可转化为线性的非线性回归模型实用教案

1、说说 明明 在实际经济活动中，经济变量的关系是复杂的，直接表现(bioxin)为线性关系的情况并不多见。 如著名的恩格尔曲线（Engle curves）表现(bioxin)为幂函数曲线形式，类似地还有生产函数等。 但是，大部分非线性关系又可以通过一些简单的数学处理，使之化为数学上的线性关系，从而可以运用线性回归模型的理论方法。这一部分我们要关注这一部分我们要关注(gunzh)(gunzh)的是（的是（1 1）如何将非线性模型）如何将非线性模型转变为线性模型；（转变为线性模型；（2 2）转变后，偏回归系数的含义。）转变后，偏回归系数的含义。第1页/共28页第一页，共29页。 1、非线性回归模型与

2、变量的直接置换法 当变量是非线性的，参数之间是线性时，可以利用变量直接代换的方法将模型线性化。 因此，关于解释(jish)变量的非线性问题都可以通过变量置换变成线性问题。一、模型一、模型(mxng)的类型与的类型与变换变换 对于以下形式的非线性方程，我们可以直接进行对于以下形式的非线性方程，我们可以直接进行(jnxng)变量代换转换为线性方程：变量代换转换为线性方程：第2页/共28页第二页，共29页。XX1*011YuX01YXu01logYXu01logYXu01loglogYXu令令令令XX*XXlog*YYlog*XXlog*YYlog*令令令令令令第3页/共28页第三页，共29页。 模

3、型特点：随着X无限(wxin)增大， 项趋于0，Y趋于极限值。 分三种类型：iiiXY110iX11100000XY010XY012倒数模型的线性化：令倒数模型的线性化：令 ，原方程变为：，原方程变为：Y= 0+ 1Zi+ iiXz1在以上的这几类模型形式中：在以上的这几类模型形式中：（1）倒数模型）倒数模型第4页/共28页第四页，共29页。（2）双曲函数模型(mxng)双曲函数模型(mxng)的一般形式为：令则可将原模型(mxng)化为标准的线性回归模型(mxng)511iiiuYX*11,iiiiYXYX*iiiYXu第5页/共28页第五页，共29页。（2） 多项式回归多项式回归(hugu

4、)模型模型 多项式回归多项式回归(hugu)模型通常用于描述生产成本函模型通常用于描述生产成本函数，其一般形式为：数，其一般形式为： 其中，其中，Y表示总成本，表示总成本，X表示产出，表示产出，P为多项式的为多项式的阶数，一般不超过四阶。阶数，一般不超过四阶。 多项式回归多项式回归(hugu)模型中，解释变量模型中，解释变量X以不同幂以不同幂次出现在方程的右端。这类模型也仅存在变量非线性，次出现在方程的右端。这类模型也仅存在变量非线性，因而很容易线性化，可用因而很容易线性化，可用OLS法估计模型。法估计模型。iPiPiiiuXXXY.2210第6页/共28页第六页，共29页。（3） 半对数模型

5、半对数模型 半对数模型指的是应变量和解释变量中一个半对数模型指的是应变量和解释变量中一个(y )为对数形式而另一个为对数形式而另一个(y )为线性的模型。为线性的模型。 被解释变量为对数形式的称为对数被解释变量为对数形式的称为对数-线性模型线性模型（log-lin model）。）。 解释变量为对数形式的称为线性解释变量为对数形式的称为线性-对数模型对数模型（lin-log model）。）。 第7页/共28页第七页，共29页。 我们先介绍对数-线性模型，其形式如下： 对数-线性模型中，斜率的含义是Y的百分比变动，即解释变量X变动一个单位引起(ynq)的应变量Y的百分比变动。 这是因为，利用微

6、分可以得出：tttuXY10ln) 1(1ln1dXYdYdXdYYdXYd第8页/共28页第八页，共29页。 这表明，系数度量的是解释变量X的单位变动所引起的应变量Y的相对变动。 对数-线性方程又称增长模型，通常我们用这类估计许多(xdu)变量的增长率。如果x取“时间”t，即按时间顺序依次取值为1，2，T，变量t 的系数1 度量了ln(Y)随时间向前推进产生的变化。如果1为正，则有随时间向上增长的趋势；如果1为负，则有随时间向下的趋势，因此t可称为趋势变量。 例如，我们可以通过估计下面的半对数模型 得到一国GDP的年增长率的估计值，这里t为时间趋势变量。ttutGDP10)ln(第9页/共2

7、8页第九页，共29页。例： 求1956-1970年美国个人可支配收入的增长率。X2:个人可支配收入，X3:时间变量 模型(mxng)：lnX2i= 1+2ti+i 求解过程 结果：0000. 0)(0000. 00000. 0:0142.70657093.260298.390:9819. 0001591. 0014468. 0:t04228. 06429. 5log22FppFtRseXii ，说明1956-1970年间，美国个人(grn)可支配收入每年增长4.23%。比较线性趋势比较线性趋势(qsh)模型：模型：X2i= b2+b23ti+iiitX12857.177314.2652b23=

8、17.13，说明个人可支配收入每年平均增长17个单位。04228. 02第10页/共28页第十页，共29页。 另外，线性-对数(du sh)模型的形式如下： 与前面类似，我们可用微分得到 因此 这表明tttuXYln10XdXdY11XdXdYdXdYX1XXYXY的相对变动的绝对变动1XXY1 上式表明，Y的绝对变动量等于 乘以X的相对(xingdu)变动量。因此，线性-对数模型通常用于研究解释变量的相对(xingdu)变动引起的因变量的绝对变动量是多少这类问题。1第11页/共28页第十一页，共29页。（4）双对数模型 双对数模型的应用非常广泛，其原因在于，由于回归线是一条直线（Y和X都是对

9、数形式(xngsh)），所以它的斜率为一常数。 由于这个特殊的性质，双对数模型又称为不变弹性模型。 *1*（ ln )/(ln )/dydyy yEdxdxx x第12页/共28页第十二页，共29页。例：美国(mi u)咖啡需求：1970-1980 美国咖啡消费（Y）与平均真实零售价格（X）数据，（X=名义价格/食品与饮料的消费者价格指数，1967年=100），求咖啡消费函数(hnsh)。 散点图：确定函数(hnsh)形式：Y-X; lnY-lnX 建立模型：lnY=+lnX+i 参数估计：第13页/共28页第十三页，共29页。27.26F,74. 0R(.049)(.015):sece0.2

10、53lnpri-0.777dlndeman2咖啡需求的价格(jig)弹性为-0.253第14页/共28页第十四页，共29页。直接置换直接置换(zhhun)法一般步骤法一般步骤 1、根据有关理论(lln)或变量之间的散点图判断回归模型形式。 2、根据模型本身特点对模型或数据进行变量变换，使变换后的模型或数据具有线性回归模型形式。 3、对变换后的线性模型进行拟合，并进行回归检验。 4、对检验符合要求的模型用原变量写出回归模型，并用于预测或控制，对检验不符合要求的模型重新拟合，直到符合要求为止。第15页/共28页第十五页，共29页。 2、非线性回归模型与变量的间接(jin ji)置换 在某些经济问题

11、中，经济变量之间的非线性关系，不能通过直接变量代换转化为线性形式，需要先通过函数形式的变形后再进行变量代换，转化为线性形式，这种置换方法称为间接(jin ji)置换法。 进行变量间接(jin ji)代换应用最广泛的模型就是指数模型与幂函数模型。第16页/共28页第十六页，共29页。（1）指数函数(zh sh hn sh)模型 指数函数(zh sh hn sh)模型的一般形式为 对上式两边取对数得到令则可将原模型化为标准的线性回归模型；iibXuiYAelnlniiiYAbXu*ln,lniiYYA*iiiYbXu00，ba00，ba第17页/共28页第十七页，共29页。（2）幂函数模型幂函数模

12、型的一般形式为：对上式两边(lingbin)取对数得到：令则可将原模型化为标准的线性回归模型：1212kiuiiikiYAXXXe1122lnlnlnlnlniiikkiiYAXXXu*01122ln ,ln,ln,ln,lniiiiikikiYYA XXXXXX*01122iiikkiiYXXXu第18页/共28页第十八页，共29页。 幂函数模型常用于人口增长、产值(chnzh)或利润增长、劳动生产率以及就业等问题。这类模型的一般形式为： ubeaXY 10ba100ba0，0ba第19页/共28页第十九页，共29页。以柯布以柯布道格拉斯（道格拉斯（CobbDouglas）生产）生产(shn

13、gchn)函数模型函数模型 为例为例 下表列出了1955-1974年间墨西哥的产出Y（用国内生产总值GDP度量，以1960年不变价格计算，单位为百万比索）、劳动投入X2（用总就业人数度量，单位为千人）以及资本投入X3（用固定资本度量，以1960年不变价格计算，单位业百万比索）的数据，试用回归(hugu)分析法解释在墨西哥国内生产总值产出中，各要素的贡献及其产出特点。 例题例题(lt)：eLAKQ 第20页/共28页第二十页，共29页。表表 墨西哥的实际墨西哥的实际(shj)GDP、就业人数和实际、就业人数和实际(shj)固定资本固定资本 年份 GDP 就业人数 固定资产 1955 1956 1

14、957 1958 1959 1960 1961 1962 1963 1964 1965 1966 1967 1968 1969 1970 1971 1972 1973 1974 114043 120410 129187 134705 139960 150511 157897 165286 178491 199457 212323 226977 241194 260881 277498 296530 306712 329030 354057 374977 8310 8529 8738 8952 9171 9569 9527 9662 10334 10981 11746 11521 11540 1

15、2066 12297 12955 13338 13738 15924 14154 182113 193749 205192 215130 225021 237026 248897 260661 275466 295378 315715 337642 363599 391847 422382 455049 484677 520533 561531 609825 第21页/共28页第二十一页，共29页。解：根据所提供的数据，运用解：根据所提供的数据，运用Eviews4.1回归回归, 输出输出(shch)结果如下：结果如下：Dependent Variable: LNY Method: Least

16、Squares Date: 03/25/03 Time: 21:43 Sample: 1955 1974 Included observations: 20 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -1.652379 0.606175 -2.725910 0.0144 LNX2 0.339694 0.185687 1.829383 0.0849 LNX3 0.846023 0.093350 9.062911 0.0000 R-squared 0.995081 Mean dependent var 12.22605 Adjusted

17、 R-squared 0.994502 S.D. dependent var 0.381497 S.E. of regression 0.028288 Akaike info criterion -4.155298 Sum squared resid 0.013603 Schwarz criterion -4.005938 Log likelihood 44.55298 F-statistic 1719.365 第22页/共28页第二十二页，共29页。回归方程为回归方程为： t = (-2.73) (1.83) (9.06) p = (0.0144*) (0.085) (0.000*) R2=

18、0.995, F=1719.365 对回归方程解释如下： 斜率系数0.3397表示产出对劳动报酬的弹性，即表明在资本(zbn)投入保持不变的条件下，劳动投入每增加一个百分点，平均产出将增加0.3397个百分点。同样地，在劳动投入保持不变的条件下，资本(zbn)投入每增加一个百分点，产出将平均增加0.8640个百分点。两个弹性系数相对为规模报酬参数，其数值等于1.1857，表明墨西哥经济的特征是规模报酬递增的（如果数值等于1，属于规模报酬不变；小于1，则属于规模报酬递减）。LKYln8460. 0ln3397. 06524. 1ln第23页/共28页第二十三页，共29页。 虽然资本对产出的影响看似大于劳动力对产出的影响，但根据单边检验的结果，这两个系数各自均是统计显著的（这是用单边检验，因为我们预期劳动力和资本对产出影响都是正向(zhn xin)的）估计的F值也是高度相关的（因为p值几乎为零），因此能够拒绝零假设：劳动力与资本对产出无影响。 R2