南開大學計量經(jīng)濟學期末復習重點課件

本科《計量經(jīng)濟學》課程期末復習本科《計量經(jīng)濟學》課程期末復習1本科《計量經(jīng)濟學》課程期末復習本科《計量經(jīng)濟學》課程期末復習2本科《計量經(jīng)濟學》課程期末復習（梳理所學知識）本科《計量經(jīng)濟學》課程期末復習3

第2章一元線性回歸模型

第2章一元線性回歸模型4

第2章一元線性回歸模型

第2章一元線性回歸模型5

第2章一元線性回歸模型

第2章一元線性回歸模型6

-t

(T-2)0t

(T-2)

第2章一元線性回歸模型

-t(T-2)07

8第3章多元線性回歸模型第3章多元線性回歸模型9第3章多元線性回歸模型第3章多元線性回歸模型10

第3章多元線性回歸模型第3章多元線性回歸模型11

第3章多元線性回歸模型第3章多元線性回歸模型12第4章非線性回歸模型的線性化可線性化的非線性回歸模型類型（1）多項式函數(shù)模型yt=b0+b1xt+b2xt2+b3xt3+ut

yt=b0+b1xt+b2xt2+ut

第4章非線性回歸模型的線性化可線性化的非線性回歸模型類型13

第4章非線性回歸模型的線性化（2）雙曲線函數(shù)模型1/yt=a+b/xt

+ut

或yt=1/(a+b/xt

+ut)雙曲線函數(shù)還有另一種表達方式，

yt=a+b/xt+ut

（3）對數(shù)函數(shù)模型 yt=a+bLnxt

+ut

第4章非線性回歸模型的線性化（2）雙曲線函數(shù)模型14南開大學計量經(jīng)濟學期末復習重點課件15第4章非線性回歸模型的線性化第4章非線性回歸模型的線性化16附表1附表117@log(x),log(x)naturallogarithm自然對數(shù)@log10(x)base-10logarithm,@log10(100)=2在實踐中也可以用普通對數(shù)，即以10為底的對數(shù)。自然對數(shù)與普通對數(shù)的關系是lnx=2.3log(x)。@log(x),log(x)naturallogar18

19第5章異方差第5章異方差20第6章自相關高估t

值和R2第6章自相關高估t值和R221

第6章自相關a.正自相關序列b.正自相關序列散點圖e.非自相關序列f非自相關序列散點圖（1）圖示法：依據(jù)殘差序列圖作出判斷。第6章自相關a.正自相關序列22第6章自相關第6章自相關23第6章自相關第6章自相關24第6章自相關第6章自相關25

2xixj2xixj26南開大學計量經(jīng)濟學期末復習重點課件27第8章只考虛擬變量第8章只考虛擬變量28表中數(shù)據(jù)為2000-2001年男、女食品支出和稅后收入（美元）。案例：食品支出與稅后收入、性別的關系表中數(shù)據(jù)為2000-2001年男、女食品支出和稅后收入（美元29南開大學計量經(jīng)濟學期末復習重點課件30食品支出對性別虛擬變量回歸的結果如下：

Yi=3176.833-503.1667Di+ui(13.63)(-1.53)R2=0.1890其中：若把女性選為基準類（即女性賦值為0），則回歸結果為：

Yi=2673.667+503.1667Di+ui(11.42)(1.53)R2=0.1890其中，食品支出對性別虛擬變量回歸的結果如下：31把可支配收入（即稅后收入）作為解釋變量加入模型中，回歸結果如下：

Yi=1506.244-228.9868Di+0.0589Xi+ui(8.01)(-2.14)(9.6)R2=0.9284（1）當控制稅后收入不變的時候，男性食品消費支出比女性食品消費支出平均多228.9868美元。（2）如果不考慮性別差異，則收入系數(shù)0.0589表示稅后收入每增加1美元，平均消費支出增加約6美分，即食品邊際消費傾向（每增加1美元可支配收入用于食品的支出）約為6美分。把可支配收入（即稅后收入）作為解釋變量加入模型中，回歸結果如32南開大學計量經(jīng)濟學期末復習重點課件33南開大學計量經(jīng)濟學期末復習重點課件34第12章時間序列模型第12章時間序列模型35第12章時間序列模型第12章時間序列模型36第12章時間序列模型第12章時間序列模型37第12章時間序列模型第12章時間序列模型38第12章時間序列模型第12章時間序列模型39

第12章時間序列模型第12章時間序列模型40

第12章時間序列模型第12章時間序列模型41南開大學計量經(jīng)濟學期末復習重點課件42

第12章時間序列模型1.模型的識別第12章時間序列模型1.模型的識別43

表1ARMA過程的自相關函數(shù)和偏自相關函數(shù)

第12章時間序列模型表1ARMA過程的自相關函數(shù)和偏自相關函數(shù)第12章44

第12章時間序列模型第12章時間序列模型45

第12章時間序列模型第12章時間序列模型46本科《計量經(jīng)濟學》課程期末復習本科《計量經(jīng)濟學》課程期末復習47本科《計量經(jīng)濟學》課程期末復習本科《計量經(jīng)濟學》課程期末復習48本科《計量經(jīng)濟學》課程期末復習（梳理所學知識）本科《計量經(jīng)濟學》課程期末復習49

第2章一元線性回歸模型

第2章一元線性回歸模型50

第2章一元線性回歸模型

第2章一元線性回歸模型51

第2章一元線性回歸模型

第2章一元線性回歸模型52

-t

(T-2)0t

(T-2)

第2章一元線性回歸模型

-t(T-2)053

54第3章多元線性回歸模型第3章多元線性回歸模型55第3章多元線性回歸模型第3章多元線性回歸模型56

第3章多元線性回歸模型第3章多元線性回歸模型57

第3章多元線性回歸模型第3章多元線性回歸模型58第4章非線性回歸模型的線性化可線性化的非線性回歸模型類型（1）多項式函數(shù)模型yt=b0+b1xt+b2xt2+b3xt3+ut

yt=b0+b1xt+b2xt2+ut

第4章非線性回歸模型的線性化可線性化的非線性回歸模型類型59

第4章非線性回歸模型的線性化（2）雙曲線函數(shù)模型1/yt=a+b/xt

+ut

或yt=1/(a+b/xt

+ut)雙曲線函數(shù)還有另一種表達方式，

yt=a+b/xt+ut

（3）對數(shù)函數(shù)模型 yt=a+bLnxt

+ut

第4章非線性回歸模型的線性化（2）雙曲線函數(shù)模型60南開大學計量經(jīng)濟學期末復習重點課件61第4章非線性回歸模型的線性化第4章非線性回歸模型的線性化62附表1附表163@log(x),log(x)naturallogarithm自然對數(shù)@log10(x)base-10logarithm,@log10(100)=2在實踐中也可以用普通對數(shù)，即以10為底的對數(shù)。自然對數(shù)與普通對數(shù)的關系是lnx=2.3log(x)。@log(x),log(x)naturallogar64

65第5章異方差第5章異方差66第6章自相關高估t

值和R2第6章自相關高估t值和R267

第6章自相關a.正自相關序列b.正自相關序列散點圖e.非自相關序列f非自相關序列散點圖（1）圖示法：依據(jù)殘差序列圖作出判斷。第6章自相關a.正自相關序列68第6章自相關第6章自相關69第6章自相關第6章自相關70第6章自相關第6章自相關71

2xixj2xixj72南開大學計量經(jīng)濟學期末復習重點課件73第8章只考虛擬變量第8章只考虛擬變量74表中數(shù)據(jù)為2000-2001年男、女食品支出和稅后收入（美元）。案例：食品支出與稅后收入、性別的關系表中數(shù)據(jù)為2000-2001年男、女食品支出和稅后收入（美元75南開大學計量經(jīng)濟學期末復習重點課件76食品支出對性別虛擬變量回歸的結果如下：

Yi=3176.833-503.1667Di+ui(13.63)(-1.53)R2=0.1890其中：若把女性選為基準類（即女性賦值為0），則回歸結果為：

Yi=2673.667+503.1667Di+ui(11.42)(1.53)R2=0.1890其中，食品支出對性別虛擬變量回歸的結果如下：77把可支配收入（即稅后收入）作為解釋變量加入模型中，回歸結果如下：

Yi=1506.244-228.9868Di+0.0589Xi+ui(8.01)(-2.14)(9.6)R2=0.9284（1）當控制稅后收入不變的時候，男性食品消費支出比女性食品消費支出平均多228.9868美元。（2）如果不考慮性別差異，則收入系數(shù)0.0589表示稅后收入每增加1美元，平均消費支出增加約6美分，即食品邊際消費傾向（每增加1美元可支配收入用于食品的支出）約為6美分。把可支配收入（即稅后收入）作為解釋變量加入模型中，回歸結果如78南開大學計量經(jīng)濟學期末復習重點課件79南開大學計量經(jīng)濟學期末復習重點課件80第12章時間序列模型第12章時間序列模型81第12章時間序列模型第12章時間序列模型82第12章時間序列模型第12章時間序列模型83第12章時間序列模型第12章時間序列模型84第12章時間序列模型第12章時間序列模型85

第12章時間