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浙江大学:《计量经济学》第二章 单方程计量经济学模型理论与方法

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一、线性回归模型的特征 消费量由什么决定呢? 在现实生活中,影响各家各户消费的因素很多,如收入水平、商品价格水平、利率水平、消费者偏好、消费者年龄结构、风俗习惯等。凯恩斯认为,这些因素中有决定意义的是家庭收入。
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第二章 单方程计量经济学模型理 论与方法 计量经浮学

计量经济学 第二章 单方程计量经济学模型理 论与方法

§2.1线性回归模型概述 计量经浮学

计量经济学 §2.1线性回归模型概述

线性回归模型的特征 消费量由什么决定呢? ■在现实生活中,影响各家各户消费的因素很多,如 收入水平、商品价格水平、利率水平、消费者偏好 消费者年龄结构、风俗习惯等。凯恩斯认为,这些 因素中有决定意义的是家庭收入。 凯恩斯认为,存在一条基本心理规律:随着收入的 增加,消费也会增加,但消费的增加不及收入的增 加多 计量经浮学

计量经济学 一、线性回归模型的特征 ◼ 消费量由什么决定呢? ◼ 在现实生活中,影响各家各户消费的因素很多,如 收入水平、商品价格水平、利率水平、消费者偏好、 消费者年龄结构、风俗习惯等。凯恩斯认为,这些 因素中有决定意义的是家庭收入。 ◼ 凯恩斯认为,存在一条基本心理规律:随着收入的 增加,消费也会增加,但消费的增加不及收入的增 加多

■由凯恩斯的绝对收入假设消费理论,认为消费是 由收入唯一决定的,是收入的线性函数,随着收 入的增加,消费增加,但消费的增长低于收入的 增长,即边际消费倾向递减。它的数学描述为: c=a+By 0 < 其中:c为消费额,y为收入。 计量经浮学

计量经济学 ◼ 由凯恩斯的绝对收入假设消费理论,认为消费是 由收入唯一决定的,是收入的线性函数,随着收 入的增加,消费增加,但消费的增长低于收入的 增长,即边际消费倾向递减。它的数学描述为: 0 1, c y c c c y y y = +          其中:c 为消费额, y 为收入

消费和收入的关系并不是精确实现的,一般由下列 因素决定: 1)消费除了受到收入的影响外,还受到其他一些因 素的影响,诸如消费者所外群体的平均收入水 平、消费习惯、对未来收入的期望等; (2)线性关系的近似性,即所假定的线性关系并不是 严格的; (3)收入数值的近似性,即所给定的收入数据本身并 不绝对准确地反映收入水平 计量经浮学

计量经济学 消费和收入的关系并不是精确实现的,一般由下列 因素决定: (1) 消费除了受到收入的影响外,还受到其他一些因 素的影响,诸如消费者所外群体的平均收入水 平、消费习惯、对未来收入的期望等; (2) 线性关系的近似性,即所假定的线性关系并不是 严格的; (3) 收入数值的近似性,即所给定的收入数据本身并 不绝对准确地反映收入水平

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

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