計量經濟模型和經濟預測(ppt 76頁)

計量經濟模型和經濟預測目錄：
一、線性回歸模型
二、非線性回歸模型—曲線回歸模型
三、多元回歸模型
四.多元回歸模型的應用
五.異方差與序列相關

計量經濟模型和經濟預測內容提要：
在對客觀現象選擇回歸模型時，應注意：
1、回歸方程的形式應與經濟學的基本理論相一致，應該在定性分析和定量分析的基礎上選擇適當的回歸模型
2、回歸方程與實際現象的變量值應要有較高的擬合程度，能較好地反映經濟實際運行趨勢
3、在對方程的模型一時無法判斷時，可先畫散點圖，觀察現象實際值的變動趨勢，來選擇相應的擬合回歸模型。或者多選擇幾個回歸模型，加以擬合，分別計算估計標準誤差，選擇估計標準誤差最小的那個回歸模型
4、回歸模型的數學形式要盡可能簡單，一般說來，數字型式越簡單，則基回歸模型的可操作性越強。過於複雜的回歸模型的數學形式在實際經濟分析和經濟預測中，其實際應用價值不大
判定某變量趨勢是否符合拋物線議程時，可利用差分法：
1、當X以一個常數變化時，Y的一階差分即△Y=Yt-Yt-1的絕對值也接近一個常數時，該變量的變化可用直線方程來擬合。
2、當X從一個常數變化時，Y的二階差分即△Y2t= △Yt- △Yt-1的絕對值接近一個常數時，該變量的變化可用拋物線方程來擬合。
回歸方程的顯著性檢驗
該檢驗應用下檢驗來進：行：
F=[S回/(k-1)][S殘/(n-k)]，上例中S總=224.4， S殘=27.08
S回= S總- S殘=224.4-27.08=197.32
則F=[197.32/(3-1)]/[27.08(10-3)]=25.50查F分布表，當a=0.01，自由度為（2.7）時，F2=9.55，當a=0.05，自由度為（2.7）時，Fa=4.74，可知F=25.50都大於Fa，說明該多元回歸方程是比較顯著的，可以用該方程進行經濟預測。設x1=2200元，x2=50元/件時，對某商品需求量（y）的預測值為y=4.5875+1.8685×22+(-1.7996) ×5=36.70(百件）

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