第二讲 第三章线性回归分析 第一节线性回归模型及其假设1研究经济问题量化分析意识量化分析手段建立计量模型用模型解释经济问题2上一讲重要概念:研究某一经济现象,会面临两个问题:一是一个变量的变化常常受其他多个经济变量的影响。为描述这些变量之间的关系,研究这些变量之间的变化规律,通常要建立计量经济模型,研究模型参数,进而利用计量经济模型进行预测。通常运用回归分析方法。二是仅知道一个变量的历史数据,要研究它的变化规律,也要建立计量经济模型,研究模型参数,进而利用计量经济模型进行预测。通常运用时间序列分析方法3上一讲重要概念:线性回归分析主要研究经济变量之间的线性因果关系。以预先设定的线性回归模型为基础,而且设定的模型一般有经济理论根据。回归分析关心的是根据解释变量的已知或给定值,考察被解释变量的总体均值在给定解释变量Xi条件下被解释变量Yi的期望(平均值)轨迹称为总体回归线相应的函数称为(双变量)总体回归函数4回归函数(PRF)说明被解释变量Y的平均状态(总体条件期望)随解释变量X变化的规律随机扰动项总体回归模型5随机误差项主要包括下列因素的影响:1)在解释变量中被忽略的因素的影响;2)变量观测值的观测误差的影响;3)模型关系的设定误差的影响;4)其它随机因素的影响。产生并设计随机误差项的主要原因:1)理论的含糊性;2)数据的欠缺;3)节省原则。6样本回归函数(SRF)记样本回归线的函数形式为:称为样本回归函数7这里将样本回归线看成总体回归线的近似替代则注意:8回归分析的主要目的:根据样本回归函数SRF,估计总体回归函数PRF。SRF在某种规则下(古典假设)是PRF的最好估计9总体回归模型n个随机方程的矩阵表达式为10
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