统计分析原理介绍及应用.pdfVIP

1 线性回归1 2 线性回归2 3 受约束回归与统计检验 4 异方差、自相关和多重共线性 CONTENTS 5 虚拟变量和滞后变量 6 时间序列1 目录 7 时间序列2 8 面板数据和因果推断 9 内生性和工具变量 10 面板数据和因果推断 11 联立方程、2SLS和GMM 12 计量建模应用 材 教 荐 推 初等难度教材： 《计量经济学基础》，古扎拉蒂著，中国人民大学出版社 材 教 荐 推 中等难度教材： 《计量经济学 （第四版）》，李子奈，潘文卿，高等教育出版社 材 教 荐 推 高等难度教材： 《高级计量经济学 （上、下）》，靳云汇，金赛男，北京大学出版社 一元线性回归模型 Simple Linear Regression Model 一元线性回归 2.1.1 变量间的关系 • 确定性关系 （函数关系）：研究确定性现象非随机变量间的关系。 圆面积 f  , 半径   半径 2 • 统计依赖 （相关关系）：研究非确定性现象随机变量间的关系。 农作物产量 f 气温, 降雨量, 阳光, 施肥量 Ø 对变量间非确定性关系的考察主要是通过相关分析(Correlation analysis)或回归分析(Regression analysis)来完成的。 相关性分析：适用于所有统计关系。方法：协方差、相关系数。 回归分析：仅对存在因果关系的统计关系 （Causality）。 一元线性回归 2.1.2 相关性分析 ( − )( − ) • 协方差：(,) = −1 • 相关系数：(,) = (,) 考虑到协方差会受到变量本身数量大小的影响，同时还有单位，对于横向 的对比不利等，对协方差做 “标准化”得到相关系数。 ( ) ( ) , ∈ −∞， +∞ ( ) (,) ∈ −1， + 1 一元线性回归 2.1.3 回归分析 • 回归分析 (regression analysis)是研究一个变量关于另一个 （些） 变量的统计关系的方法和理论。 • 其 目的在于通过后者的已知或设定值，去估计和 （或）预测前者的 （总体）均值。 Ø 回归分析的方法内容； –根据样本观察值对经济计量模型进行参数估计，求得回归方程； –对回归方程、参数估计值进行显著性检验； –利用回归方程进行分析、评价及预测。 以上内容构成了计量经济学的重要方法论的框架，其他不同的模型类似。 一元线性回归 2.1.4 回归分析