用更符合实际的是将消费与收入之间的关系用如下方程描述: c=a+ By+u 其中:μ是一个随机误差项。根据该方程,每给定一个收入的 值,消费并不是单一确定的,而是有许多值,它们的概率分布 与随机误差项A的概率分布相同。此时它是一个计量经济学方 程。 引入随机误差项,将变量之间的关系用一个线性随机方程来描 述,用随机数学的方法来估计方程中的参数,这就是线性回归 的模型特征,也是线性计量经济学模型的特征 计量经浮学
计量经济学 用更符合实际的是将消费与收入之间的关系用如下方程描述： c y = + + 其中： 是一个随机误差项。根据该方程，每给定一个收入的 值，消费并不是单一确定的，而是有许多值，它们的概率分布 与随机误差项 的概率分布相同。此时它是一个计量经济学方 程。 引入随机误差项，将变量之间的关系用一个线性随机方程来描 述，用随机数学的方法来估计方程中的参数，这就是线性回归 的模型特征，也是线性计量经济学模型的特征
在许多实际问题中,和被解释变量〕有关系的变量往 往不至一个,而是多个。所以,要研究被解释变量〕与解 释变量x1…,xk之间的相关关系,这便是多元线性回归问 题。为了研究y与x…x之间的关系,首先必须收集n组 独立观测数据, (x“’·ny)(x,y),=1,2,…,n 计量经浮学
计量经济学 在许多实际问题中，和被解释变量 y 有关系的变量往 往不至一个，而是多个。所以，要研究被解释变量 y 与解 释变量 1 , , k x x 之间的相关关系，这便是多元线性回归问 题。为了研究 y 与 1 , , k x x 之间的关系，首先必须收集n 组 独立观测数据, 1 ( , , , ) ( , ) ˆ i ki i i i x x y x y = ， i = 1,2, , n
单方程线性回归模型的一般形式为: y1=B+B1x1+…+Bx+1i=1, 其中B,B13…Bk是k+1个未知参数,x1x2,…,x是解释变 量,其值是可精确测定或被控制,ν是可观测的被解释变量, 是不可测的随机误差 计量经浮学
计量经济学 单方程线性回归模型的一般形式为： 0 1 1 1,2, , i i i ki i y x x i n = + + + + = 其 中 0 1 , , k 是 k +1个未知参数, 1 2 , , , k x x x 是解 释变 量，其值是可精确测定或被控制， y 是可观测的被解释变量， 是不可测的随机误差
客观经济现象是十分复杂的,是很难用有限个变量、某一种 确定的形式来描述的,这就是设置随机误差项的原因。随机 误差项主要包括下列因素的影响: 在解释变量中被忽略的因素的影响; 变量观测值的观测误差的影响; 模型关系的设定误差的影响; 其他随机因素的影响; 计量经浮学
计量经济学 客观经济现象是十分复杂的，是很难用有限个变量、某一种 确定的形式来描述的，这就是设置随机误差项的原因。随机 误差项主要包括下列因素的影响： ◼ 在解释变量中被忽略的因素的影响； ◼ 变量观测值的观测误差的影响； ◼ 模型关系的设定误差的影响； ◼ 其他随机因素的影响；
线性回归模型的普遍性 从经济学课程中我们知道,在实际经济活动中,经 济变量的关系是复杂的,直接表现为线性关系的情 况很少。但它们中的大部分又可以通过一些简单的 数学处理,使之化为数学上的线性关系。 计量经浮学
计量经济学 二、线性回归模型的普遍性 ◼ 从经济学课程中我们知道，在实际经济活动中，经 济变量的关系是复杂的，直接表现为线性关系的情 况很少。但它们中的大部分又可以通过一些简单的 数学处理，使之化为数学上的线性关系