篇单的一元线性回们方程 参数和的计算公式 )(Y-Y) ∑(X1-X)2 Y-bx
简单的一元线性回归方程 参数a和b的计算公式 a Y bX X X X X Y Y b i i i ˆ ˆ ( ) ( )( ) ˆ 2 = − − − − =
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需求估计的计算机实现
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根据需求函数估计的结 果计算弹性 香港城市煤气需求因素的弹性估计 ◼ 价格 -.263 (不显著) ◼ 收入 +1.531** ◼ 液化气价格+.059 (不显著) ◼ 电价 -.053 (不显著) ◼ DUMMY +.363** ◼ R2 = 0.993 Q P dP dQ Ed 0 0 = Q p E b b dP dQ d 0 1 1 0 = = 所以 由于 **在1%水平具有统计显著性
0 统计结果检验: 可决系数 衡量回归直线 对样本观察值的 拟合程度的指标 BR2=2 (y (y-y) cR2=4 FR2=1.0
统计结果检验： 可决系数 衡量回归直线 对样本观察值的 拟合程度的指标。 2 ' 2 2 ( ) ( ) y y y y r i i − − =
计量经济估计方法中的问题 L.最佳拟合可能不是准确的拟合结果(确定的 估计方程仅仅说明需求水平变化的一部分。 2.只有在满足一系列非常严格的假设条件下, 估计出来的系数才是准确的估计值。 3如果这些假设条件不满足,就可能会产生某种 技术性问题: 多重共线性( multicol∥ nearly)(独立变量相互密切 相关) 异方差性( heteroscedasticity)(残值/误差项对于不 同的预测值具有不同有方差 自相关( autocorrelation)(残值互相相关)
计量经济估计方法中的问题 ◼ 1. 最佳拟合可能不是准确的拟合结果（确定的 估计方程仅仅说明需求水平变化的一部分。 ◼ 2. 只有在满足一系列非常严格的假设条件下， 估计出来的系数才是准确的估计值。 ◼ 3.如果这些假设条件不满足，就可能会产生某种 技术性问题： ◼ 多重共线性（multicollinearity） (独立变量相互密切 相关） ◼ 异方差性（heteroscedasticity） (残值/误差项对于不 同的预测值具有不同有方差) ◼ 自相关（autocorrelation） (残值互相相关)