计量经济学 第2章evhq.pptx

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1、计量经济学第 2 章 回归分析概述1本章内容2.1、变量间的关系及回归分析的基本概念 2.2、总体回归函数2.3、随机扰动项2.4、样本回归函数2（1）确定性关系或函数关系：研究的是确定现象非随机变量间的关系。（2）统计依赖或相关关系：研究的是非确定现象随机变量间的关系。1、变量间的关系 经济变量之间的关系，大体可分为两类：2.1 变量间的关系及回归分析的基本概念3对变量间统计依赖关系的考察主要是通过相关分析(correlation analysis)或回归分析(regression analysis)来完成的：例如：函数关系：统计依赖关系/统计相关关系：41.相关分析和回归分析都是研究变量间

2、的依赖关系。2.相关分析对称地对待任何（两个）变量，两个变量都被看作是随机的，有相关关系并不意味着一定有因果关系。3.回归分析对变量的处理方法存在不对称性，关注的是变量间的因果关系，即区分应变量（被解释变量）和自变量（解释变量）：前者是随机变量，后者通常不是。注意：5 回归分析(regression analysis)是研究一个变量关于另一个（些）变量的具体依赖关系的计算方法和理论。其用意：在于通过后者的已知或设定值，去估计和（或）预测前者的（总体）均值。这里：前一个变量被称为被解释变量（Explained Variable）或应变量（Dependent Variable），后一个（些）变量被

3、称为解释变量（Explanatory Variable）或自变量（Independent Variable）。2、回归分析的基本概念 回归分析构成计量经济学的方法论基础，其主要内容包括：（1）根据样本观察值对经济计量模型参数进行估计，求得回归方程；（2）对回归方程、参数估计值进行显著性检验；（3）利用回归方程进行分析、评价及预测。6 由于变量间关系的随机性，回归分析关心的是根据解释变量的已知或给定值，考察被解释变量的总体均值，即当解释变量取某个确定值时，与之统计相关的被解释变量所有可能出现的对应值的平均值。例2.1：一个假想的社区有100户家庭组成，要研究该社区每月家庭消费支出Y与每月家庭可支

4、配收入X的关系。即如果知道了家庭的月收入，能否预测该社区家庭的平均月消费支出水平。2.2 总体回归函数 为达到此目的，将该100户家庭划分为组内收入差不多的10组，以分析每一收入组的家庭消费支出。78（1）由于受不确定因素的影响，对同一收入水平X，不同家庭的消费支出不完全相同；（2）但由于调查的完备性，给定收入水平X的消费支出Y的分布是确定的，即以X的给定值为条件的Y的条件分布（Conditional distribution）是已知的，如P(Y=561|X=800）=1/4。因此，给定收入X的值Xi，可得消费支出Y的条件均值（conditional mean）或条件期望（conditiona

5、l expectation）：E(Y|X=Xi)该例中：E(Y|X=800)=605分析：9 画出散点图发现：随着收入的增加，消费“平均地说”也在增加，且Y的条件均值均落在一根正斜率的直线上。这条直线称为总体回归线。0500100015002000250030003500500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 4000每月可支配收入X（元）每月消费支出Y（元）10 总体回归函数（PRF）说明被解释变量Y的平均状态（总体条件期望）随解释变量X变化的规律。E(Y|X)=f(X)函数形式：f 可以是线性或非线性的。例2.1中，将居民消费支出看成是其可支配收入的线性函数时:

6、为一线性函数。其中，0，1是未知参数，称为回归系数（regression coefficients）。112.3 随机扰动项 总体回归函数说明在给定的收入水平Xi下，该社区家庭平均的消费支出水平。但对某一个别的家庭，其消费支出可能与该平均水平有偏差。称i为观察值Yi围绕它的期望值E(Y|Xi)的离差（deviation），是一个不可观测的随机变量，又称为随机干扰项（stochastic disturbance）或随机误差项（stochastic error）。记12例2.1中，个别家庭的消费支出为：（*）式称为总体回归函数（PRF）的随机设定形式。表明被解释变量除了受解释变量的系统性影响外，还

7、受其他因素的随机性影响。（1）该收入水平下所有家庭的平均消费支出E(Y|Xi)，称为系统性（systematic）或确定性（deterministic)部分。（2）其他随机或非确定性（nonsystematic)部分i。即，给定收入水平Xi,个别家庭的支出可表示为两部分之和:(*)由于方程中引入了随机项，成为计量经济学模型，因此也称为总体回归模型。13随机误差项主要包括下列因素的影响：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）模型关系的设定误差的影响；4）其它随机因素的影响。产生并设计随机误差项的主要原因：1）理论的含糊性；2）数据的欠缺；3）节省原则。142.4

8、 样本回归函数（SRF）问题：能从一次抽样中获得总体的近似的信息吗？如果可以，如何从抽样中获得总体的近似信息？问：能否从该样本估计总体回归函数PRF？回答：能 例2.2：在例2.1的总体中有如下一个样本，总体的信息往往无法掌握，现实的情况只能是在一次观测中得到总体的一个样本。15该样本的散点图（scatter diagram)：样本散点图近似于一条直线，画一条直线以尽好地拟合该散点图，由于样本取自总体，可以该线近似地代表总体回归线。该线称为样本回归线（sample regression lines）。记样本回归线的函数形式为：称为样本回归函数（sample regression function，SRF）。16 这里将样本回归线看成总体回归线的近似替代则 注意：17 样本回归函数的随机形式/样本回归模型：同样地，样本回归函数也有如下的随机形式：由于方程中引入了随机项，成为计量经济模型，因此也称为样本回归模型（sample regression model）。18 回归分析的主要目的：根据样本回归函数SRF，估计总体回归函数PRF。注意：这里PRF可能永远无法知道。即，根据 估计19