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文档简介
1.回归分析:是关于一个变量(被解释变量)对另一个或多个变量(解释变量)依存关系的研究,用适当的数字模型去近似表达或估计变量之间的平均变化关系,其目的是要根据已知的或固定的解释变量的数值,去估计所研究的被解释变量的总体平均值。 2.总体回归函数:因变量Y的条件期望值E(y/Xi)随着解释变量X的变化而有规律地变化。把这种变化关系用函数表示出来,就是总体回归函数E( )= f( ). 3.样本回归函数:因变量Y的样本观测值的条件均值表示成解释变量X的某种函数,即为样本回归函数。公式为: 4.线性性:用最小二乘法估计出来的参数 的估计值如果能够被表示为Yi 的线性形式, 即 ,则表示 有线性性。 5。无偏性:如果参数的估计量 的期望等于参数的真实值 ,即 。则称 是参数 的无偏估计量。 6.最小方差性:用最小二乘法估计出来的参数 的估计值的方差,比其他方法估计出来的方差来的小,即 则表示估计出来的 估计值有最小方差性。 7.可决系数:由样本回归作出解释的离差平方在总离差平方和占的比重。 ,可以作为综合度量回归模式对样本观测值拟合优度的指标。 8.偏回归函数:在多元线性回归模型中,回归系数 表示的是当控制其他解释变量不变的条件下,第 j 个解释变量的单位变动对被解释变量平均值的影响,这样的回归系数称为偏回归系数。 9.异方差:设模型 如果其他假定条件均不变,但模型中随机误差项 的方差为 ,则称 具有异方差性。 10.加权最小二乘法:原模型中存在异方差,对方程加一个权重,权重为 使原方程变为不存在异方差的模式,再采用OLS方法估计。,11.虚拟变量:用成对数据如1和0分别代表具备某种属性和不具备某种属性的变量称为虚拟变量,也称为哑变量、定型变量等。通常用字母D或DUM表示. 12.虚拟变量陷阱:若定性因素有m个相互排斥的类型(或者属性,水平)在模型中引入m个虚拟变量,会导致模型产生完全多重共线性,无法利用OLS估计其参数,形成:“虚拟变量陷阱”。 13、联立方程模型的偏倚性:这种由于联立方程模型中内生变量作为解释变量与随机误差项相关,而引起的OLS估计的参数有偏但不一致,称为联立方程偏倚性。 1.计量经济学的研究步骤:一确定变量和数学关系模型设定;二分析变量间具体的数量关系估计参数;三检验所得结论的可靠性模型检验;四作经济分析和经济预测模型应用。 2。问题的提出 二:理论依据; 三模型设定;四数据的收集;五模型的估计与调整。分为1)经济意义检验2)统计推断检验3)计量经济学检验;六,本文的结论;七:政策建议。 3.虚拟变量的设置规则:1)在有截距项的模型中,只能引入m-1个虚拟变量,否则会陷入所谓”虚拟变量陷阱”,产生完全的多重共线性;2)在无截距的模型中,可引入m个虚拟变量,不会导致完全的多重共线性。 4.自相关产生的原因:1)经济系统的惯性;2)经济活动的滞后效应;3)数据处理造成的相关;4)蛛网现象5)模型设定偏误。 5。产生多重共线性的背景:经济变量之间具有共同变化趋势;2)模型中包含滞后变量;3)利利用截面数据建立模型也可能出现多重共线性;4)样本数据自身的原因。 6。可决系数R*2有如下特点1)可决系数是非负的统计量2)可可决系数取值范围:0 R*2 1;3)可决系数是样本观测值的函数,可决系数R*2是随抽样而变动的随机变量。,随机扰动项存在的 原因:1.作为未知影响因素的代表;2.作为无法取得数据的已知因素的代表;3.作为众多细小影响因素的综合代表;4。模型的设定误差;5.变量的观测误差;6.经济现象的内在随机性。 简单线性回归的基本假定:有两个方面:一是对变量和模型的假定;二是对随机扰动项 统计分布的假定。假定一:零均值假定,即在给定解释变量 的条件下,随机扰动项 的条件期望或条件均值为零。 假定二:同方差假定,即对于给定的每一个X ,随机扰动项 的条件方差都等于某一个常数 其中 表示方差 假定三:无自相关假定,即随机扰动项 的逐次值互不相关,或者说对于所有的i和j(I j ), 和 的协方差为零 其 其中,Cov 表示协方差 假定四。随机扰动项 与解释变量 不相关,可表示为 这一假定表明
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