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1、总复习第一章第一章总论总论一一.了解计量经济学的一般问题了解计量经济学的一般问题:计量经济学由来和计量经济学由来和 定义、学科性质、计量经济学的内容体系定义、学科性质、计量经济学的内容体系;二二.理解理解计量经济学的研究对象计量经济学的研究对象:变量、数据及分类变量、数据及分类(时时 间序列数据与横截面数据间序列数据与横截面数据)、变量间的数量关系、变量间的数量关系 、计量经济学模型计量经济学模型;三三.理解并掌握理解并掌握计量经济学的研究步骤计量经济学的研究步骤:模型设定，参模型设定，参数估计，模型检验，模型应用数估计，模型检验，模型应用,能简述能简述每一步骤的主每一步骤的主要内容要内容.第
2、一章第一章总论总论第一节第一节计量经济学的一般问题计量经济学的一般问题一、计量经济学由来和定义一、计量经济学由来和定义二、计量经济学的学科性质二、计量经济学的学科性质三、计量经济学的内容体系三、计量经济学的内容体系四、从诺奖看计量经济学四、从诺奖看计量经济学第二节第二节 计量经济学的研究对象计量经济学的研究对象变量变量经济数据的结构经济数据的结构 变量间的数量关系变量间的数量关系 计量经济学模型计量经济学模型经济计量分析的核心是对经济问题内在规律的实证研究经济计量分析的核心是对经济问题内在规律的实证研究(empiricalanalysis),有的书译作：有的书译作：经验分析。经验分析。实证分析
3、：就是利用数据来检验某个理论或估计某个关系实证分析：就是利用数据来检验某个理论或估计某个关系而要进行这一工作，首先要构建反映经济变量特定关而要进行这一工作，首先要构建反映经济变量特定关系的经济模型系的经济模型计量经济学的研究对象的核心是反映经济关系和经济计量经济学的研究对象的核心是反映经济关系和经济规律的数学模型规律的数学模型计量经济计量经济模型。模型。确定经济确定经济变量，变量，占有充足和准确的占有充足和准确的经济数据经济数据是经济计是经济计量分析的前提条件。量分析的前提条件。一一.变量变量变量变量(Variable)是反映国民经济整体及各个侧面的水是反映国民经济整体及各个侧面的水平、规模、
4、状态等数量特征的概念和范畴。根据分类平、规模、状态等数量特征的概念和范畴。根据分类标志的不同，可以有不同的分类。标志的不同，可以有不同的分类。宏观经济变量和微观经济变量根据测度对象的宏观经济变量和微观经济变量根据测度对象的大小或相关经济问题属于宏观范畴还是微观范畴大小或相关经济问题属于宏观范畴还是微观范畴离散变量和连续变量离散变量和连续变量随机变量和非随机变量随机变量和非随机变量流量和存量流量和存量数值变量和分类变量数值变量和分类变量内生变量和外生变量内生变量和外生变量二、数据：变量的具体取值称为数据，根据形式不同二、数据：变量的具体取值称为数据，根据形式不同，数据分为：，数据分为：时间序列数
5、据，横截面数据，合并数据时间序列数据，横截面数据，合并数据1.横截面数据横截面数据(CrossSectionaldata,又译为截面数据又译为截面数据)在在同一时间同一时间，对不同统计单位对不同统计单位(如个人、家庭、城市、如个人、家庭、城市、企业、州、国家或一系列其他单位企业、州、国家或一系列其他单位)的相同统计指标的相同统计指标采集的样本所构成的数据。采集的样本所构成的数据。时间序列数据（时间序列数据（Timeseriesdata）是由一个或几个变量不同时间的观测值按时间顺序列排是由一个或几个变量不同时间的观测值按时间顺序列排列而成的。比如股票价格、货币供给、政府赤字等。列而成的。比如股票
6、价格、货币供给、政府赤字等。时间序列数据时间序列数据按时间先后排序按时间先后排序，这种排序也传递了潜，这种排序也传递了潜在的重要信息在的重要信息合并数据合并数据(Pooleddata)有时又称混合横截面数据：有时又称混合横截面数据：PooledCrosssectionData既有时间序列数据又有横截面数据。既有时间序列数据又有横截面数据。例如，收集例如，收集20年间年间10个国家有关失业率方面的数据个国家有关失业率方面的数据,那么，这个数据集合就是一个合并数据那么，这个数据集合就是一个合并数据.每个国家每个国家20年间的失业率数据是时间序列数据年间的失业率数据是时间序列数据;而而10个不同国家
7、个不同国家每年的失业率数据又组成横截面数据。每年的失业率数据又组成横截面数据。countryYear1234567891011.12.3 1.3 2.14.12.63.24.63.85.621.22.1 1.5 3.13.22.74.61.22.32.3203.22.5 4.2 3.55.33.93.62.31.23.8面板数据面板数据(paneldata)又译作纵向数据又译作纵向数据或综列数据。或综列数据。特殊的合并数据，即同一个横截面单位，比如说，一个家庭特殊的合并数据，即同一个横截面单位，比如说，一个家庭或一个公司，在不同时期的调查数据。或一个公司，在不同时期的调查数据。obsnocit
8、yyearmurders popuunem police11198653500008.744021199083592007.24713219862643005.4754219901651005.5752991501986255430004.35203001501990325462005.2493表表1.2城市犯罪统计量的一个两年综列数据集城市犯罪统计量的一个两年综列数据集三三.变量之间的数量关系变量之间的数量关系函数关系函数关系:即确定性关系即确定性关系,如如相关关系相关关系:即不严格的数量依存关系即不严格的数量依存关系因果关系因果关系:如果一个（组）变量的取值直接决定或影响另外一个如果一个（
9、组）变量的取值直接决定或影响另外一个（组）变量的取值，则称两个（组）变量之间存在因果关系。（组）变量的取值，则称两个（组）变量之间存在因果关系。其中前者是原因，后者是结果其中前者是原因，后者是结果.单向因果关系单向因果关系:是指某一个或某几个变量决定或影响其他变量，是指某一个或某几个变量决定或影响其他变量，而其他变量并不决定或影响这一个或几个变量，即关系是不可逆而其他变量并不决定或影响这一个或几个变量，即关系是不可逆的。的。双向因果关系双向因果关系:是互为因果关系。是互为因果关系。恒等关系恒等关系:变量的定义式，是连接变量关系的桥梁变量的定义式，是连接变量关系的桥梁.如如:四四.计量经济模型计
10、量经济模型模型模型:对现实的描述和模拟对现实的描述和模拟 用不同方法对现实进行描述和模拟，就构成各种不同的模用不同方法对现实进行描述和模拟，就构成各种不同的模型，如文字逻辑模型、几何模型、数学模型、计算机模型，如文字逻辑模型、几何模型、数学模型、计算机模拟模型等拟模型等 计量经济模型：计量经济模型：就是经济变量之间所存在的随机关系的一种数就是经济变量之间所存在的随机关系的一种数学表达式，其一般表达式为：学表达式，其一般表达式为：模型由经济变量（模型由经济变量（y和和x）、）、随机误差项（随机误差项（u）、参数（）、参数（）和）和及方程的形式及方程的形式f()等四个要素构成。等四个要素构成。计量
11、经济学的研究步骤计量经济学的研究步骤计量经济学的研究步骤可分为四个连续的阶段：计量经济学的研究步骤可分为四个连续的阶段：模型设定，模型设定，参数估计，模型检验，模型应用。参数估计，模型检验，模型应用。一、模型的设定一、模型的设定依据一定的经济理论或经验，先验地用一个或一组数学方程依据一定的经济理论或经验，先验地用一个或一组数学方程式表示被研究系统内经济变量之间的关系。式表示被研究系统内经济变量之间的关系。(一一).研究有关经济理论；研究有关经济理论；建立模型需要理论抽象，一切从实际背景出发建立模型需要理论抽象，一切从实际背景出发(二二)确定变量以及函数形式确定变量以及函数形式确定模型包含的变量
12、确定模型包含的变量根据经济学理论和经济行为分析。根据经济学理论和经济行为分析。考虑数据的可得性。考虑数据的可得性。考虑入选变量之间的关系。考虑入选变量之间的关系。要求变量间互相独立。要求变量间互相独立。(2)确定模型包括几个参数，符号如何确定模型包括几个参数，符号如何模型中待估计参数的理论期望值区间模型中待估计参数的理论期望值区间符号、大小、符号、大小、关系关系（）（）确定模型的数学形式确定模型的数学形式利用经济学和数理经济学的成果利用经济学和数理经济学的成果根据样本数据作出的变量关系图根据样本数据作出的变量关系图选择可能的形式试模拟选择可能的形式试模拟(三三)、对样本数据进行收集与整理、对样
13、本数据进行收集与整理变量确定之后，就要全面收集统计数据，这是模变量确定之后，就要全面收集统计数据，这是模型构建的基础工作型构建的基础工作二、模型参数的估计二、模型参数的估计模型设定后，应根据可用的统计数据资料，选择适当模型设定后，应根据可用的统计数据资料，选择适当的方法，求出模型参数的估计值的方法，求出模型参数的估计值三、模型的检验三、模型的检验经济意义检验：最基本的检验经济意义检验：最基本的检验统计检验统计检验由数理统计理论决定的，其目的在于评定由数理统计理论决定的，其目的在于评定模型参数估计值的可靠性。模型参数估计值的可靠性。计量经济学检验计量经济学检验由计量经济学理论决定，目的在于检验模
14、型的计量经由计量经济学理论决定，目的在于检验模型的计量经济学性质。济学性质。模型预测检验模型预测检验由模型的应用要求决定，主要检验参数估计量的稳由模型的应用要求决定，主要检验参数估计量的稳定性及相对样本容量变化时的灵敏度，确定模型是否定性及相对样本容量变化时的灵敏度，确定模型是否可用于样本观测值以外的范围可用于样本观测值以外的范围模型是否符合实际，能否解释实际经济过程还需要进行模型是否符合实际，能否解释实际经济过程还需要进行检验检验就是对部分或全部参数估计值加以评定，确检验检验就是对部分或全部参数估计值加以评定，确定它们在理论上是否有意义，在统计上是否显著只有定它们在理论上是否有意义，在统计上
15、是否显著只有通过检验的模型才能用于经济实际检验包括：通过检验的模型才能用于经济实际检验包括：四四、模型的应用模型的应用（一）、验证与发展经济理论（一）、验证与发展经济理论:1.按照某种理按照某种理论建立模型论建立模型,用已发生的经济活动的样本数用已发生的经济活动的样本数据去拟和据去拟和,拟和地好该理论即得到检验拟和地好该理论即得到检验;2.用已发生的经济活动的样本数据去拟和各用已发生的经济活动的样本数据去拟和各种模型种模型,拟和最好的模型所体现的即经济拟和最好的模型所体现的即经济规律规律.（二）（二）、结构分析结构分析:是运用估计出来的模型对是运用估计出来的模型对经济关系进行定量的测量经济关系
16、进行定量的测量,包括验证包括验证,比较比较与同一经济现象相应的几种假说与同一经济现象相应的几种假说.即经济系即经济系统的定量研究工作统的定量研究工作.四四、模型的应用模型的应用（三）、经济预测（三）、经济预测:运用已经估计出来的计量运用已经估计出来的计量模型对经济发展未来的趋势作出判断，从而模型对经济发展未来的趋势作出判断，从而为宏观调控和经营管理提供依据为宏观调控和经营管理提供依据（四）、政策评价（四）、政策评价:从许多不同政策中选择从许多不同政策中选择较好的予以实行较好的予以实行,或者说研究不同政策对经或者说研究不同政策对经济目标所产生的影响济目标所产生的影响.第一章第一章 总论总论一一.
17、了解计量经济学的一般问题了解计量经济学的一般问题:计量经济学由来和计量经济学由来和 定义、学科性质、计量经济学的内容体系定义、学科性质、计量经济学的内容体系;二二.理解理解计量经济学的研究对象计量经济学的研究对象:变量、数据及分类变量、数据及分类(时时 间序列数据与横截面数据间序列数据与横截面数据)、变量间的数量关系、变量间的数量关系 、计量经济学模型计量经济学模型;三三.理解并掌握理解并掌握计量经济学的研究步骤计量经济学的研究步骤:模型设定，参模型设定，参数估计，模型检验，模型应用数估计，模型检验，模型应用,能简述能简述每一步骤的主每一步骤的主要内容要内容.理解理解一元一元、多元线性回归模型
18、中的随机项需满足的基多元线性回归模型中的随机项需满足的基本假定及相关知识可以结合第四章进行总结本假定及相关知识可以结合第四章进行总结第二章、第三章第二章、第三章.理解理解什么是最小二乘法，什么是最小二乘法，记住记住并会用常用的各有并会用常用的各有关公式进行简单的计算。关公式进行简单的计算。会会用矩阵形式表示多元线用矩阵形式表示多元线性回归模型，知道其中每个矩阵的含义。并性回归模型，知道其中每个矩阵的含义。并能能用矩阵用矩阵表示该模型的普通最小二乘参数估计量。表示该模型的普通最小二乘参数估计量。3会看结果会看结果：回归结果的：回归结果的标准记法标准记法，各系数经，各系数经济含义，济含义，掌握掌握
19、结果中各有关变量的内在关系结果中各有关变量的内在关系,理理解掌握解掌握统计显著性检验的原理与步骤。统计显著性检验的原理与步骤。例例:下面是某案例的方差分析表和下面是某案例的方差分析表和Eviews分析结果（局部）分析结果（局部）,Y为因变量为因变量,自变量为自变量为:X2、X3、X4、X5,样本容量为样本容量为23,根据输出结果完成：根据输出结果完成：1.请把所缺数字填上，用标准记法写出样本回归方程；请把所缺数字填上，用标准记法写出样本回归方程；2.（=0.05）对回归方程进行）对回归方程进行F检验检验;3.对对X2、X3进行系数的显著性检验进行系数的显著性检验;dfSSMSFSignific
20、ance F回归分析(1)1127.259(6)(7)6.43419E-11残差(2)(4)3.814982736总计(3)(5)方差分析表方差分析表Eviews分析结果DependentVariable:YIncludedobservations:23VariableCoefficient Std.Errort-StatisticProb.C37.23236 3.71769510.014900.0000X20.005011 0.004893(8)0.3194X3-0.611174 0.162849-3.7530100.0015X40.198409 0.0637213.1137340.0060
21、X50.069503(9)1.3631440.1896R-squared(10)Meandependentvar39.66957AdjustedR-squared(11)S.D.dependentvar7.372950S.E.ofregression1.953198 Akaikeinfocriterio4.366473Sumsquaredresid68.66969 Schwarzcriterion4.613320Loglikelihood-45.21444 F-statistic73.87052Durbin-Watsonstat1.065034 Prob(F-statistic)0.00000
22、0练习练习:下面是一些案例的分析结果（局部）下面是一些案例的分析结果（局部）根据输出结果完成：根据输出结果完成：1.请把所缺数字填上，用标准记法写出样本回归方程；请把所缺数字填上，用标准记法写出样本回归方程；2.（=0.05）对回归方程进行显著性检验对回归方程进行显著性检验;对变量进行系数的显著性检验对变量进行系数的显著性检验;方差分析表dfSSMSFSignificance F回归分析(1)(4)49822411(7)2.54166E-15残差(2)1515833(6)总计(3)(5)Eviews分析结果DependentVariable:YMethod:LeastSquaresInclud
23、edobservations:19VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.C315.1780116.9326 2.6953820.0159X10.0643210.007278(8)0.0000X21.382753(9)1.3897380.1836()()R-squared0.985016Meandependentvar3329.789AdjustedR-squared(10)S.D.dependentvar2370.662S.E.ofregression307.7979Akaikeinfocriterion14.44070Sumsquaredre
24、sid1515833.Schwarzcriterion14.58983Loglikelihood-134.1867 F-statistic525.8882Durbin-Watsonstat0.777752Prob(F-statistic)0.000000DependentVariable:YMethod:LeastSquaresDate:12/23/07Time:15:22Sample:110Includedobservations:10()()VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.C12.5845(1)3.76510.0000X1(2)11.
25、46780.08960.8564X215.442116.9987(3)0.4432R-squared0.9562Meandependentvar1265748AdjustedR-squared(4)S.D.dependentvar138280S.E.ofregression42356Akaikeinfocriterion22.8895Sumsquaredresid7.44E+08Schwarzcriterion24.2631Loglikelihood-119.85F-statistic58.6556Durbin-Watsonstat0.9635Prob(F-statistic)0.000033
26、DependentVariable:YMethod:LeastSquaresIncludedobservations:31VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.C877036.5 28738.50 30.517820.0000X10.330332 1.468544（1）0.8237X215.76667 8.149030 1.9347910.0632R-squared0.944633Meandependentvar1160401.AdjustedR-squared（2）S.D.dependentvar126784.5()()R-squared0.
27、944633Meandependentvar1160401.AdjustedR-squared0.940678S.D.dependentvar126784.5S.E.ofregression30879.72Akaikeinfocriterion23.60535Sumsquaredresid2.67E+10Schwarzcriterion23.74413Loglikelihood-362.8830 F-statistic238.8582Durbin-Watsonstat0.956102 Prob(F-statistic)0.000000理解把握理解把握本章的主要内容：本章的主要内容：什么是什么是
28、？在模型中在模型中存在可能造成哪些不利后果？存在可能造成哪些不利后果？检验检验存在的方法有哪存在的方法有哪些些,其中需要重点掌握的是什么其中需要重点掌握的是什么方法方法(重点掌握重点掌握:常用的常用的检验方法检验方法,会会根据根据具体的具体的分析结果分析结果检验检验)？消除？消除的方的方法有哪些法有哪些?第四章第四章练习练习:下面各结果分别是一些案例的下面各结果分别是一些案例的Eviews分析结果（部分）分析结果（部分）根据输出结果完成下列要求（写出判断或检验的依据）根据输出结果完成下列要求（写出判断或检验的依据）;1说明模型是否存在多重共线性说明模型是否存在多重共线性(如果可以计算方差扩大因
29、子如果可以计算方差扩大因子,请计算扩大因子。请计算扩大因子。)2.对模型进行异方差检验，说明模型是否存在异方差；对模型进行异方差检验，说明模型是否存在异方差；3对模型进行自相关检验，说明模型是否存在序列自相关；对模型进行自相关检验，说明模型是否存在序列自相关；（()()DependentVariable:YMethod:LeastSquaresIncludedobservations:19VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.C-139.1572232.6374-0.5981720.5593X10.0363970.014217（1）0.0227
30、X2（2）1.4674691.0979130.2908X37.505461（3）0.7855040.4452X40.2122160.1426291.4878910.1590R-squared0.988977 Meandependentvar3329.789AdjustedR-squared(4)S.D.dependentvar2370.662S.E.ofregression282.2216 Akaikeinfocriterion14.34420Sumsquaredresid1115086.Schwarzcriterion14.59273Loglikelihood-131.2699 F-stat
31、istic314.0201Durbin-Watsonstat1.890784 Prob(F-statistic)0.000000WhiteHeteroskedasticityTest:F-statistic2.633628 Probability0.076698Obs*R-squared12.88458 Probability0.115883TestEquation:DependentVariable:RESID2Method:LeastSquaresIncludedobservations:19VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.C-800
32、10.10106191.3-0.7534520.4685X14.65632914.882230.3128780.7608X126.53E-050.0001490.4372550.6712X2-117.8830903.4451-0.1304820.8988X22-0.6221131.052638-0.5910040.5676X33006.4996347.7150.4736350.6459X32-16.6394028.98757-0.5740180.5786X41.82572465.471750.0278860.9783X42-0.0090940.008874-1.0248480.3296R-sq
33、uared0.678136 Meandependentvar58688.75AdjustedR-squared0.420645 S.D.dependentvar70617.55S.E.ofregression53750.83 Akaikeinfocriterion24.92762Sumsquaredresid2.89E+10 Schwarzcriterion25.37499Loglikelihood-227.8124 F-statistic2.633628Durbin-Watsonstat2.990826 Prob(F-statistic)0.0766981.由分析结果可以看出由分析结果可以看
34、出,该模型具有多重共线性的该模型具有多重共线性的”经典经典”特征特征:R2=0.988977较高，较高，Prob(F-statistic)=0.0000000.05所以不能拒所以不能拒绝绝原假原假设设,认为该认为该模型不存在异方差性模型不存在异方差性.3 3回回归归模型随机模型随机误误差差项项的自相关的自相关检验检验DW检验检验H0：=0H1：0（随机（随机误误差差项项存在自相关）存在自相关）因此，不能拒因此，不能拒绝绝原假原假设设，认为该认为该回回归归模型随机模型随机误误差差项项不存不存在一在一阶阶自相关。自相关。d=1.8908,由于由于DependentVariable:YMethod:
35、LeastSquaresIncludedobservations:18VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.C-12815.9614076.42-0.9104560.3805X16.2121400.7408098.3856190.0000X20.4213730.1268973.3205800.0061X3-0.1662530.059222-2.8072710.0158X4-0.0977260.067638-1.4448400.1741X5-0.0284030.202333-0.1403790.8907R-squared0.982801 Mean
36、dependentvar44127.11AdjustedR-squared0.975635 S.D.dependentvar4409.100S.E.ofregression688.2328 Akaikeinfocriterion16.16733Sumsquaredresid5683973.Schwarzcriterion16.46412Loglikelihood-139.5060 F-statistic137.1430Durbin-Watsonstat3.405930 Prob(F-statistic)0.000000()()(WhiteHeteroskedasticityTest:F-sta
37、tistic1.109456 Probability0.459143Obs*R-squared11.03658 Probability0.354675TestEquation:DependentVariable:RESID2Method:LeastSquaresIncludedobservations:18VariableCoefficient Std.Errort-StatisticProb.C3.49E+089.56E+080.3652070.7257X18408.8049356.7730.8986860.3987X12-1.1452781.445158-0.7924930.4541X2-
38、10576.5016836.58-0.6281860.5498X220.0476850.0756730.6301380.5486X3474.4214369.75061.2830850.2403X32-0.0095780.007231-1.3245590.2269X4-926.4577599.5460-1.5452650.1662X420.0109930.0076801.4315250.1954X514742.439595.3931.5364070.1683X52-0.2306820.147639-1.5624680.1622R-squared0.613143 Meandependentvar3
39、15844.5AdjustedR-squared0.060491 S.D.dependentvar533410.1S.E.ofregression517025.2 Akaikeinfocriterion29.42733Sumsquaredresid1.87E+12 Schwarzcriterion29.97145Loglikelihood-253.8460 F-statistic1.109456Durbin-Watsonstat2.375909 Prob(F-statistic)0.459143DependentVariable:YIncludedobservations:37Variable
40、CoefficientStd.Errort-StatisticProb.C-0.5776781.340658-0.4308910.6694X1-0.0002234.29E-05-5.1920190.0000X20.0002374.17E-055.6652400.0000X43.7122550.4671577.9464770.0000X5-0.0002695.83E-05-4.6231620.0001R-squared0.933013 Meandependentvar3.210811AdjustedR-squared0.924640 S.D.dependentvar2.316940S.E.ofr
41、egression0.636043 Akaikeinfocriterion2.057987Sumsquaredresid12.94562 Schwarzcriterion2.275679Loglikelihood-33.07276 F-statistic111.4261Durbin-Watsonstat1.169853 Prob(F-statistic)0.000000()()(WhiteHeteroskedasticityTest:F-statistic0.733651 Probability0.661241Obs*R-squared6.411747 Probability0.601212T
42、estEquation:DependentVariable:RESID2Includedobservations:37VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.C4.94968115.050910.3288630.7447X12.83E-050.0003530.0802270.9366X129.28E-111.37E-090.0675080.9467X2-0.0001870.000304-0.6173070.5420X221.67E-104.37E-100.3826030.7049X4-1.1065463.628180-0.3049870.7626
43、X420.1830760.5598890.3269860.7461X50.0002410.0004670.5152040.6105X52-3.47E-101.06E-09-0.3290790.7445R-squared0.173290 Meandependentvar0.349882AdjustedR-squared-0.062912 S.D.dependentvar0.458806S.E.ofregression0.473018Akaikeinfocriterion1.548406Sumsquaredresid6.264886 Schwarzcriterion1.940251Loglikel
44、ihood-19.64551 F-statistic0.733651Durbin-Watsonstat1.907876 Prob(F-statistic)0.661241DependentVariable:X5Method:LeastSquaresIncludedobservations:37VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.C11773.363442.2773.4202250.0017X20.6731310.04282615.717990.0000X4-986.89671385.364-0.7123730.4812X1-0.1105130
45、.126620-0.8727920.3891R-squared0.996572 Meandependentvar231448.5AdjustedR-squared0.996261 S.D.dependentvar31081.75R-squared0.996572 Meandependentvar231448.5AdjustedR-squared0.996261 S.D.dependentvar31081.75S.E.ofregression1900.646 Akaikeinfocriterion18.03958Sumsquaredresid1.19E+08 Schwarzcriterion18
46、.21373Loglikelihood-329.7322 F-statistic3198.149Durbin-Watsonstat0.508196 Prob(F-statistic)0.000000会会将典型的非线性模型将典型的非线性模型化为线性化为线性，会分析会分析半对数、双对数模型中斜率系数的经济意义半对数、双对数模型中斜率系数的经济意义第五章第五章建立线性回归模型中的线性是指：建立线性回归模型中的线性是指：（1）解释变量线性）解释变量线性。（2）参数线性。）参数线性。当解释变量是非线性的，但当解释变量是非线性的，但参数之间是线性的参数之间是线性的时，时，可以利用变量直接代换的方法将模型线
47、性化。可以利用变量直接代换的方法将模型线性化。非线性回归模型的直接代换非线性回归模型的直接代换1、多项式函数模型、多项式函数模型2、双曲线模型、双曲线模型(Double-curveModel)3、半对数模型和双对数模型、半对数模型和双对数模型例：根据例：根据1973-1987年美国未偿付消费者信贷的数据，年美国未偿付消费者信贷的数据，试运用半对数模型进行回归分析，求此期间的未偿试运用半对数模型进行回归分析，求此期间的未偿付消费者信贷的增长率。付消费者信贷的增长率。解：运用半对数模型解：运用半对数模型其中，其中，y-未偿付信贷额，未偿付信贷额，t-年份序数。年份序数。利用利用Eviews得到回归
48、方程为：得到回归方程为：注意注意：斜率系数的斜率系数的经济意义经济意义该模型中，斜率度量了该模型中，斜率度量了给定给定解释变量的绝对变化解释变量的绝对变化所引起所引起的的Y的比例变动或相对变动的比例变动或相对变动0.0946:表示表示1973-1987期间期间的未偿付消费者信贷的年平均增长率为的未偿付消费者信贷的年平均增长率为9.46%.例例：试运用双对数模型对：试运用双对数模型对1960-1982经济合作与发展组经济合作与发展组织织(OECD)7个成员国的最终能源需求指数、实际个成员国的最终能源需求指数、实际GDP、实际能源价格的数据进行分析，并解释回归结果。实际能源价格的数据进行分析，并解
49、释回归结果。解：运用双对数模型解：运用双对数模型利用利用Eviews得到回归方程为：得到回归方程为：回归结果表明：能源的需求与收入（用实际回归结果表明：能源的需求与收入（用实际GDP度量）度量）正相关，与实际价格负相关收入的弹性估计值为正相关，与实际价格负相关收入的弹性估计值为0.9963,表示表示在其它条件不变的情况下在其它条件不变的情况下，实际，实际GDP每增加一个百分每增加一个百分点，对能源的需求将点，对能源的需求将平均增加平均增加0.9963同样地，同样地，在其它在其它条件不变的情况下条件不变的情况下，能源价格每上涨一个百分点，对能源，能源价格每上涨一个百分点，对能源的需求将的需求将平
50、均降低平均降低0.3309个百分点个百分点非线性回归模型的间接代换非线性回归模型的间接代换在研究经济问题时，我们常遇到如下的指数函数在研究经济问题时，我们常遇到如下的指数函数模型：模型：对（对（.9）两边取对数（自然对数）可得：）两边取对数（自然对数）可得：(.9)其中，其中，u为随机项，为随机项，0,1,2为模型参数，很容为模型参数，很容易看出，易看出，模型中参数也是非线性的模型中参数也是非线性的，因此不能直，因此不能直接进行变量的代换化为线性形式。接进行变量的代换化为线性形式。(.10)（.10）是双对数函数模型，可利用变量直接代）是双对数函数模型，可利用变量直接代换化为线性形式。这种先取