中面史靠大学红清管促学院 COLLEGE OF ECONOMICS MANAGEMENT.CAL 第四章 K元线性回归模型
第四章 K 元线性回归模型
中面寒笔大学红济管捏学院 COLLEGE OF ECONOMICS MANAGEMENT.CAL 学习要点 一、 K元线性回归模型与一元线性回归模型的区别 二、关于模型的基本假设 三、k元线性回归模型的估计、检验和应用 四、理解OLSE的优良性质 五、比较○LS法与ML法的异同和适用性 六、如何综合评价经济计量建模的效果
学习要点 一、K元线性回归模型与一元线性回归模型的区别 二、关于模型的基本假设 三、k元线性回归模型的估计、检验和应用 四、理解OLSE的优良性质 五、比较OLS法与ML法的异同和适用性 六、如何综合评价经济计量建模的效果
中面史靠大学红清管促学院 COLLEGE OF ECONOMICS MANAGEMENT.CAL 、K元线性回归模型设定 1.问题的提出 许多实际问题中,所涉及的研究对象可能受到2个以 上解释变量的影响。例如: (1)某商品的需求量与该商品的价格、消费者可支配 收入、替代品的价格等有关: (2)粮食产出受到化肥、农业机械、土地、农作物播 种面积、劳动投入、农业用电、国家财政支农支出等因素 影响。 (3)劳动者的工资受到工龄、受教育程度、所在行业、 所在地区等因素影响
1. 问题的提出 许多实际问题中,所涉及的研究对象可能受到2个以 上解释变量的影响。例如: (1)某商品的需求量与该商品的价格、消费者可支配 收入、替代品的价格等有关; (2)粮食产出受到化肥、农业机械、土地、农作物播 种面积、劳动投入、农业用电、国家财政支农支出等因素 影响。 (3)劳动者的工资受到工龄、受教育程度、所在行业、 所在地区等因素影响。 一、K元线性回归模型设定
中匣寒靠大学红济管视学院 COLLEGE OF ECONOMICS MANAGEMENT.CAL 2.K元线性回归模型的基本形式 总体回归模型:令X,。=1 y=BX0+BX+BX2+.+PXk+4,(i=1,2,n) 矩阵形式: Y=XB+u Y=XB 样本回归模型: y,=bX0+bX1+b2X2+.+bkX+e,(i=1,2,n) 矩阵形式: Y=Xb+e,Y=XbY-氵=e
2. K元线性回归模型的基本形式 总体回归模型:令 矩阵形式: 样本回归模型: (i 1,2,.n) 0 0 1 1 2 2 = + + + + + i = i i i i k i k Y X X X X u Y X u = + . (i 1,2,.,n) = 0 0 + 1 1 + 2 2 + + + i = i i i i k i k Y b X b X b X b X e Y = Xb + e Y = Xb ˆ , 矩阵形式: Y −Y = e ˆ Y ˆ = X 1 Xi0 =
中面史靠大学红济管视学院 COLLEGE OF ECONOMICS MANAGEMENT.CAL 其中: Y- 7巧. Bo 氵= B= 川. u= Yn Y Bk un 1 X11 X12 Xik bo e 1 Y- X21 X22 X2k b b= e= : 1 Xm Xn2 e R(X)=k+1
其中: ( ) 1 , , 1 1 1 , , , ˆ , 2 1 1 0 1 2 2 1 2 2 2 1 1 1 2 1 2 1 1 0 2 1 2 1 ˆ ˆ ˆ = + = = = = = = = R X k e b b b b X X X X X X X X X X u u u Y u Y Y Y Y e e e Y Y Y n n n n k k k k k n n n