计量经济学第二章简单线性回归模型案例分析ppt课件

第八部分，案例分析，案例：城市居民电脑拥有量与各地区城市居民收入水平的关系分析问题：随着信息水平和居民收入水平的提高，电脑作为耐用消费品的重要代表，已经被许多城市家庭所拥有。研究我国城镇居民计算机拥有量与各地区居民收入水平之间的定量关系，对于探索居民消费增长规律，分析各地区居民消费差异，预测各地区居民消费水平和结构的发展趋势，合理规划信息产业发展具有重要意义。理论分析：影响居民电脑拥有量的因素很多，但从理论和实证分析来看，最重要的因素应该是居民的收入水平。理论上，居民的收入水平越高，他们拥有的电脑就越多。变量选择：要解释的变量选择“每100户城市家庭的平均计算机拥有量”(33，360台)，可以代表所有城市和农村居民的消费；解释变量选择显示了城镇居民的收入水平，“城镇居民人均年家庭总收入”(单位：元)的研究范围：2011年底全国各省市城镇居民每百户平均计算机拥有量和城镇居民平均年家庭总收入数据。为了初步分析城镇居民每百户平均计算机拥有量(y)与城镇居民每百户年平均家庭总收入(x)之间的关系，2011年制作了以x为横坐标、y为纵坐标的散点图。从散点图可以看出，城市家庭每百户平均计算机拥有量(y)和城市家庭每百户平均家庭年收入(x)一般呈线性关系。可以建立以下简单的线性回归模型：模型设置：6，估计参数，假设模型中的随机扰动满足基本假设，可以使用OLS方法。具体操作：使用EViews软件，估算结果如下：7，7，参数估计和测试的结果写成：(5.6228)(0.00024)t=(2.1267)(11.9826)，f=143.5836 n=31，8，1。可确定系数：该模型总体上拟合良好。2.系数显著性检验：取，检查t分布表，得到自由度的临界值为。因为应该拒绝3。用P值检验p=0.0000表明，城镇居民人均总收入对城镇居民每百户计算机拥有量有显著影响。经济显著性检验：估计参数显示，城镇家庭人均总收入每增加1元，城镇家庭平均每百户拥有电脑的数量将增加0.002873台，与预期的经济显著性一致。点预测：如果西部某省城镇家庭人均收入能达到25000元/人，则可以用估算模型预测城镇家庭每百户的计算机拥有量。该点预测值为，经济预测，(台湾)，区间预测：平均区间预测的上下限：已知：11、和x、y的描述性统计结果，平均区间预测区间预测，即当该地区城镇居民人均总收入达到25000元时，城镇居民每百户平均计算机拥有量的95%置信区间为(80.6219，86.9473)。当该地区城镇居民人均收入达到2.5万元时，对每百户个人电脑拥有量的预测区间为(67.0656，100.5036)。变量之间的关系分为函数关系和相关关系。相关系数是变量之间线性相关程度的量度。2.现代意义上的回归是对解释变量对几个解释变量的依赖性的研究。回归的本质是通过解释变量来估计解释变量的平均值。3.人口回归函数(PRF)是将人口解释变量Y的条件均值表示为解释变量X的函数5.简单线性回归的基本假设：模型和变量的假设、随机扰动项的假设(零均值假设、同方差假设、无自相关假设、随机扰动和解释变量的不相关假设、正态假设)6、一般最小二乘(OLS)估计参数的基本思想和估计量；OLS估计量的分布及其期望、方差和标准误差；OLS估计量是最好的线性无偏估计量。简单线性回归模型最大似然估计的思想和方法。8.回归系数区间估计的思想和方法。9.拟合优度是样本回归线对样本观测数据的拟合优度。可确定的系数是根据总变差分解确定的。可确定系数的计算方法、特点和作用。10、回归系数假设检验的基本思路。用检验回归系数t: P值的思想和方法来判断参数的显著性。解释变量平均值预测与个