§ Estimation of Multiple Linear Regression Model
一、多元线性回归模型
二、多元线性回归模型的参数估计
三、OLS估计量的统计性质
四、参数估计量的方差-协方差矩阵和随机误差项
2方差的估计
五、样本容量问题
六、多元线性回归模型实例
一、多元线性回归模型
1、多元线性回归模型的形式
由于:
在实际经济问题中,一个变量往往受到多个原因变量的影响;
“从一般到简单”的建模思路。
所以,在线性回归模型中的解释变量有多个,至少开始是这样。这样的模型被称为多元线性回归模型。
多元线性回归模型参数估计的原理与一元线性回归模型相同,只是计算更为复杂。
多元线性回归模型的一般形式为:
习惯上把常数项看成为一个虚变量的系数,在参数估计过程中该虚变量的样本观测值始终取1。这样:
模型中解释变量的数目为(k+1)。
多元线性回归模型的矩阵表达式为:
2、多元线性回归模型的基本假定
模型()或()在满足下述所列的基本假设的情况下,可以采用普通最小二乘法(OLS)估计参数。
关于经典回归模型的假定
二、多元线性回归模型的参数估计
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