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文档简介

第二章 基础计量经济模型的回顾,第一节 相关理论 第二节 线性模型 第三节 虚拟变量 第四节 异方差问题 第五节 自相关问题 第六节 多重共线性问题,第一节 相关理论,1.定义与分类 2.线性相关的度量 3.相关系数的取值 4.相关系数的局限性 5.相关系数的检验 6.偏相关系数 7.复相关系数,注：后面重点介绍简单线性相关。,2简单线性相关的度量,3相关系数的取值范围,4线性相关系数的局限性,5简单相关系数的检验,6偏相关系数,7复相关系数,第二节 线性模型,一、一元线性回归模型,2最小二乘估计（ols）,4ols回归直线的性质,7拟合优度的测量,8回归参数的显著性检验及其置信区间,10案例：用回归模型预测木材剩余物,伊春林区位于黑龙江省东北部。全区有森林面积 218.9732万公顷，木材蓄积量为2.324602亿m3。森林覆盖 率为62.5%，是我国主要的木材工业基地之一。1999年伊 春林区木材采伐量为532万m3。按此速度44年之后，1999 年的蓄积量将被采伐一空。所以目前亟待调整木材采伐规 划与方式，保护森林生态环境。为缓解森林资源危机，并 解决部分职工就业问题，除了做好木材的深加工外，还要 充分利用木材剩余物生产林业产品，如纸浆、纸袋、纸板 等。因此预测林区的年木材剩余物是安排木材剩余物加工 生产的一个关键环节。下面，利用一元线性回归模型预测 林区每年的木材剩余物。显然引起木材剩余物变化的关键 因素是年木材采伐量。,二、多元线性回归与最小二乘估计,第三节 虚拟变量,第四节 异方差问题,（4）当模型中存在自回归条件异方差时，可以采用极大似然估计法，通过建立自回归条件异方差辅助方程的形式估计原回归模型。（超出课程范围）,第五节 自相关问题,第六节 多重共线性问题,5.5逐步回归法 （1）用被解释变量对每一个所考虑的解释变量做简单回归。 （2）以对被解释变量贡献最大的解释变量所对应的回归方程为基础，以对被解释变量贡献大小为顺序逐个引入其余的解释变量。这个过程会出现3种情形。 若新变量的引入改进了r2，且回归参数的t检验在统计上也是显著的，则该变量在模型中予以保留。 若新变量的引入未能改进r2，且对其他回归参数估计值的t检验也未带来什么影响，则认为该变量是多余的，应该舍弃。 若新变量的引入未能改进r2，且显著地影响了其他回归参数估计值
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