的 也不同。也不同。也不同。也不同。理想的估计方法应使理想的估计方法应使理想的估计方法应使理想的估计方法应使 与与与与 的差即剩余的差即剩余的差即剩余的差即剩余 越小越好越小越好越小越好越小越好 因因因因 可正可负，所以可以取可正可负，所以可以取可正可负，所以可以取可正可负，所以可以取 最小最小最小最小 即即即即二、普通最小二乘法二

18、、普通最小二乘法（rdinaryLeastSquares）27 正规方程和估计式正规方程和估计式用克莱姆法则求解得观测值形式的用克莱姆法则求解得观测值形式的OLS估计式：估计式：取偏导数为取偏导数为0，得正规方程，得正规方程28为表达得更简洁，或者用离差形式为表达得更简洁，或者用离差形式OLS估计式估计式：注意注意其中：其中：而且样本回归函数可写为而且样本回归函数可写为用离差表现的用离差表现的OLSOLS估计式估计式29三、OLSOLS回归线的性质回归线的性质可以证明可以证明：回归线通过样本均值回归线通过样本均值估计值估计值 的均值等于实的均值等于实 际观测值际观测值 的均值的均值 30 剩余

19、项剩余项 的均值为零的均值为零应变量估计值应变量估计值 与剩余项与剩余项 不不相关相关 解释变量解释变量 与剩余项与剩余项 不相关不相关31 四、四、参数估计式的统计性质参数估计式的统计性质(一一)参数估计式的评价标准参数估计式的评价标准 1.无偏性无偏性前提：前提：重复抽样中估计方法固定、样本数不变、经 重复抽样的观测值，可得一系列参数估计值参数估计值参数估计值 的分布称为的分布称为 的抽样分布，密度函的抽样分布，密度函数记为数记为 如果如果 ，称，称 是参数是参数 的无偏估计式，否的无偏估计式，否则称则称 是有偏的，其偏倚为是有偏的，其偏倚为 （见图（见图1.2）32图 1.2估计值偏倚偏

20、倚 概 率 密 度33前提：前提：样本相同、用不同的方法估计参数，样本相同、用不同的方法估计参数，可以找到若干个不同的估计式可以找到若干个不同的估计式 目标：目标：努力寻求其抽样分布具有最小方差的努力寻求其抽样分布具有最小方差的 估计式估计式 最小方差准则，或称最佳最小方差准则，或称最佳 性准则性准则（见图（见图1.31.3）既是无偏的同时又具有最小方差的估计式，称为既是无偏的同时又具有最小方差的估计式，称为 最佳无偏估计式。最佳无偏估计式。2.最小方差性最小方差性34概率密度图 1.3估计值35 4.4.渐近性质渐近性质（大样本性质）（大样本性质）思想思想:当样本容量较小时，有时很难找到最佳

21、无偏估计，需要考当样本容量较小时，有时很难找到最佳无偏估计，需要考虑样本扩大后的性质虑样本扩大后的性质一致性：一致性：当样本容量当样本容量 n 趋于无穷大时，如果估计式趋于无穷大时，如果估计式 依概率收敛于总体参依概率收敛于总体参数的真实值，就称这个估计式数的真实值，就称这个估计式 是是 的一致估计式。即的一致估计式。即 或或 渐近有效性：渐近有效性：当样本容量当样本容量 n 趋于无穷大时，在所有的一致估趋于无穷大时，在所有的一致估计式中，具有最小的渐近方差。计式中，具有最小的渐近方差。(见图1.4)36概率密度估计值图 1.437（二）（二）OLS估计式的统计性质估计式的统计性质 由由OLS

22、估计式可以看出估计式可以看出 由可观测的样本值由可观测的样本值 和和 唯一表示。唯一表示。因存在抽样波动，因存在抽样波动，OLS估计估计 是随机变量是随机变量 OLS估计式是点估计式估计式是点估计式 381.线性特征线性特征 是是 的线性函数的线性函数 2.无偏特性无偏特性 （证明见教材P37）3.最小方差特性最小方差特性 （证明见教材P68附录21）在所有的线性无偏估计中，在所有的线性无偏估计中，OLS估计估计 具有最小方差具有最小方差结论：在古典假定条件下结论：在古典假定条件下,OLS,OLS估计式是最佳线性无估计式是最佳线性无 偏估计式（偏估计式（BLUEBLUE）OLSOLS估计式的统

23、计性质估计式的统计性质高斯定理高斯定理39第三节第三节 拟合优度的度量拟合优度的度量本节基本内容本节基本内容:什么是拟合优度什么是拟合优度 总变差的分解总变差的分解 可决系数可决系数40 一、一、什么是拟合优度?概念概念：样本回归线是对样本数据样本回归线是对样本数据的一种拟合，不同估计方的一种拟合，不同估计方法可拟合出不同的回归线，法可拟合出不同的回归线，拟合的回归线与样本观测拟合的回归线与样本观测值总有偏离。值总有偏离。样本回归线对样本观测数据拟合的优劣程度样本回归线对样本观测数据拟合的优劣程度 拟合优度拟合优度拟合优度的度量建立在对总变差分解的基础上拟合优度的度量建立在对总变差分解的基础上

24、41二、总变差的分解二、总变差的分解 分析分析Y Y 的观测值、估计值与平均值的关系的观测值、估计值与平均值的关系将上式两边平方加总，可证得将上式两边平方加总，可证得 （TSSTSS）（ESSESS）（RSSRSS）42 总变差总变差 （TSSTSS）：应变量）：应变量Y Y的观测值与其平均的观测值与其平均值的离差平方和（总平方和）值的离差平方和（总平方和）解释了的变差解释了的变差 （ESSESS）：应变量）：应变量Y Y的估计值与的估计值与其平均值的离差平方和（回归平方和）其平均值的离差平方和（回归平方和）剩余平方和剩余平方和 （RSSRSS）：应变量观测值与估计）：应变量观测值与估计值之差

25、的平方和（未解释的平方和）值之差的平方和（未解释的平方和）43 变差分解的图示变差分解的图示44 三、可决系数三、可决系数 以TSS同除总变差等式两边：或 定义：定义：回归平方和（解释了的变差回归平方和（解释了的变差ESS）在总变在总变 差（差（TSS）中所占的比重称为可决系数，用中所占的比重称为可决系数，用 表表示示:或 45作用：作用：可决系数越大，说明在总变差中由模型作出可决系数越大，说明在总变差中由模型作出了解释的部分占的比重越大，模型拟合优度越好。了解释的部分占的比重越大，模型拟合优度越好。反之可决系数小，说明模型对样本观测值的拟合反之可决系数小，说明模型对样本观测值的拟合程度越差。

26、程度越差。特点：特点：可决系数取值范围：可决系数取值范围：随抽样波动，样本可决系数随抽样波动，样本可决系数 是随抽样是随抽样 而变动的随机变量而变动的随机变量 可决系数是非负的统计可决系数是非负的统计可决系数的作用和特点可决系数的作用和特点46可决系数与相关系数的关系可决系数与相关系数的关系（1）联系）联系 数值上，可决系数等于应变量与解释变量之间简数值上，可决系数等于应变量与解释变量之间简单相关系数的平方单相关系数的平方:47可决系数与相关系数的关系可决系数与相关系数的关系可决系数可决系数相关系数相关系数就模型而言就模型而言就两个变量而言就两个变量而言说明解释变量对应变量说明解释变量对应变量

27、的解释程度的解释程度度量两个变量线性依存度量两个变量线性依存程度。程度。度量不对称的因果关系度量不对称的因果关系度量不含因果关系的对度量不含因果关系的对称相关关系称相关关系取值：取值：0,1取值：取值：1,1（2）区别）区别48运用可决系数时应注意运用可决系数时应注意 可决系数只是说明列入模型的所有解释变量对可决系数只是说明列入模型的所有解释变量对 因变量的联合的影响程度，不说明模型中每个因变量的联合的影响程度，不说明模型中每个 解释变量的影响程度（在多元中）解释变量的影响程度（在多元中）回归的主要目的如果是经济结构分析，不能只回归的主要目的如果是经济结构分析，不能只 追求高的可决系数，而是要

28、得到总体回归系数追求高的可决系数，而是要得到总体回归系数 可信的估计量，可决系数高并不表示每个回归可信的估计量，可决系数高并不表示每个回归 系数都可信任系数都可信任 如果建模的目的只是为了预测因变量值，不是如果建模的目的只是为了预测因变量值，不是 为了正确估计回归系数，一般可考虑有较高的为了正确估计回归系数，一般可考虑有较高的 可决系数可决系数49 第四节第四节 回归系数的区间估计和假设检验回归系数的区间估计和假设检验 本节基本内容：本节基本内容：OLSOLS估计的分布性质估计的分布性质 回归系数的区间估计回归系数的区间估计 回归系数的假设检验回归系数的假设检验50问题的提出问题的提出 为什么

29、要作区间估计？为什么要作区间估计？OLSOLS估计只是通过样本得到的点估计，不一定等于估计只是通过样本得到的点估计，不一定等于真实参数，还需要找到真实参数的可能范围，并真实参数，还需要找到真实参数的可能范围，并说明其可靠性说明其可靠性为什么要作假设检验？为什么要作假设检验？OLS 估计只是用样本估计的结果，是否可靠？估计只是用样本估计的结果，是否可靠？是否抽样的偶然结果？还有待统计检验。是否抽样的偶然结果？还有待统计检验。区间估计和假设检验都是建立在确定参数估计值区间估计和假设检验都是建立在确定参数估计值概率分布性质的基础上。概率分布性质的基础上。51 一、一、OLSOLS估计的分布性质估计的

30、分布性质 基本思想基本思想 是是随随机机变变量量，必必须须确确定定其其分分布布性性质质才才可可能能进行区间估计和假设检验进行区间估计和假设检验 是是服服从从正正态态分分布布的的随随机机变变量量,决决定定了了 也也是是服服从从正正态态分分布布的的随随机机变变量量，是是 的的线线性性函函数数，决决定定了了 也也是是服服从从正正态态分分布布的的随随机机变变量量，只要确定只要确定 的期望和方差，即可确定的期望和方差，即可确定 的分布性质的分布性质 52 的期望：的期望：(无偏估计）无偏估计）的方差和标准误差的方差和标准误差 (标准误差是方差的算术平方根标准误差是方差的算术平方根)注意：注意：以上各式中

31、以上各式中 未知，其余均是样本观测值未知，其余均是样本观测值的期望和方差的期望和方差53可以证明（见教材可以证明（见教材P70附录附录2.2)的无偏估计为的无偏估计为(n-2为自由度为自由度,即可自由变化的样本观测值个数即可自由变化的样本观测值个数)对随机扰动项方差对随机扰动项方差 的估计的估计54在在 已知时已知时将将 作标准化变换作标准化变换55 （1）当样本为大样本时，用估计的参数标准误差对）当样本为大样本时，用估计的参数标准误差对 作标准化变换，所得作标准化变换，所得Z 统计量仍可视为标准正统计量仍可视为标准正 态变量（根据中心极限定理）态变量（根据中心极限定理）（2）当样本为小样本时

32、，可用）当样本为小样本时，可用 代替代替 ，去估去估 计参数的标准误差，用估计的参数标准误差对计参数的标准误差，用估计的参数标准误差对 作标准化变换，所得的作标准化变换，所得的 t 统计量不再服从正态分布统计量不再服从正态分布（这时分母也是随机变量），而是服从（这时分母也是随机变量），而是服从 t 分布：分布：当当 未知时未知时 56二、回归系数的区间估计二、回归系数的区间估计概念：概念：对参数作出的点估计是随机变量，虽然是无偏估对参数作出的点估计是随机变量，虽然是无偏估计，但还不能说明估计的可靠性和精确性，需要找计，但还不能说明估计的可靠性和精确性，需要找到包含真实参数的一个范围，并确定这个

33、范围包含到包含真实参数的一个范围，并确定这个范围包含参数真实值的可靠程度。参数真实值的可靠程度。在确定参数估计式概率分布性质的基础上，可找到在确定参数估计式概率分布性质的基础上，可找到两个正数两个正数和和（），使得区间），使得区间 包含真实包含真实 的概率为的概率为 ，即，即 这样的区间称为所估计参数的置信区间。这样的区间称为所估计参数的置信区间。57 一般情况下一般情况下,总体方差总体方差 未知，用无偏估计未知，用无偏估计 去代替去代替，由于样本容量较小，统计量，由于样本容量较小，统计量 t 不再服不再服从正态分布，而服从从正态分布，而服从 t 分布。可用分布。可用 t 分布去建立分布去建立

34、参数估计的置信区间。参数估计的置信区间。回归系数区间估计的方法回归系数区间估计的方法58 选定选定，查，查 t 分布表得显著性水平为分布表得显著性水平为 ，自，自 由度为由度为 的临界值的临界值，则有，则有即 59三、回归系数的假设检验1.1.假设检验的基本思想假设检验的基本思想为什么要作假设检验？为什么要作假设检验？所估计的回归系数所估计的回归系数、和方差和方差都是通过都是通过样本估计的，都是随抽样而变动的随机变量，样本估计的，都是随抽样而变动的随机变量，它们是否可靠？是否抽样的偶然结果呢？还需它们是否可靠？是否抽样的偶然结果呢？还需要加以检验。要加以检验。60 对回归系数假设检验的方式对回

35、归系数假设检验的方式计量经济学中，主要是针对变量的参数真值是否为计量经济学中，主要是针对变量的参数真值是否为零来进行显著性检验的。零来进行显著性检验的。目的：目的：对简单线性回归，判断解释变量对简单线性回归，判断解释变量 是否是被是否是被解释变量解释变量 的显著影响因素。在一元线性模型中，的显著影响因素。在一元线性模型中，就是要判断就是要判断 是否对是否对 具有显著的线性影响。这具有显著的线性影响。这就需要进行变量的显著性检验。就需要进行变量的显著性检验。61一般情况下，总体方差一般情况下，总体方差 未知，未知，只能用只能用 去去代替，可利用代替，可利用 t 分布作分布作 t 检验检验给定给定

36、,查查t分布表得分布表得如如果果或或者者则则拒拒绝绝原原假假设设,而接受备择假设而接受备择假设如果如果则接受原假设则接受原假设2.回归系数的检验方法回归系数的检验方法62 P用用 P P 值判断参数的显著性值判断参数的显著性假设检验的假设检验的 p p 值：值：p 值是基于值是基于既定的样本数据既定的样本数据所计算的统计量，是拒绝所计算的统计量，是拒绝原假设的最低显著性水平。原假设的最低显著性水平。统计分析软件中通常都给出了检验的统计分析软件中通常都给出了检验的 p p 值值统计量 t由样本计算的统计量为:相对于显著性水平 的临界值:或注意：注意：t检验是比较检验是比较 和和P值检验是比较值检

37、验是比较 和和 p 与 相对应 与 P 相对应63 用用 P 值判断参数的显著性值判断参数的显著性假设检验的假设检验的 p p 值：值：p p 值是根据既定的样本数据所计算的统计量，值是根据既定的样本数据所计算的统计量，拒绝原假设的最小显著性水平。拒绝原假设的最小显著性水平。统计分析软件中通常都给出了检验的统计分析软件中通常都给出了检验的 p p 值。值。64方法：方法：将给定的显著性水平将给定的显著性水平 与与 值比较：值比较：若若 值，则在显著性水平值，则在显著性水平 下拒绝原假设下拒绝原假设 ，即认为，即认为 对对 有显著影响有显著影响若若 值，则在显著性水平值，则在显著性水平 下接受原

38、假设下接受原假设 ，即认为，即认为 对对 没有显著影响没有显著影响规则：规则：当当 时，时，值越小，越能拒绝原值越小，越能拒绝原 假设假设用用 P 值判断参数的显著性的方法值判断参数的显著性的方法65 本节主要内容：本节主要内容：回归分析结果的报告回归分析结果的报告 被解释变量平均值预测被解释变量平均值预测 被解释变量个别值预测被解释变量个别值预测第五节第五节回归模型预测回归模型预测66一、回归分析结果的报告一、回归分析结果的报告经过模型的估计、检验，得到一系列重要的数经过模型的估计、检验，得到一系列重要的数据，为了简明、清晰、规范地表述这些数据，计据，为了简明、清晰、规范地表述这些数据，计量

39、经济学通常采用了以下规范化的方式：量经济学通常采用了以下规范化的方式：例如：回归结果为例如：回归结果为 标准误差标准误差SEt 统计量统计量可决系数和自由度可决系数和自由度67 二、被解释变量平均值预测二、被解释变量平均值预测1.1.基本思想基本思想运运用用计计量量经经济济模模型型作作预预测测：指利用所估计的样本回归函数，用解释变量的已知值或预测值，对预预测测期期或样本以外或样本以外的被解释变量数值作出定量的估计。计量经济预测是一种条件预测条件预测：条件：条件：模型设定的关系设定的关系式不变不变 所估计的参数不变参数不变 解释变量解释变量在预测期的取值已作出预测取值已作出预测对应变量的预测分为

40、平均值预测和个别值预测对应变量的预测分为平均值预测和个别值预测对应变量的预测又分为点预测和区间预测对应变量的预测又分为点预测和区间预测68预测值、平均值、个别值的相互关系预测值、平均值、个别值的相互关系 是真实平均值的点估计是真实平均值的点估计,也是对个别值的点估计也是对个别值的点估计个别值真实平均值点预测值692.2.Y Y 平均值的点预测平均值的点预测 将解释变量预测值直接代入估计的方程将解释变量预测值直接代入估计的方程这样计算的这样计算的 是一个点估计值是一个点估计值 70 3.Y Y 平均值的区间预测平均值的区间预测基本思想：基本思想：u由于存在抽样波动，预测的平均值由于存在抽样波动，

41、预测的平均值 不一定等于不一定等于真实平均值真实平均值 ，还需要对，还需要对 作区作区间估计。间估计。u为对为对Y 作区间预测，必须确定平均值预测值的抽作区间预测，必须确定平均值预测值的抽 样分布，样分布，必须找出与必须找出与 和和 都有关的都有关的统计量统计量71 具体作法具体作法 （从 的分布分析）已知 可以证明 服从正态分布，将其标准化,当未知未知时，只得用代替，这时有72显然这样的显然这样的 t 统计量与统计量与 和和 都有关。都有关。给定显著性水平给定显著性水平，查，查t分布表，得自由度分布表，得自由度n2的临的临界值界值 则有则有Y平均值的置信度为平均值的置信度为 的预测区间为的预

42、测区间为构建平均值的预测区间构建平均值的预测区间73三、应变量个别值预测三、应变量个别值预测基本思想：基本思想：既是对既是对 平均值的点预测，也是对平均值的点预测，也是对 个别个别值的点预测值的点预测由于存在随机扰动由于存在随机扰动 的影响，的影响，的平均值并不的平均值并不等于等于 的个别值的个别值为了对为了对 的个别值的个别值 作区间预测，需要寻找与作区间预测，需要寻找与预测值预测值 和个别值和个别值 有关的统计量，并要明有关的统计量，并要明确其概率分布确其概率分布74 具体作法：具体作法：已知剩余项已知剩余项 是与预测值是与预测值 及个别值及个别值 都有关的变量都有关的变量,并且已知并且已

43、知 服从正态分布，且可证服从正态分布，且可证明明 当用当用 代替代替 时，对时，对 标准化的变量标准化的变量 t 为为 75构建个别值的预测区间构建个别值的预测区间给定显著性水平给定显著性水平 ，查，查 t 分布表得自由度为分布表得自由度为的临界值的临界值 ，则有，则有 因此，一元回归时因此，一元回归时 的个别值的置信度为的个别值的置信度为 的的预测区间上下限为预测区间上下限为 76应变量应变量Y 区间预测的特点区间预测的特点1、平均值的预测值与真实平均值有误差，主要是平均值的预测值与真实平均值有误差，主要是受抽样波动影响受抽样波动影响 个别值的预测值与真实个别值的差异个别值的预测值与真实个别

44、值的差异,不仅受抽不仅受抽样波动影响，而且还受随机扰动项的影响样波动影响，而且还受随机扰动项的影响772、平均值和个别值预测区间都不是常数，是随平均值和个别值预测区间都不是常数，是随 的变化而变化的的变化而变化的3、预测区间上下限与样本容量有关，当样本容、预测区间上下限与样本容量有关，当样本容 量量 时个别值的预测误差只决定于随机时个别值的预测误差只决定于随机 扰动的方差扰动的方差78SRF各种预测值的关系各种预测值的关系Y的个别值的置信区间Y均值的置信区间79第六节第六节 案例分析案例分析提出问题：提出问题：改革开放以来随着中国经济的快速发展，改革开放以来随着中国经济的快速发展，居民的消费水

45、平也不断增长。但全国各地区经济发展居民的消费水平也不断增长。但全国各地区经济发展速度不同，居民消费水平也有明显差异。为了分析什速度不同，居民消费水平也有明显差异。为了分析什么是影响各地区居民消费支出有明显差异的最主要因么是影响各地区居民消费支出有明显差异的最主要因素，并分析影响因素与消费水平的数量关系，可以建素，并分析影响因素与消费水平的数量关系，可以建立相应的计量经济模型去研究。立相应的计量经济模型去研究。研究范围：研究范围：全国各省市全国各省市2002年城市居民家庭平均年城市居民家庭平均每人每年消费截面数据模型。每人每年消费截面数据模型。80理论分析：理论分析：影响各地区城市居民人均消费支

46、出的因影响各地区城市居民人均消费支出的因素有多种，但从理论和经验分析，最主要的影响因素有多种，但从理论和经验分析，最主要的影响因素应是居民收入。从理论上说可支配收入越高，居素应是居民收入。从理论上说可支配收入越高，居民消费越多，但边际消费倾向大于民消费越多，但边际消费倾向大于0，小于，小于1。建立模型：建立模型：其中：其中：Y城市居民家庭平均每人每年消费支出城市居民家庭平均每人每年消费支出(元元)X城市居民人均年可支配收入城市居民人均年可支配收入(元元)81数据：数据：从从2002年年中国统计年鉴中国统计年鉴中得到中得到地地 区区城市居民家庭平均每人每年消城市居民家庭平均每人每年消费费支出支出

47、(元元)Y城市居民人均年可支配收入城市居民人均年可支配收入(元元)X北京北京天津天津河北河北山西山西内蒙古内蒙古辽辽宁宁吉林吉林黑黑龙龙江江上海上海江江苏苏浙江浙江安徽安徽福建福建江西江西山山东东河南河南湖北湖北10284.607191.965069.284710.964859.885342.644973.884462.0810464.006042.608713.084736.526631.684549.325596.324504.685608.9212463.929337.566679.685234.356051.066524.526260.166100.5613249.808177.641

48、1715.606032.409189.366334.647614.366245.406788.5282（接上页数据表）（接上页数据表）地地 区区城市居民家庭平均每人城市居民家庭平均每人每年消费支出每年消费支出(元元)Y城市居民人均年可支配城市居民人均年可支配收入收入(元元)X湖南湖南广东广东广西广西海南海南重庆重庆四川四川贵州贵州云南云南西藏西藏陕西陕西甘肃甘肃青海青海宁夏宁夏新疆新疆5574.728988.485413.445459.646360.245413.084598.285827.926952.445278.045064.245042.526104.925636.406958.561

49、1137.207315.326822.727238.046610.805944.087240.568079.126330.846151.446170.526067.446899.6483估计参数估计参数具体操作：使用具体操作：使用EViews 软件包。估计结果：软件包。估计结果：假定模型中随机扰动满足基本假定，可用假定模型中随机扰动满足基本假定，可用OLS法。法。84表示为表示为851.可决系数：可决系数：模型整体上拟合好。模型整体上拟合好。2.系数显著性检验：系数显著性检验：给定给定，查，查t分布表，分布表，在自由度为在自由度为n-2=29时临界值为时临界值为因为因为t=20.44023说明

50、说明“城镇人均可支配收入城镇人均可支配收入”对对“城镇人均消费支出城镇人均消费支出”有显有显著著影响。影响。3.用用P值检验值检验 p=0.0000模型检验模型检验86 4.4.经济意义检验：经济意义检验：估计的解释变量的系数为估计的解释变量的系数为0758511，说明城镇，说明城镇居民人均可支配收入每增加居民人均可支配收入每增加1元，人均年消费支元，人均年消费支出平均将增加出平均将增加0758511元。这符合经济理论对元。这符合经济理论对边际消费倾向的界定。边际消费倾向的界定。87点预测：点预测：西部地区的城市居民人均年可支配收入第一步争西部地区的城市居民人均年可支配收入第一步争取达到取达到