回归模型的函数形式课件.ppt
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1、第五章 回归模型的函数形式n到目前为止,我们考虑的都是参数线性,同时又是变量线性的模型。本章将考虑参数线性,但变量不一定是线性的模型。1.双对数模型或不变弹性模型2.半对数模型3.倒数模型n所有这些模型的一个重要特征是,它们都是参数线性模型,但变量却不一定是线性的。一、双对数模型1.模型 假设有如下函数 从模型可知,就我们目前的知识,无法用普通最小二乘法估计这样的模型。但我们可以把以上模型作如下变化,得到:继而,如果令 ,则有:以上模型称为双对数模型,或双对数线性模型。2BiiYA X2l nl nl niiYABX1lnBA12lnlniiiYBBXu 如果我们将 和 都看作单独的变量,那么
2、就可以将双对数模型变为变量线性模型。试作如下变换 ,得到:如果上式满足古典线性回归模型的基本假定,则很容易用普通最小二乘法估计,从而得到BLUE估计量。2.双对数模型系数的特殊含义 与变量线性回归模型不同,双对数模型的斜率系数 度量了Y对X的弹性,即X的变动引起Y变动的百分比。如果用符号 代表Y的一个微小变动,代表X的一个微小变动,则弹性E定义为:lniYlniXlniiYYlniiXX12iiiYBBXu2B/100()X/100YYYYXXEslopXXXYY变 动 的 百 分 数变 动 的 百 分 数YXn从图形上看,变量线性的回归模型的图形是一条直线,而双对数模型的图形是一条曲线,并且
3、对于不同的X值来说,都具有相同的弹性。所以,双对数模型又称为不变弹性模型。不变弹性模型例子:数学分数(见P23)n该例子主要关注美国S.A.T大学入学考试中的数学成绩与家庭收入之间的关系。即:考察数学成绩与家庭收入之间的回归关系。.双对数模型的假设检验 双对数模型的假设检验与线性模型没有任何不同。在随机误差项服从正态分布的假设下,估计的回归系数服从自由度为(n-k)的t分布,其中k为包括截距在内的参数个数。4.比较线性和双对数回归模型(一个经验问题)对于数学成绩支出一例来说,线性支出模型和双对数模型哪个更合适?1.作散点图,通过散点图来判断。(这种方式只适合双变量模型)2.比较两个模型的 值。
4、该方法要求应变量的形式必须是相同的。3.即使两个模型中的应变量相同,两个 值可以直接比较,我们也建议不要根据最高 值这一标准选择模型。而应该首先考虑进入模型中的解释变量之间的相关性、解释变量系数的预期符号、统计显著性以及类似弹性系数这样的度量工具。2r2r2r5.多元对数线性回归模型对于三变量对数线性模型来说:模型中的偏斜率系数、又称为偏弹性系数。因此,度量了不变条件下,对的弹性,即在为常量时,每变动1%引起的 变化的百分比。类似地,度量了不变条件下对的弹性。二、如何测度增长率:半对数模型1.半对数模型 先看一个例子:根据下表中的美国人口数据求1975-2007年美国的人口增长率。考虑如下复利
5、计算公式:12233lnlnlniiiiYBBXBXu2B3B2B3XY2X2XY3X3B2XY3X0(1)ttYYrn将上式作如下变形,等式两边取对数,得:如果令因此,可得:将上式变化成为经济计量模型,得到:形如上式的回归模型称为半对数模型或者增长模型、对数-线性模型。利用OLS方法估计美国一例的半对数模型,得到:12l ntYBBt0l nl nl n(1)tYYtr10lnBY2l n(1)Br12l nttYBBtu2(3 3 2 1.1 3)(1 2 9.7 7 9)0.9 9 8 2(0.0 0 0 6)(0.0 0 0 0)ln()5.3 5 9 30.0 1 0 7trseu
6、sp o pt美国人口增长一例估计的样本回归线n美国人口一例估计的半对数模型中,斜率0.0107表示,平均而言,美国人口的年增长率为0.0107。截距5.36的反对数(为212.576)可以表示1974年的人口值。2.瞬时增长率与复合增长率由可知于是:在美国人口增长率一例中,有:此处要注意的是,通过对半对数模型估计所得到的斜率的值为0.0107,该值为美国人口的瞬时增长率,而通过计算而得到的值0.010757称为复合增长率。3.线性趋势模型形如如下形式的模型称为线性趋势模型:22ln(1)bBr的 估 计 值21ber21bre0.0 1 0 711.0 1 0 7 5 710.0 1 0 7
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