非线性回归模型线性化经济

1、关于非线性回归模型的线性化经济第一张，PPT共二十七页，创作于2022年6月2022/8/172 在这样一些非线性关系中，有些可以通过代数变换变为线性关系处理，另一些则不能。下面我们通过一些例子来讨论这个问题。第二张，PPT共二十七页，创作于2022年6月3线性模型的含义 线性模型的基本形式是: 线性模型的线性包含两重含义： （1）变量的线性 变量以其原型出现在模型之中，而不是以 或 之类的函数形式出现在模型中。（2）参数的线性 因变量Y是各参数i的线性函数。这种模型称为标准的线性回归模型第三张，PPT共二十七页，创作于2022年6月4非线性回归模型的分类：1 虽然被解释变量Y与解释变量 之间

2、不存在线性关系，但与未知参数 之间存在着线性关系，这种类型的非线性回归模型被称为非标准线性回归模型。 其一般形式为：其中 是关于 的p个已知的非线性函数， 是（p+1）个未知参数 第四张，PPT共二十七页，创作于2022年6月52 虽然被解释变量Y与解释变量 和未知参数 之间不存在线性关系，但是可以通过适当的变换将其化为标准的线性回归模型，这种类型的非线性回归模型称为可线性化的非线性回归模型如柯布道格拉斯生产函数模型： 3 如果被解释变量Y与解释变量 和未知参数 之间都不存在线性关系，而且也不能通过适当的变换将其化为标准的线性回归模型，这种类型的非线性回归模型称为不可线性化的非线性回归模型第五

3、张，PPT共二十七页，创作于2022年6月2022/8/1764.2线性化方法1、非标准线性回归模型的线性化方法非标准线性回归模型的线性化方法是变量替换法。 非标准线性回归模型的一般形式为：第六张，PPT共二十七页，创作于2022年6月71、非标准线性回归模型的线性化方法非标准线性回归模型的线性化方法是变量替换法。 非标准线性回归模型的一般形式为： u令则可以把原模型转化为一个标准的多元线性回归模型第七张，PPT共二十七页，创作于2022年6月8下面介绍在经济问题时经常遇到的几种非标准线性回归模型（1）多项式函数模型多项式函数模型的一般形式为：令则可将原模型化为标准的线性回归模型 第八张，PP

4、T共二十七页，创作于2022年6月例： Yt = b0 +b1 Xt + b2 Xt2 + b3 Xt3 + ut 令X 1t = Xt，X2t = Xt2，X3t = Xt3，上式变为 Yt = b0 +b1 X1t + b2 X2t + b3 X 3t + ut 这是一个三元线性回归模型。如经济学中的总成本与产品产量曲线与左图相似。( b10, b20, b30) (b10, b30, b20) (b10, b2 0) yt = a + b Lnxt + ut , (b 0)第十七张，PPT共二十七页，创作于2022年6月双对数模型的一般形式为: lnY=b0+b1lnx+u令 Y*=ln

5、Y, X*=lnX得到标准线性回归模型:Y*=b0+b1x*+u这个模型中解释变量的系数就是弹性.双对数模型也可扩展到多元双对数模型.对于多元双对数模型, bi称为偏弹性.它度量了在其他变量保持不变的条件下,解释变量Xi对被解释变量Y的弹性影响.第十八张，PPT共二十七页，创作于2022年6月19（4）S-型曲线模型S-性曲线模型的一般形式为：首先对上式做倒数变换得：令则可将原模型化为标准的线性回归模型第十九张，PPT共二十七页，创作于2022年6月2 可线性化的非线性回归模型的线性化方法下面几种在研究经济问题时经常遇到的可线性化的非线性回归模型（1）指数函数模型第二十张，PPT共二十七页，创

6、作于2022年6月2022/8/1721指数函数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；第二十一张，PPT共二十七页，创作于2022年6月2022/8/1722（2）幂函数模型（全对数模型）幂函数模型的一般形式为：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：第二十二张，PPT共二十七页，创作于2022年6月23对于柯布-道格拉斯（C-D）生产函数模型其中，Y表示产出量，K表示资金投入量，L表示劳动投入量，u是随机误差项，A、 和 为未知参数。试利用天津市1980年1996年的有关统计资料，估计天津市全社会的C-D生产函数模型。例. ：天津市GDP函数(教材第95页)第二十三张，PPT共二十七页，创作于2022年6月24首先建立天津市的C-D生产函数模型 i=1，2，17两边取对数得到：令则可将C-D生产函数模型转换成标准的二元线性回归模型例.第二十四张，PPT共二十七页，创作于2022年6月第二十五张，PPT共二十七页，创作于2022年6月例4.2：天津市GDP函数 = -10.46 + 1.02 X1t + 1.47 X2t (-8.1) (34.7) (6.2) R2 = 0.9986, DW = 1.7, N