计量经济学一元线性回归模型

计量经济学一元线性回归模型Tag内容描述：<p>1、第一节 回归和相关分析 第二节 一元线性回归模型及其假设条件 第三节 模型参数的估计 第四节 估计量的统计特性 第五节 回归方程的检验 第六节 预测区间 第七节 几个应当注意的问题 第八节 一元线性回归模型的应用,第二章 一元线性回归模型,1）正态分布：又称高斯分布，是一种概率分布。当一个经济问题的模型误差项是由很多因素构成时，总体的分布与正态分布相似。当总体概率分布为正态分布时，作为从中抽出的样本，其统计量的样本概率分布有 X2 分布、 t 分布、F分布等。,中心极限定理： 从总体中抽取样本容量为n的简单随机样本，当样本容。</p><p>2、计量经济学 单方程计量经济学模型 理论与方法 第二章 经典单方程计量经济学模型： 一元线性回归模型 n第一节 回归分析概述 n第二节 一元线性回归模型的参数估 计 n第三节 一元线性回归模型的统计检 验 n第四节 一元线性回归模型的预测 第一节：回归分析概述 一、变量间的关系及回归分析的基本概念 二、总体回归函数（方程）PRF 三、总体回归函数（方程）PRF 的随机设 定 四、随机误差项的涵义 五、样本回归函数（方程）SRF 一、变量间的关系及回归分析的基本概念 u1、变量间的关系 经济变量之间的关系，大体可分为两类： 确定性的函数关系。</p><p>3、2.4 一元线性回归模型的统计检验,一、拟合优度检验 二、变量的显著性检验 三、参数的置信区间,回归分析是要通过样本所估计的参数来代替总体的真实参数，或者说是用样本回归线代替总体回归线。,尽管从统计性质上已知，如果有足够多的重复抽样，参数的估计值的期望（均值）就等于其总体的参数真值，但在一次抽样中，估计值不一定就等于该真值。 那么，在一次抽样中，参数的估计值与真值的差异有多大，是否显著，这就需要进一步进行统计检验。 主要包括拟合优度检验、变量的显著性检验及参数的区间估计。,一、拟合优度检验,拟合优度检验：对。</p><p>4、2.2 一元线性回归模型的基本假设,对模型设定的假设 对解释变量的假设 对随机干扰项的假设,说明,为保证参数估计量具有良好的性质，通常对模型提出若干基本假设。 实际上这些假设与所采用的估计方法紧密相关。 下面的假设主要是针对采用普通最小二乘法（Ordinary Least Squares, OLS）估计而提出的。所以，在有些教科书中称为“The Assumption Underlying the Method of Least Squares”。 在不同的教科书上关于基本假设的陈述略有不同，下面进行了重新归纳。,1、关于模型关系的假设,模型设定正确假设。The regression model is correctly s。</p><p>5、上堂课内容复习,1.计量经济学的定义 “用数学方法探讨经济学可以从好几个方面着手，但任何一个方面都不能和计量经济学混为一谈。计量经济学与经济统计学绝非一码事；它也不同于我们所说的一般经济理论，尽管经济理论大部分具有一定的数量特征；计量经济学也不应视为数学应用于经济学的同义语。经验表明，统计学、经济理论和数学这三者对于真正了解现代经济生活的数量关系来说，都是必要的，但本身并非是充分条件。三者结合起来，就是力量，这种结合便构成了计量经济学。”,2.计量经济学的建模步骤,3.计量经济学的应用,一、结构分析 二、经。</p><p>6、第2章 一元线性回归模型,模型的建立及其假定条件 最小二乘估计（OLS） OLS回归函数的性质 最小二乘估计量的特性 yt的分布和 的分布 的估计 拟合优度的测量 回归参数的显著性检验与置信区间 yF 的点预测与区间预测 案例分析 相关系数 EViews操作,file: li-2-1 file: li-2-3 file: case1,第2章 一元线性回归模型,1. 模型的建立及其假定条件 一元线性回归模型,yt = 0 + 1 xt + ut,（第2版教材第8页） （第3版教材第7页）,回归模型的随机误差项中一般包括如下几项内容，（1）非重要解释变量的省略，（2）人的随机行为，（3）数学模型形式欠妥。</p>