计量经济学多元线性回归的简化模型(编辑修改稿)

计量经济学多元线性回归的简化模型(编辑修改稿)内容摘要：

3 9 8 . 8 1 2 7 8 . 9 6 9 3 . 8 1 0 0 . 0 1 0 0 . 0 1 9 9 1 1 4 5 3 . 8 7 8 2 . 5 1 0 5 . 1 1 0 5 . 4 1 3 4 4 . 1 7 3 1 . 3 1 0 8 . 2 1 0 7 . 0 1 9 9 2 1 6 7 1 . 7 8 8 4 . 8 1 0 8 . 6 1 1 0 . 7 1 4 5 9 . 7 8 0 9 . 5 1 1 4 . 5 1 0 9 . 3 1 9 9 3 2 1 1 0 . 8 1 0 5 8 . 2 1 1 6 . 1 1 1 6 . 5 1 6 9 4 . 7 9 4 3 . 1 1 2 4 . 6 1 1 2 . 2 1 9 9 4 2 8 5 1 . 3 1 4 2 2 . 5 1 2 5 . 0 1 3 4 . 2 2 1 1 8 . 4 1 2 6 5 . 6 1 3 4 . 6 1 1 2 . 4 1 9 9 5 3 5 3 7 . 6 1 7 6 6 . 0 1 1 6 . 8 1 2 3 . 6 2 4 7 4 . 3 1 5 6 4 . 3 1 4 3 . 0 1 1 2 . 9 1 9 9 6 3 9 1 9 . 5 1 9 0 4 . 7 1 0 8 . 8 1 0 7 . 9 2 6 9 2 . 0 1 6 8 7 . 9 1 4 5 . 6 1 1 2 . 8 1 9 9 7 4 1 8 5 . 6 1 9 4 2 . 6 1 0 3 . 1 1 0 0 . 1 2 7 7 5 . 5 1 6 8 9 . 6 1 5 0 . 8 1 1 5 . 0 1 9 9 8 4 3 3 1 . 6 1 9 2 6 . 9 9 9 . 4 9 6 . 9 2 7 5 8 . 9 1 6 3 7 . 2 1 5 7 . 0 1 1 7 . 7 1 9 9 9 4 6 1 5 . 9 1 9 3 2 . 1 9 8 . 7 9 5 . 7 2 7 2 3 . 0 1 5 6 6 . 8 1 6 9 . 5 1 2 3 . 3 2 0 0 0 4 9 9 8 . 0 1 9 5 8 . 3 1 0 0 . 8 9 7 . 6 2 7 4 4 . 8 1 5 2 9 . 2 1 8 2 . 1 1 2 8 . 1 2 0 0 1 5 3 0 9 . 0 2 0 1 4 . 0 1 0 0 . 7 1 0 0 . 7 2 7 6 4 . 0 1 5 3 9 . 9 1 9 2 . 1 1 3 0 . 8 X：人均消费 X1：人均食品消费 GP：居民消费价格指数 FP：居民食品消费价格指数 XC：人均消费（ 90年价） Q：人均食品消费（ 90年价） P0：居民消费价格缩减指数（ 1990=100） P：居民食品消费价格缩减指数（ 1990=100 2 0 04 0 06 0 08 0 01 0 0 01 2 0 01 4 0 01 6 0 01 8 0 082 84 86 88 90 92 94 96 98 00Q中国城镇居民人均食品消费 特征： 消费行为在1981~1995年间表现出较强的一致性 1995年之后呈现出另外一种变动特征。 建立 1981~1994年中国城镇居民对食品的消费需求模型 : )l n ()l n ()l n ()ˆl n ( 01 PPXQ  () () () () 按 零阶齐次性 表达式回归 : )/l n ()/l n ()ˆl n ( 010 PPPXQ  （ ） () () 为了比较，改写该式为： 01010)ln( l )ln( l PPXPPPXQ)l n ()l n ()l n ()ˆl n ( 01 PPXQ 发现与 接近。 意味着： 所建立的食品需求函数满足零阶齐次性特征 第五节 实例 • 计量经济学是一门应用学科，因而学会如何在实际应用中构建一个模型，并对模型的优劣进行评判，对模型的结果会进行分析至关重要。 • 为此，首先要学会如何报告一个 eviews 估计结果。 • eviews的结果进行观察 • Dependent Variable: GDP • Method: Least Squares • Date: 04/27/10 Time: 17:14 • Sample: 1996Q1 2020Q1 • Included observations: 37 • • • Variable Coefficient Std. Error tStatistic Prob. • • • C • M0 • M1 • M2 • • • Rsquared Mean dependent var • Adjusted Rsquared . dependent var • . of regression Akaike info criterion • Sum squared resid +10 Schwarz criterion • Log likelihood Fstatistic • DurbinWatson stat Prob(Fstatistic) • 看最后一列 prob，它对应的就是概率，若很小，表示小概率事件发生。 • eviews结果，在应用写作中应如何报告。 • 第一，不要直接将上面表拷贝； • 第二，可以写成如下形式： • GDP=++ （ 7） • () () () () • R2= • 括号中是 T统计值。 一个原则是，你要从 eviews一个回归结果中选取你需要的指标，目的在于你要告诉别人，你的模型的参数估计结果与假设检验情况。 • eviews 结果进行解释。 • 答：第一，对其进行统计解释，主要是告诉别人，从统计指标来看，你所关注的解释变量对被解释变量到底有无显著影响。 • 第二，从经济意义上进行解释，主要是分析一下，如果你所关注的解释变量对被解释变量有显著影响，那么具体影响是多少。 这说明了什么。 • 而如果你所关注的解释变量对被解释变量没有显著影响，那么这背后的原因又是什么。 • 仍以式（ 7）为例。 • 如果我们关注的是货币供应 M1对的变化对GDP的影响，那么我们可做如下简单分析： • 从统计指标上来看，首先，由于 M1系数的T统计值为 ，远大于 2，因而表明货币供应 M1的变化对产出有着显著的影响。 • 从回归的具体结果来看，如果 M1增加 1个单位，那么将导致 GDP增加。 • 特别注意：你要报告哪一些指标，取决于你的分析目的。 比如，如果式（ 7）中你所关注的是模型总体对GDP的解释力度，或你要用这个模型进行预测，那么你应当关注哪些指标。 • 这里是一位同学的毕业论文的一部分，试找出他（她）在写作上存在的问题。 • 示例。 本章练习题 • ：假设见课本 P5657页。 • （ 1）无偏性：假设 假设 2中的随机扰动项是 0均值、假设 3。 • （ 2）有效性：所有假设。 • （ 3）一致性：假设 1与假设 3。 注意：由此可见，一致性是我们对估计参数“准确性”的最一般要求。 • ： t检验用于检验某一个解释变量是否对被解释变量具有显著的影响， F检验则用于检验所有的解释变量联合起来，是否对被解释变量具有显著影响。 • ：直观上可以这样理解，因为 OLS法所要追求的就是残差平方和的最小化，因而如果对模型施加约束，那么就意味着我们只能在一个较小范围内寻找最小化。 这就相当于局部极小值与全局最小值的问题。 • 当这个约束是无效或是虚假的时候，二者相近或相等。 • ：违背了解释变量完全相关的假定。 如果要改进，那么，我们可以试着去掉其他 x4，前提是我们要假设 x4不影响大学生的学习成绩，如果我们还能在 x4中找到影响大学生成绩的因素，那么仍将其放在模型中作为一个新的解释变量。 • ：对式（ b)进行简单的变形后，再利用 OLS进行估计，可知，式（ a)、（ b)的 OLS结果完全一致。 • 当对模型 b施加某种约束时，那么模型 b的 R2小于模型 a的。 （想一下 R2的计算公式及问题 3） • ：具体证明过程，你可自己利用 OLS法的参数计算公式、离差公式，一步步代入即可。 • 本题的直观意义告诉我们：对于一个多元线性回归模型来说，即使解释变量相关，那么，它对估计的未知参数的估计结果也没有任何影响。 因为式（ 2）的 Vi的含义即在于剔除了 x2后的x1对 Y的影响。 • “上帝归上帝，恺撒归恺撒”。 • ：（ 1）利用课本 P5859页推导即可，此时 •。 • （ 2）第一个式不成立了，后面两个仍成立。 具体证明可用两种方法：一是 OLS的几何含义；二是课本 P58页式子（ )，分别对 求导即可得到。 • 0 0 120,• ：具体计算可自己试作一下。 • 三者的区别是， (a）、（ b)分别是有约束的回归， (c)则是无约束的回归。 它们的好坏的区别在于，你所提前施加的约束是否是真实的。 如果是真实的，说明你更多的利用了已有的信息，因而估计会更有效。 否则，估计的效率会降低。 • ： • 第一， n=15。 回顾前面的要求，必须知道各个平方和、各个平方和的关系，以及各个平方和的自由度。 • 第二，用课本 P6667公式计算。 • 第三，用 F检验。 • 第四，用 P68页，式（ ），并配合查 F表。 第四章 基本数据处理 167。 数据对象 EViews中信息保存在对象中 ， 每个对象中包含特定类别的信息。 每个对象都有给定的类型 ， 例如 ， 一个序列对象是关于一个随机变量的观测值 ， 一个方程对象是关于一些变量之间关系的信息。 一个对象中包含的信息不止一种 ， 例如一个方程对象中包含了所有估计得到的结果的信息 ， 如方程形式 、 检验结果及残差等。 所有需要的数据及结果都集中在一个对象中 ， 简化了EViews中信息组织管理工作。 本章重点讨论序列和数组的操作，矩阵、向量和标量留到程序设计 中讨论。 167。 序列 建立序列对象： ⑴ 点击 EVIEWS主菜单中的 Objects/New Object，然后选择 Series即可；⑵ 点击工作文件窗口菜单中的Genr，键入一个表达式，可形成一个新的序列。 编。