第1章回归分析的性质优秀课件.ppt

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1、第1章回归分析的性质第1 页，本讲稿共22 页引言 学习的目的是什么？以操作为主 对基本概念的深入理解为主 学习的方法？研究生要以研究为主，通过应用来掌握与理解；通过操作实习，在机房完成相关内容的操作第2 页，本讲稿共22 页第一章 回归分析的性质1.回归的含义2.统计关系与确定性关系3.回归与因果关系4.回归与相关5.术语与符号6.计量经济分析所用数据的性质与来源第3 页，本讲稿共22 页1.1回归的含义 回归的古典含义 皮尔逊的发现：两组样本：身高高于平均值的父亲及其子辈的身高，子辈平均身高要低于其父辈；身高低于平均值的父亲及其子辈的身高，子辈平均身高要高于其父辈。有回归到平均值的趋势。回

2、归由此而得名 回归分析的现代含义 而我们现在可能关心的是这样一个问题：给定父辈身高，子辈身高是怎样的。回归分析是关于研究应变量对另一个或多个解释变量的依赖关系，其用意在于通过解释变量（在重复抽样中）的已知或设定值，去估计和（或）预测应变量（总体）均值。第4 页，本讲稿共22 页XY0 x1 x2 x3 x4应变量与解释变量之间的关系第5 页，本讲稿共22 页给定解释变量，应变量是如何分布的 给定父亲身高，儿子在一个假想人口总体中的身高分布。给定年龄，男孩子身高总体的分布。给定税后或可支配收入，个人消费是如何分布的；这种分析有助于估计边际消费倾向（MPC），就是实际收入每美元价值的变化所引起的消

3、费支出的平均变化。失业率是怎样影响货币工资变化的。通货膨胀率如何影响人们以货币形式保存收入比例的变化。两个基本概念要强调：总体、分布第6 页，本讲稿共22 页1.2统计关系与确定性关系 在经典物理学中变量之间的关系是确定的关系 统计关系不是一种确定关系 世界上真正存在的是什么关系？例如：决定需求的因素都有哪些？一般认为有如下四种因素，P，I，P0，T，但这些因素对需求的影响是统计的，而不是确定的。确定性关系是相对的，而可能统计性关系是绝对的。第7 页，本讲稿共22 页1.3回归与因果关系 虽然回归分析研究一个变量对另一（些）变量的依赖关系，但它并不一定意味着因果关系 回归分析可以给出变量之间的

4、关系，但类似于因果关系则必须诉诸先验的或理论上的思考。也就是说，我们在统计上没有理由认为变量之间存在类似因果关系这样的关系。例如，收入的多少决定消费的大小，而不是消费的大小决定收入的多少。这是通过经济理论得到的，而不是通过统计理由得到的。第8 页，本讲稿共22 页1.4回归与相关 回归分析是解决变量之间的关系是怎样的，而相关分析(correlation analysis)则研究变量之间的关系强弱；相关性是用相关系数（correlation coefficient)这样一类量来测度的。应变量与解释变量在回归分析的处理中具有不对称性。应变量被当作是统计的，随机的，具有一定的概率分布。解释变量则被看

5、作是取有固定值的。用图形或例子来说明第9 页，本讲稿共22 页1.5术语与符号 采用：应变量-解释变量（有一系列类似的术语）。国内在统计学中一般采用“相依变量”（Dependent）和“独立变量”(Independent)对于下表大家可以进一步理解，不同情况下术语的使用第10 页，本讲稿共22 页1.5术语与符号相依变量（Dependent)独立变量（Independent）应变量(Dependent variable)自变量（Independent variable）被解释变量(Explained variable)解释变量(Explanatory variable)预测子(Predicta

6、nd)预测元(Predictor)回归子(Regressand)回归元(Regressor)响应(Response)刺激或控制变量(Stimulus of control variable)内生(Endogenous)外生(Exogenous)第11 页，本讲稿共22 页1.5术语与符号 符号：字母Y 表示应变量或被解释变量，x(x1,x2,xk)表示解释变量。其中xk(xk1,xk2,xkt)代表第k 个解释变量。下标i或t 则指第i 次或第t 次观测值。N 或T 指总体中的观测值总个数（也称总体容量），而n或t 则指样本中的观测值总个数（也称样本容量）。第12 页，本讲稿共22 页1.5术

7、语与符号 横截面数据(cross-sectional data)：用观测值下标i 来表示，这是指在一个时间点上搜集的数据。时间序列数据(time series data)，用下标t来表示，这是一个时期内收集的数据。第13 页，本讲稿共22 页1.6计量经济分析所用数据的性质与来源 数据类型有三类，时间序列、横截面以及混合数据。时间序列：一个时间序列是对一个变量在不同时间取值的一组观测结果。按一定的时间长度来收集数据（日、周、月、季、年、5年）。最大的问题是“平稳性”问题。横截面数据：对一个或多个变量在同一时间点上收集的数据（如人口普查数据）。最大的问题是“异方差”问题。混合数据（Panel D

8、ata）是兼有时间序列和横截面数据两种成份，下可以称之为定点时序数据，指对相同的横截面单元在时间轴上进行跟踪调查的数据。所以这类数据既要考虑“平稳性”问题，还要考虑“异方差问题”。第14 页，本讲稿共22 页年份 美国 联合王国 日本 德国 法国1960 1.5 1 3.6 1.5 3.61961 1.1 3.4 5.4 2.3 3.41962 1.1 4.5 6.7 4.5 4.71963 1.2 2.5 7.7 3 4.81964 1.4 3.9 3.9 2.3 3.41965 1.6 4.6 6.5 3.4 2.61966 2.8 3.7 6 3.5 2.71967 2.8 2.4 4

9、1.5 2.71968 4.2 4.8 5.5 1.8 4.51969 5 5.2 5.1 2.6 6.41970 5.9 6.5 7.6 3.7 5.51971 4.3 9.5 6.3 5.3 5.51972 3.6 6.8 4.9 5.4 5.91973 6.2 8.4 12 7 7.51974 10.9 16 24.6 7 141975 9.2 24.2 11.7 5.9 11.71976 5.8 16.5 9.3 4.5 9.61977 6.4 15.9 8.1 3.7 9.41978 7.6 8.3 3.8 2.7 9.11979 11.4 13.4 3.6 4.1 10.71980

10、 13.6 18 8 5.5 13.35个工业化国家的通货膨胀率第15 页，本讲稿共22 页1.6计量经济分析所用数据的性质与来源 数据来源 非实验性的：社会科学中的数据 如GDP、失业、股票价格等。实验性的：自然科学中的数据 例如研究肥胖对血压的影响时，要对饮食、烟酒习惯等变量进行控制（相同情况下）数据的准确性 选择性偏误：观测误差、测量误差、非应答问卷与应答问卷 研究结果不能比数据的质量更好。第16 页，本讲稿共22 页练习1.1:5 个国家的通货膨胀率第17 页，本讲稿共22 页练习1.1第18 页，本讲稿共22 页练习1.1第19 页，本讲稿共22 页练习1.1第20 页，本讲稿共22 页练习1.1第21 页，本讲稿共22 页讨论问题 如何理解截面数据？什么是相关性？什么是因果关系？总体特征与样本特征之间的关系如何？第22 页，本讲稿共22 页