计量经济学简单线性回归(huíguī)模型第二章简单(jiǎndān)线性回归模型第一节回归(huíguī)分析与回归(huíguī)方程4567使用(shǐyòng)相关系数时应注意9注意(zhùyì)几个概念11回归(huíguī)线与回归(huíguī)函数1314153.如何理解总体回归(huíguī)函数17三、随机(suíjī)扰动项20SRF的特点(tèdiǎn)●样本回归函数的函数形式应与设定的总体回归函数的函数形式一致(yīzhì)。●样本回归线还不是总体回归线，至多只是未知总体回归线的近似表现。23对样本(yàngběn)回归的理解2526第二节简单(jiǎndān)线性回归模型的最小二乘估计一、简单线性回归的基本(jīběn)假定（1）对模型和变量的假定如假定解释变量是非随机的，或者虽然是随机的，但与扰动项是不相关(xiāngguān)的假定解释变量在重复抽样中为固定值假定变量和模型无设定误差3132的分布(fēnbù)性质3536三、OLS回归线的性质(xìngzhì)38四、参数估计式的统计(tǒngjì)性质4041424344（二）OLS估计(gūjì)式的统计性质46第三节拟合(nǐhé)优度的度量48二、总变差的分解(fēnjiě)总变差（TSS）：应变量Y的观测值与其平均值的离差平方和（总平方和）解释(jiěshì)了的变差（ESS）：应变量Y的估计值与其平均值的离差平方和（回归平方和）剩余平方和（RSS）：应变量观测值与估计值之差的平方和（未解释(jiěshì)的平方和）三、可决系数(xìshù)作用：可决系数越大，说明在总变差中由模型作出了解释(jiěshì)的部分占的比重越大，模型拟合优度越好。反之可决系数小，说明模型对样本观测值的拟合程度越差。特点：●可决系数取值范围：●随抽样波动，样本可决系数是随抽样而变动的随机变量●可决系数是非负的统计可决系数(xìshù)与相关系数(xìshù)的关系可决系数(xìshù)与相关系数(xìshù)的关系56第四节回归系数的区间(qūjiān)估计和假设检验58一、OLS估计的分布(fēnbù)性质606162二、回归系数的区间(qūjiān)估计选定(xuǎndìnɡ)α，查t分布表得显著性水平为，自由度为的临界值，则有即67对回归系数假设检验的方式(fāngshì)一般情况(qíngkuàng)下，总体方差未知，只能用去代替，可利用t分布作t检验70用P值判断(pànduàn)参数的显著性72第五节回归(huíguī)模型预测一、回归(huíguī)分析结果的报告二、被解释(jiěshì)变量平均值预测预测值、平均值、个别值的相互(xiānghù)关系2.Y平均值的点预测(yùcè)3.Y平均值的区间(qūjiān)预测7980三、应变量(biànliàng)个别值预测具体(jùtǐ)作法：83842、平均值和个别值预测(yùcè)区间都不是常数，是随的变化而变化的3、预测(yùcè)区间上下限与样本容量有关，当样本容量时个别值的预测(yùcè)误差只决定于随机扰动的方差86第六节案例(ànlì)分析8889（接上页数据表）91表示(biǎoshì)为934.经济意义检验：估计的解释变量的系数为0·758511，说明(shuōmíng)城镇居民人均可支配收入每增加1元，人均年消费支出平均将增加0·758511元。这符合经济理论对边际消费倾向的界定。959697第二章小结3、总体回归函数（PRF）：将总体被解释变量Y的条件均值表现(biǎoxiàn)为解释变量X的某种函数样本回归函数（SRF）：将被解释变量Y的样本条件均值表示为解释变量X的某种函数。总体回归函数与样本回归函数的区别与联系4、随机扰动项：被解释变量实际值与条件均值的偏差，代表排除在模型以外的所有因素对Y的影响。5、简单线性回归的基本假定：对模型和变量的假定对随机扰动项u的假定零均值(jūnzhí)假定:同方差假定:无自相关假定:随机扰动与解释变量不相关假定:正态性假定:6、普通最小二乘法（OLS）估计参数的基本(jīběn)思想及估计式；1027、的无偏估计8、对回归系数区间估计的思想(sīxiǎng)和方法9、拟合优度：样本回归线对样本观测数据拟合的优劣程度，可决系数(xìshù)：在总变差分解基础上确定的，模型解释了的变差在总变差中的比重可决系数(xìshù)的计算方法、特点与作用。10、对回归系数的假设检验假设检验的基本思想对回归系数t检验的思想与方法用P值判断(pànduàn)参数的显著性11、对被解释(jiěshì)变量的预测被解释(j