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文檔簡介
第5章
復(fù)回歸分析:估計(jì)問題
2023/2/31§5.1三變量模型:符號(hào)與假定三變量模型為:基本假定:1.零均值2.無序列相關(guān)2023/2/32CopyrightByShujianXiang同方差性:不相關(guān)性:無設(shè)定偏誤:無共線性:無共線性的的含義是指不存在一組不全為0的數(shù)使得如果這一關(guān)系式存在,則說是共線或者線性相關(guān)2023/2/33CopyrightByShujianXiang2023/2/34CopyrightByShujianXiang注意:1.無共線性是指解釋變量間不存在線性相關(guān)性。2.非線性不會(huì)破壞無共線性,如不會(huì)影響共線性。3.解釋變量間的線性代換只會(huì)減小解釋變量的個(gè)數(shù)。如。(5.1.1)變成:2023/2/35CopyrightByShujianXiang§5.2對復(fù)回歸方程的解釋在(7.1.1)兩邊對Y取條件期望得:復(fù)回歸分析是以多個(gè)解釋變量的固定值為條件的回歸分析,所獲取的是諸變量X值固定時(shí)Y的平均值或Y的平均響應(yīng)。2023/2/36CopyrightByShujianXiang§5.3偏回歸系數(shù)的含義1.含義:度量著保持不變的情況下,
每變化1單位時(shí),Y的均值的變化。或者它給出的單位變化對Y均值的“直接”或“凈”影響。2.控制另一變量影響的步驟:(1)求Y僅對回歸,
(2)求僅對回歸,
2023/2/37CopyrightByShujianXiang對公式(5.3.1)有:
對公式(5.3.2)有:
其中項(xiàng)表示除去對Y的(線性)影響后的值;表示除去對的(線性)影響后的值。(3)做對的回歸:
圖7.2如下:2023/2/38CopyrightByShujianXiang其中,是樣本殘差項(xiàng),那么,應(yīng)是的單位變化對Y的“真實(shí)”影響或凈影響(即凈邊際勞動(dòng)產(chǎn)值)或Y對的真實(shí)斜率,也就是對的一個(gè)估計(jì)。2023/2/39CopyrightByShujianXiang2023/2/310CopyrightByShujianXiang§5.4偏回歸系數(shù)的OLS與ML估計(jì)OLS估計(jì)量計(jì)算:(1).模型
(2).正規(guī)方程方程組:
2023/2/311CopyrightByShujianXiang(3)估計(jì)結(jié)果:2023/2/312CopyrightByShujianXiangOLS估計(jì)量的方差與標(biāo)準(zhǔn)差建立標(biāo)準(zhǔn)誤的目的是建立置信區(qū)間和檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)假設(shè)。有關(guān)公式如下:或等價(jià)地有:2023/2/313CopyrightByShujianXiang或等價(jià)地:2023/2/314CopyrightByShujianXiangOLS估計(jì)量的性質(zhì)的計(jì)算:性質(zhì):1.三變量回歸線(面)通過點(diǎn)();2.估計(jì)的均值等于真實(shí)的的均值;3.;4.殘差與和都不相關(guān);5.殘差與不相關(guān);2023/2/315CopyrightByShujianXiang6.和的方差隨著和的相關(guān)系數(shù)向著1的方向增大而增大;7.對給定的和或值,OLS估計(jì)值的方差正比于;對給定的和值,的方差反比于;關(guān)于的方差類似。8.偏回歸系數(shù)的OLS估計(jì)量是線性的,無偏的、且是BELU估計(jì)量。最大似然估計(jì)量:在隨機(jī)誤差項(xiàng)遵循零均值和等方差的正態(tài)分布的假定下,無論是雙變量回歸還是多變量回歸,回歸系數(shù)的最大似然估計(jì)量與普通最小二乘估計(jì)量相等。但
的OLS估計(jì)量考慮了自由度,ML估計(jì)量無此考慮。2023/2/316CopyrightByShujianXiang
2023/2/317CopyrightByShujianXiang§5.5復(fù)判定系數(shù)與復(fù)相關(guān)系數(shù)R計(jì)算公式:
是用于判定模型的擬合程度的。值越接近1,擬合程度越好。復(fù)判定系數(shù)與方差之間的關(guān)系式:2023/2/318CopyrightByShujianXiang例7.P190表7.1回歸模型:回歸結(jié)果:數(shù)據(jù)(表7.1,P190):2023/2/319CopyrightByShujianXiang§5.7設(shè)定偏誤初探設(shè)定偏誤的實(shí)質(zhì):在設(shè)定模型時(shí),不要隨意減少解釋變量的個(gè)數(shù),否則就會(huì)得到有偏誤的參數(shù)估計(jì)及低估了回歸系數(shù)的估計(jì)標(biāo)準(zhǔn)誤。用模型說明:用失業(yè)率和預(yù)期通貨膨脹率去解釋真實(shí)通貨膨脹率的行為是“正確”的,而堅(jiān)持用雙變量回歸模型:
2023/2/320CopyrightByShujianXiang斜率系數(shù)給出了失業(yè)率的每單位變化對平均真實(shí)通貨膨脹率的影響;該模型的偏誤是略去預(yù)期通貨膨脹率對真實(shí)通貨膨脹率的影響。如果(5.6.1)是一個(gè)“正確”模型,那么(5.7.1)就是一個(gè)有偏誤的模型。其偏誤在于從模型中略去了預(yù)期通貨膨脹這個(gè)變量。設(shè)其偏誤為:
其中是對回歸中的斜率系數(shù)。2023/2/321CopyrightByShujianXiang即:其均值為:其中是一個(gè)已知數(shù)。只要非零,就是的一個(gè)有偏估計(jì)。要么過高,要么偏低。對Y的總影響(=)=對Y的直接影響(=)+對Y的間接影響(=)其圖形表示如下:2023/2/322CopyrightByShujianXiang2023/2/323CopyrightByShujianXiang關(guān)于設(shè)定偏誤的例題P192回歸結(jié)果:系數(shù)的確定:2023/2/324CopyrightByShujianXiang最后結(jié)果:系數(shù)比較:(略P192)2023/2/325CopyrightByShujianXiang及校正()判定系數(shù)的定義:有關(guān)的計(jì)算公式:2023/2/326CopyrightByShujianXiang注意:1.對于,隨著X的個(gè)數(shù)增加,校正的比未校正的增加慢些;2.必定是非負(fù)的,但可以是負(fù)的。如果遇到這種情形,就把它的值取為零。2023/2/327CopyrightByShujianXiang比較兩個(gè)根據(jù)判定系數(shù),不管是校正的還是未經(jīng)校正的系數(shù)來評判兩個(gè)模型,一定要注意樣本大小n和因變量都必須相同,而自變量則可取任何形式。因此,對模型:計(jì)算的兩個(gè)項(xiàng)是不可比較。因?yàn)椋?.8.6)中度量由解釋的lnY的變異部分;(5.8.7)中則度量了因變量Y的變異部分。解釋的對象不同。2023/2/328CopyrightByShujianXiang如何比較兩個(gè)咖啡消費(fèi)量與零售價(jià)格之間的關(guān)系方法1:從模型(6.4.5)得到,取其反對數(shù),然后按照方程(3.5.14)計(jì)算的反對數(shù)與之間的。這時(shí),兩個(gè)判定系數(shù)具有可比性。2023/2/329CopyrightByShujianXiang方法2:從(3.7.1)得到,取其對數(shù),然后按方程(3.5.14)計(jì)算。這樣得到的兩個(gè)判定系數(shù)可比。無論采用哪種方法比較判定系數(shù),發(fā)現(xiàn)對數(shù)線性模型由于普通的線性模型。2023/2/330CopyrightByShujianXiang2023/2/331CopyrightByShujianXiang2023/2/332CopyrightByShujianXiang§5.9偏相關(guān)系數(shù)簡單與偏相關(guān)系數(shù)的釋義:簡單相關(guān)系數(shù)是指雙變量回歸模型中因變量與自變量的線性相關(guān)程度的度量;而偏相關(guān)系數(shù)是把其它變量保持不變,另兩個(gè)變量之間的相關(guān)程度的度量。2023/2/333CopyrightByShujianXiang偏相關(guān)系數(shù)的計(jì)算:2023/2/334CopyrightByShujianXiang偏相關(guān)系數(shù)的解釋:
2023/2/335CopyrightByShujianXiang各種相關(guān)系數(shù)的關(guān)系:模型中多引進(jìn)一個(gè)解釋變量,必不會(huì)減少表達(dá)式可稱為偏判定系數(shù),反映未被解釋的Y的變異部分由于被引進(jìn)到模型中來而得到解釋的比例。2023/2/336CopyrightByShujianXiang2023/2/337CopyrightByShujianXiang§5.10柯柏-道格拉斯生產(chǎn)函數(shù):
函數(shù)形式再議柯柏-道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)為:其對數(shù)形式為:
2023/2/338CopyrightByShujianXiang柯柏-道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)其系數(shù)的性質(zhì):1.是產(chǎn)出對勞動(dòng)投入的(偏)彈性;2.是產(chǎn)出對資本投入(在勞動(dòng)投入保持不變條件下)的(偏)彈性;3.總和給出關(guān)于規(guī)模報(bào)酬的信息.總和為1,規(guī)模不變;總和小于1,規(guī)模遞減;總和大于1,規(guī)模遞增.2023/2/339CopyrightByShujianXiang雙對數(shù)模型的一般形式:P201.表7.3數(shù)據(jù)的回歸結(jié)果:2023/2/340CopyrightByShujianXiang2023/2/341CopyrightByShujianXiang2023/2/342CopyrightByShujianXiang2023/2/343CopyrightByShujianXiang2023/2/344CopyrightByShujianXiang2023/2/345CopyrightByShujianXiang§5.11多項(xiàng)式回歸模型二次多項(xiàng)式回歸模型:數(shù)學(xué)表達(dá)式隨機(jī)回歸模型圖形:2023/2/346CopyrightByShujianXiang2023/2/347CopyrightByShujianXiang案例:估計(jì)總成本函數(shù)2023/2/348CopyrightByShujianXiang2023/2/349CopyrightByShujianXiang2023/2/350CopyrightByShujianXiang總成本曲線的S形狀可由立方或三次多項(xiàng)式來刻劃:Y表示總成本,X表示總產(chǎn)出2023/2/351CopyrightByShujianXiang例題P204表7.5三次多項(xiàng)式回歸結(jié)果:2023/2/352Copyright
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