单方程计量经济学模型理论与方法PPT课件

1、第二章单方程式计量经济学模型理论和方法theryndmodologyofsingre-equalizationeconometricmodel，线性单方程式计量经济学模型的理论基础和参数估计线性单方程式计量经济学模型的统计检查和区间估计违反古典假说的计量经济学问题P42、P438 .以相同的信赖概率如何缩短信赖区间。 P549 .虚拟变量。 带常数项的计量模型导入虚拟变量个数原则。 p1、笔记本10 .参照分散性的定义、结果、检查方法及这些检查方法的共同想法、解决方法。 P55-P5811 .序列相关的定义、结果、检查方法及这些检查方法的共同构想、解决方法。 P60-P6612 .多重共通线性的定义、结果、检查方法、解决方法。 P69-P71，4，2.1回归分析概述introductiontoregexpressionalysis，1，线性回归模型特征2，线性回归模型的普遍性3，线性回归模型的基本假设，5，1，线性回归模型的特征，6，1，线性回归模型一例凯恩斯绝对收入假设消费理论：消费(c )是由收入(y )唯一决定的，收入的线性函数： C= Y(2.2.1)，但实际上上述方程式不能正确实现。 原因消费除了受到收入的影响外，还受到其他因素的影响线性关系只是近似的描述收入变量观测值的近似性：收入数据本身绝对不能正确地反映收入水平。7，因此更切实的数学描述是c=y(2.2.2)。 其中，是随机误差项，是其他影响因素的“整合体”。 线性回归模型的特征：通过引入随机误差项，用线性随机方程式描述变量间的关系，用随机数学的方法估计方程式中的参数；线性回归模型中，要解释的变量的特征由解释变量和随机误差项决定。 为什么计量经济学模型的理论方程式中必须包含随机误差项？9，(1)说明变量中被忽略的要素的影响(2)变量观测误差的影响(3)模型关系的设定误差的影响(4)其他随机因素的影响。 3、随机误差项主要包括哪些因素的影响？ 、10、4 .回归分析的主要目的是，、11、综合回归模型、综合回归方程式、样本回归模型、样本回归方程式、残差、系统变化部分、非系统变化部分、12、散布图中，随着收入的增加，消费“平均地说”也增加，y的条件平均值也为正的倾向该直线称为整体回归直线，相对于该直线的方程式称为整体回归方程式。 消费y，收入x，13，综合回归公式(PRF )解释了变量y的平均状态(综合条件期待)随着解释变量x而变化的规律。 由于变量之间的关系的随机性，回归分析感兴趣的是，基于解释变量的给定值，考察当解释变量取某一确定值时，可能出现与其统计相关的解释变量的所有对应值的平均值。 回归分析的目的是基于样本回归方程式(SRF )估计整体回归方程式(PRF )。14、Back、15、二、线性回归模型的普遍性， 16、线性回归模型是计量经济学模型的主要形式，许多实际经济活动中的经济变量之间的复杂关系可通过一些简单的数学处理变化成数学线性关系。 1 .线性意义对变量来说是17，2 .将非线性模型转换为线性模型的数学处理方法；2 )变量替换，例如描述税收与税率关系的粗曲线：抛物线s=a br cr2c0s :税收； 当r :税率为X1=r，x2=r时，原方程式仅在变量非线性的情况下被变换为s=a bX1 cX2c0变量置换。、18、函数转换，如Cobb-Dauglas生产函数：函数Q=AKLQ :产量，k :投入资本； l :投入的劳动，在方程的两侧取对数： lnQ=lnA lnK lnL，19，(3)级数展开，如果代替弹性CES生产函数，在方程的两侧取对数，=0展开表工作级数，取关于的线性项，就得到线性近似式。 线性回归模型具有普遍意义，因为实际经济活动中的许多问题最终可能成为线性问题.20，得到了变量替换.21，结论。 对于任何转换方法都不是线性的非线性模型，当前正使用许多参数估计方法非线性最小二乘法，但其原理还是基于线性估计方法。 线性模型理论方法是计量经济学模型理论方法的基础。 对于、Back、22、3、线性回归模型的基本假设、23、线性回归模型，模型估计的任务是用回归分析的方法来估计模型的参数。 最常用的估计方法是常规的最小二乘法。 为了保证参数估计量具有良好的性质，通常对模型提出几个基本的假设。 如果实际模型满足这些基本假言，则通常的最小二乘法是一种适用的估计方法，并且如果实际模型不满足这些基本假言，则未应用通常的最小二乘法，并且发展其它方法以估计模型。 线性回归模型的上述意义上的基本假设是： (1)说明变量X1，X2，Xk是确定变量，而非随机变量的说明变量不相互关联。 (2)随机误差项与0平均值具有同方差。 也就是说，e(I)=0I=1、2、nvar(i)=2i=1、2、n、25、(5)随机误差项遵循0平均、同方差的正态分布。 也就是说，I到n (0，2 ) I=1，2，n，(3)随机误差项在不同的采样点之间是独立的，并且不存在序列相关性。 即Cov(i，j)=0iji，j=1，2，n(4)概率误差项与解释变量之间没有相关。 即Cov(Xji，I )=0j=1，2、ki=1， 2、n、26是重要提示，几乎没有同时满足所有基本假设的问题随着模型理论方法的发展，可以