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计量经济学第三章完整课件•计量经济学概述•回归分析基础•多元线性回归分析•异方差性与自相关性•时间序列分析01计量经济学概述计量经济学的定义01计量经济学是一门使用数学和统计方法来量化经济关系和预测经济趋势的学科02计量经济学通过建立数学模型来描述和预测经济现象,这些模型基于经济理论和数据03计量经济学在政策制定、企业决策和学术研究等领域有广泛应用计量经济学的发展历程19世纪末20世纪30年代统计学和经济学的结合,标志着计量经济学经济大萧条,政府需要更准确的预测和政策的萌芽分析,促进了计量经济学的发展20世纪50年代21世纪线性代数、概率论和计算机技术的发展,为大数据和机器学习为计量经济学带来了新的计量经济学提供了更强大的工具研究方法和视角计量经济学的研究方法0103参数估计模型选择利用样本数据估计模型参数,常根据数据特点和问题背景选择合用最小二乘法和最大似然法适的模型,常用信息准则如AIC和BIC进行模型选择0204假设检验模型评估通过样本数据检验假设是否成立,对模型进行评估和诊断,常用残判断模型的有效性和预测能力差分析、异方差性和自相关性检验等方法02回归分析基础回归分析的定义回归分析是一种统计学方法,用于研究因变量与一个或多个自变量之间的统计关系它通过建立数学模型来描述因变量与自变量之间的平均变化关系,并通过对模型进行估计和检验来评估这种关系的强度和显著性回归分析在经济学、金融学、社会学等领域有着广泛的应用,是进行数据分析和预测的重要工具最小二乘法原理010203最小二乘法是一种常用的回归它通过选取合适的回归参数,最小二乘法具有简单易行、数分析方法,其基本思想是通过使得实际观测值与模型预测值学基础严密等优点,是应用最最小化误差的平方和来估计回之间的残差平方和最小化,从为广泛的回归分析方法之一归参数而得到最优的参数估计值模型的建立与选择在进行回归分析之前,需要明确研究的问题和目的,并根据研究问题和数据特征选择合适的自变量和因变量,收集相关数据建立回归模型在选择模型时,需要考虑模型的简洁性、解释性和预测可以采用理论建模或经验建模的方法,根据实际情况进性,避免过度复杂或过于简单的模型行选择模型的检验与评估01在建立模型后,需要对模型进行检验和评估,以确保其合理性和有效性02可以采用统计检验的方法,如拟合优度检验、变量的显著性检验、模型的稳定性检验等,对模型的各个方面进行全面评估03除了统计检验外,还可以通过比较预测值与实际值、评估模型对数据的拟合程度等方法,对模型进行实际应用效果的评估04根据检验和评估结果,可以对模型进行修正和完善,以提高其预测和解释能力03多元线性回归分析多元线性回归分析的定义多元线性回归分析是用来研究多个自变量与因变量之间线性关系的统计方法它通过建立数学模型来描述因变量与多个自变量之间的数量关系,并利用样本数据来估计模型的参数模型的建立与估计选择合适的自变量和评估模型的拟合优度,因变量,并确定模型如可决系数和调整可的形式决系数等使用最小二乘法等估计方法来估计模型的参数模型的检验与评估01进行假设检验,如检验回归系数的显著性、检验模型的整体显著性等02利用各种诊断测试来评估模型的适用性和可靠性,如异方差性检验、自相关性检验等03使用模型进行预测,并评估预测结果的准确性多元共线性问题多元共线性是指自变量之间存在高度相关或线性关系的情况多元共线性可能导致模型估计的参数不稳定、预测精度降低等问题解决多元共线性的方法包括使用主成分分析、岭回归等统计技术,以及在选择自变量时进行慎重考虑和筛选04异方差性与自相关性异方差性的定义与检验异方差性定义异方差性是指模型残差的方差不恒定,即随着预测变量的变化,残差的方差也会发生变化异方差性检验可以通过图示法、Park检验、White检验等方法对模型进行异方差性检验自相关性的定义与检验自相关性定义自相关性是指模型残差之间存在相关性,即一个残差的大小受到前面若干个残差的影响自相关性检验可以通过图示法、Durbin-Watson检验、Breusch-Godfrey检验等方法对模型进行自相关性检验异方差性与自相关性对模型的影响异方差性影响会导致模型估计的系数产生偏误,降低模型的预测精度和稳定性自相关性影响会导致模型估计的系数产生偏误,影响模型的预测精度和稳定性处理异方差性与自相关性的方法处理异方差性的方法可以通过加权最小二乘法、稳健标准误法等方法处理异方差性处理自相关性的方法可以通过差分法、广义差分法、广义最小二乘法等方法处理自相关性05时间序列分析时间序列数据的特性依时间顺序排列时间序列数据是按照时间顺序排列的一系列观测值动态性时间序列数据随时间变化而变化,具有动态的时变性相关性时间序列数据之间存在一定的相关性,即一个时间点的数据与其他时间点的数据有关联时间序列的平稳性检验单位根检验趋势图分析用于检验时间序列是否存在单位根,即是否存通过绘制时间序列数据的趋势图,观察其是否在非平稳性具有明显的趋势或周期性变化统计检验利用统计量进行检验,如ADF检验、PP检验等ARIMA模型ARIMA模型是自回归积分滑动ARIMA模型的一般形式为ARIMA模型可以通过差分、自平均模型的简称,用于分析和ARIMAp,d,q,其中p表示自回归和滑动平均等手段对时间预测平稳时间序列数据回归项的阶数,d表示差分的序列数据进行拟合和预测阶数,q表示滑动平均项的阶数季节性分解与趋势性分解季节性分解将时间序列数据分解成季节性和非季节性两部分,以揭示数据的周期性变化趋势性分解将时间序列数据分解成趋势性和随机性两部分,以揭示数据的长期变化趋势THANKS感谢观看。