1089256946966第三章 多元线形回归模型21页.docx

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1089256946966第三章多元线形回归模型21页

第三章、经典单方程计量经济学模型：

多元线性回归模型

一、内容提要

本章将一元回归模型拓展到了多元回归模型，其基本的建模思想与建模方法与一元的情形相同。

主要内容仍然包括模型的基本假定、模型的估计、模型的检验以及模型在预测方面的应用等方面。

只不过为了多元建模的需要，在基本假设方面以及检验方面有所扩充。

本章仍重点介绍了多元线性回归模型的基本假设、估计方法以及检验程序。

与一元回归分析相比，多元回归分析的基本假设中引入了多个解释变量间不存在（完全）多重共线性这一假设；在检验部分，一方面引入了修正的可决系数，另一方面引入了对多个解释变量是否对被解释变量有显著线性影响关系的联合性F检验，并讨论了F检验与拟合优度检验的内在联系。

本章的另一个重点是将线性回归模型拓展到非线性回归模型，主要学习非线性模型如何转化为线性回归模型的常见类型与方法。

这里需要注意各回归参数的具体经济含义。

本章第三个学习重点是关于模型的约束性检验问题，包括参数的线性约束与非线性约束检验。

参数的线性约束检验包括对参数线性约束的检验、对模型增加或减少解释变量的检验以及参数的稳定性检验三方面的内容，其中参数稳定性检验又包括邹氏参数稳定性检验与邹氏预测检验两种类型的检验。

检验都是以F检验为主要检验工具，以受约束模型与无约束模型是否有显著差异为检验基点。

参数的非线性约束检验主要包括最大似然比检验、沃尔德检验与拉格朗日乘数检验。

它们仍以估计无约束模型与受约束模型为基础，但以最大似然原理进行估计，且都适用于大样本情形，都以约束条件个数为自由度的

分布为检验统计量的分布特征。

非线性约束检验中的拉格朗日乘数检验在后面的章节中多次使用。

二、典型例题分析

例1．某地区通过一个样本容量为722的调查数据得到劳动力受教育的一个回归方程为

R2=0.214

式中，edu为劳动力受教育年数，sibs为该劳动力家庭中兄弟姐妹的个数，medu与fedu分别为母亲与父亲受到教育的年数。

问

（1）sibs是否具有预期的影响？

为什么？

若medu与fedu保持不变，为了使预测的受教育水平减少一年，需要sibs增加多少？

（2）请对medu的系数给予适当的解释。

（3）如果两个劳动力都没有兄弟姐妹，但其中一个的父母受教育的年数为12年，另一个的父母受教育的年数为16年，则两人受教育的年数预期相差多少？

解答：

（1）预期sibs对劳动者受教育的年数有影响。

因此在收入及支出预算约束一定的条件下，子女越多的家庭，每个孩子接受教育的时间会越短。

根据多元回归模型偏回归系数的含义，sibs前的参数估计值-0.094表明，在其他条件不变的情况下，每增加1个兄弟姐妹，受教育年数会减少0.094年，因此，要减少1年受教育的时间，兄弟姐妹需增加1/0.094=10.6个。

（2）medu的系数表示当兄弟姐妹数与父亲受教育的年数保持不变时，母亲每增加1年受教育的机会，其子女作为劳动者就会预期增加0.131年的教育机会。

（3）首先计算两人受教育的年数分别为

10.36+0.13112+0.21012=14.452

10.36+0.13116+0.21016=15.816

因此，两人的受教育年限的差别为15.816-14.452=1.364

例2．以企业研发支出（R&D）占销售额的比重为被解释变量（Y），以企业销售额（X1）与利润占销售额的比重（X2）为解释变量，一个有32容量的样本企业的估计结果如下：

其中括号中为系数估计值的标准差。

（1）解释log（X1）的系数。

如果X1增加10%，估计Y会变化多少个百分点？

这在经济上是一个很大的影响吗？

（2）针对R&D强度随销售额的增加而提高这一备择假设，检验它不虽X1而变化的假设。

分别在5%和10%的显著性水平上进行这个检验。

（3）利润占销售额的比重X2对R&D强度Y是否在统计上有显著的影响？

解答：

（1）log（x1）的系数表明在其他条件不变时，log（x1）变化1个单位，Y变化的单位数，即Y=0.32log（X1）0.32（X1/X1）=0.32100%，换言之，当企业销售X1增长100%时，企业研发支出占销售额的比重Y会增加0.32个百分点。

由此，如果X1增加10%，Y会增加0.032个百分点。

这在经济上不是一个较大的影响。

（2）针对备择假设H1：

，检验原假设H0：

。

易知计算的t统计量的值为t=0.32/0.22=1.468。

在5%的显著性水平下，自由度为32-3=29的t分布的临界值为1.699（单侧），计算的t值小于该临界值，所以不拒绝原假设。

意味着R&D强度不随销售额的增加而变化。

在10%的显著性水平下，t分布的临界值为1.311，计算的t值小于该值，拒绝原假设，意味着R&D强度随销售额的增加而增加。

（3）对X2，参数估计值的t统计值为0.05/0.46=1.087，它比在10%的显著性水平下的临界值还小，因此可以认为它对Y在统计上没有显著的影响。

例3．下表为有关经批准的私人住房单位及其决定因素的4个模型的估计量和相关统计值（括号内为p-值）（如果某项为空，则意味着模型中没有此变量）。

数据为美国40个城市的数据。

模型如下：

式中housing——实际颁发的建筑许可证数量，density——每平方英里的人口密度，value——自由房屋的均值（单位：

百美元），income——平均家庭的收入（单位：

千美元），popchang——1980~1992年的人口增长百分比，unemp——失业率，localtax——人均交纳的地方税，statetax——人均缴纳的州税

变量

模型A

模型B

模型C

模型D

C

813（0.74）

-392（0.81）

-1279（0.34）

-973（0.44）

Density

0.075（0.43）

0.062（0.32）

0.042（0.47）

Value

-0.855（0.13）

-0.873（0.11）

-0.994（0.06）

-0.778（0.07）

Income

110.41（0.14）

133.03（0.04）

125.71（0.05）

116.60（0.06）

Popchang

26.77（0.11）

29.19（0.06）

29.41（0.001）

24.86（0.08）

Unemp

-76.55（0.48）

Localtax

-0.061（0.95）

Statetax

-1.006（0.40）

-1.004（0.37）

RSS

4.763e+7

4.843e+7

4.962e+7

5.038e+7

R2

0.349

0.338

0.322

0.312

1.488e+6

1.424e+6

1.418e+6

1.399e+6

AIC

1.776e+6

1.634e+6

1.593e+6

1.538e+6

（1）检验模型A中的每一个回归系数在10%水平下是否为零（括号中的值为双边备择p-值）。

根据检验结果，你认为应该把变量保留在模型中还是去掉？

（2）在模型A中，在10%水平下检验联合假设H0：

i=0（i=1,5,6,7）。

说明被择假设，计算检验统计值，说明其在零假设条件下的分布，拒绝或接受零假设的标准。

说明你的结论。

（3）哪个模型是“最优的”？

解释你的选择标准。

（4）说明最优模型中有哪些系数的符号是“错误的”。

说明你的预期符号并解释原因。

确认其是否为正确符号。

解答：

（1）直接给出了P-值，所以没有必要计算t-统计值以及查t分布表。

根据题意，如果p-值<0.10,则我们拒绝参数为零的原假设。

由于表中所有参数的p-值都超过了10%，所以没有系数是显著不为零的。

但由此去掉所有解释变量，则会得到非常奇怪的结果。

其实正如我们所知道的，多元回去归中在省略变量时一定要谨慎，要有所选择。

本例中，value、income、popchang的p-值仅比0.1稍大一点，在略掉unemp、localtax、statetax的模型C中，这些变量的系数都是显著的。

（2）针对联合假设H0：

i=0（i=1,5,6,7）的备择假设为H1：

i=0（i=1,5,6,7）中至少有一个不为零。

检验假设H0，实际上就是参数的约束性检验，非约束模型为模型A，约束模型为模型D，检验统计值为

显然，在H0假设下，上述统计量满足F分布，在10%的显著性水平下，自由度为（4，32）的F分布的临界值位于2.09和2.14之间。

显然，计算的F值小于临界值，我们不能拒绝H0，所以βi（i=1,5,6,7）是联合不显著的。

（3）模型D中的3个解释变量全部通过显著性检验。

尽管R2与残差平方和较大，但相对来说其AIC值最低，所以我们选择该模型为最优的模型。

（4）随着收入的增加，我们预期住房需要会随之增加。

所以可以预期β3>0，事实上其估计值确是大于零的。

同样地，随着人口的增加，住房需求也会随之增加，所以我们预期β4>0，事实其估计值也是如此。

随着房屋价格的上升，我们预期对住房的需求人数减少，即我们预期β3估计值的符号为负，回归结果与直觉相符。

出乎预料的是，地方税与州税为不显著的。

由于税收的增加将使可支配收入降低，所以我们预期住房的需求将下降。

虽然模型A是这种情况，但它们的影响却非常微弱。

4、在经典线性模型基本假定下，对含有三个自变量的多元回归模型：

你想检验的虚拟假设是H0：

。

（1）用

的方差及其协方差求出

。

（2）写出检验H0：

的t统计量。

（3）如果定义

，写出一个涉及0、、2和3的回归方程，以便能直接得到估计值

及其标准误。

解答：

（1）由数理统计学知识易知

（2）由数理统计学知识易知

，其中

为

的标准差。

（3）由

知

，代入原模型得

这就是所需的模型，其中估计值

及其标准误都能通过对该模型进行估计得到。

三、习题

（一）基本知识类题型

3-1．解释下列概念：

1）多元线性回归

2）虚变量

3）正规方程组

4）无偏性

5）一致性

6）参数估计量的置信区间

7）被解释变量预测值的置信区间

6）受约束回归

7）无约束回归

8）参数稳定性检验

3-2．观察下列方程并判断其变量是否呈线性？

系数是否呈线性？

或都是？

或都不是？

3-3．多元线性回归模型与一元线性回归模型有哪些区别？

3-4．为什么说最小二乘估计量是最优的线性无偏估计量？

多元线性回归最小二乘估计的正规方程组，能解出唯一的参数估计的条件是什么？

3-5．多元线性回归模型的基本假设是什么？

试说明在证明最小二乘估计量的无偏性和有效性的过程中，哪些基本假设起了作用？

3-6．请说明区间估计的含义。

（二）基本证明与问答类题型

3-7．什么是正规方程组？

分别用非矩阵形式和矩阵形式写出模型：

，

的正规方程组，及其推导过程。

3-8．对于多元线性回归模型，证明：

（1）

（2）

3-9．为什么从计量经济学模型得到的预测值不是一个确定的值？

预测值的置信区间和置信度的含义是什么？

在相同的置信度下如何才能缩小置信区间？

为什么？

3-10．在多元线性回归分析中，

检验与

检验有何不同？

在一元线性回归分析中二者是否有等价的作用？

3-11．设有模型：

，试在下列条件下：

（1）

（2）

分别求出

和

的最小二乘估计量。

3-12．多元线性计量经济学模型

1,2,…,n（2.11.1）

的矩阵形式是什么？

其中每个矩阵的含义是什么？

熟练地写出用矩阵表示的该模型的普通最小二乘参数估计量，并证明在满足基本假