叶阿忠-计量经济学(数字教材版)第四章 回归分析专题 知识点.docxVIP

第四章 回归分析专题 一、知识点列表 序号 知 识 点 页码 教材章节 1 对数-对数模型 P1 4.4.1 2 对数-线性模型 P1 4.1.2 3 线性-对数模型 P2 4.1.3 4 倒数模型 P2 4.2.1 5 多项式回归模型 P2 4.2.2 6 无截距模型 P2 4.2.3 7 虚拟变量回归 P3 4.4 8 各种模型的Stata应用 P4-P10 4.5 9 分位数回归的提出背景 P11 4.6.1 10 分位数回归原理、估计方法及扩展 P12-P13 4.6.2 11 分位数回归的假设检验（拟合优度检验、约束回归检验、斜率相等检验和斜率对称性检验） P15-P16 4.6.3 12 贝叶斯估计的相关基本概念 P18-P19 4.7.1 13 线性单方程计量经济学模型的贝叶斯估计 P19-P23 4.7.2 二、关键词 1、对数-对数模型 关键词： 对数-对数模型 对数-对数模型旨在将非线性形式变量转换为简单变量。 记为： 度量了对的弹性，即的单位变动引起单位变动的百分比，因此我们也称对数-对数模型为常弹性模型 2、对数-线性模型 关键词： 对数-线性模型 研究者时常对某一经济变量的增长率感兴趣，而对数-线性模型可以符合他们的使用需求。记为：。被 解释变量是对数形式，解释变量是水平值，该模型也称为半对数模型。在此模型中，表示的单位变动引起相对量的平均增量，即变动。正因对数—线性模型具备度量变量增长率的特性，故此模型亦称增长率模型。 3、倒数模型 关键词：倒数模型 通常把如下形式的模型称为倒数模型：。倒数模型的一个显著特征是，随着X的无限增大，趋于零，y将逐渐接近的渐进值或极值。所以，当变量X无限增大时，倒数回归模型将逐渐趋于渐近值或极值。 4. 多项式回归模型 关键词：多项式回归模型 研究一个因变量与一个或多个自变量间多项式的回归分析方法，称为多项式回归。如果自变量只有一个时，称为一元多项式回归；如果自变量有多个时，称为多元多项式回归。可记为： 。 多项式回归的最大优点就是可以通过增加的高次项对实测点进行逼近，直至满意为止。因此可以将多项式回归当做处理非线性问题的一种方法。 5、虚拟变量回归 关键词：虚拟变量 虚拟变量 ( Dummy Variables) 又称虚设变量、名义变量或哑变量，用以反映质的属性的一个人工变量，是量化了的自变量，通常取值为0或1。引入哑变量可使线形回归模型变得更复杂，但对问题描述更简明，一个方程能达到两个方程的作用，而且接近现实。 6、分位数回归 关键词：分位数回归 分位数回归是估计一组回归变量X与被解释变量Y的分位数之间线性关系的建模方法。 7、贝叶斯估计 关键词：先验分布 先验分布，是概率分布的一种。与“后验分布”相对。先验分布与试验结果无关，或与随机抽样无关，反映在进行统计试验之前根据其他有关参数口的知识而得到的分布