1、第二章 经典单方程计量经济学模型：一元线性回归模型 回归分析概述 一元线性回归模型的参数估计 一元线性回归模型检验 一元线性回归模型预测 实例2.1 回归分析概述一、 变量间的关系及回归分析的基本概念二、 总体回归函数（ PRF）三、 随机扰动项四、 样本回归函数（ SRF）一、变量间的关系及回归分析的基本概念1. 变量间的关系（ 1） 确定性关系 或 函数关系 ： 研究的是确定现象非随机变量间的关系。（ 2）统计依赖 或 相关关系： 研究的是非确定现象随机变量间的关系。 对变量间 统计依赖关系 的考察主要是通过 相关分析 (correlation analysis)或 回归分析 (regre
2、ssion analysis)来完成的 注意 不线性相关并不意味着不相关。 有相关关系并不意味着一定有因果关系。 回归分析 /相关分析 研究一个变量对另一个（些）变量的统计依赖关系，但它们并不意味着一定有因果关系。 相关分析 对称地对待任何（两个）变量，两个变量都被看作是随机的。 回归分析 对变量的处理方法存在不对称性，即区分应变量（被解释变量）和自变量（解释变量）：前者是随机变量，后者不是。2. 回归分析的基本概念 回归分析 (regression analysis)是研究一个变量关于另一个（些）变量的具体依赖关系的计算方法和理论。 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
3、的（总体）均值。 被解释变量 （ Explained Variable） 或 应变量 （ Dependent Variable）。 解释变量 （ Explanatory Variable） 或 自变量 （ Independent Variable）。 回归分析构成计量经济学的方法论基础，其主要内容包括： （ 1）根据样本观察值对经济计量模型参数进行估计，求得回归方程； （ 2）对回归方程、参数估计值进行显著性检验； （ 3）利用回归方程进行分析、评价及预测。二、总体回归函数 回归分析 关心的是根据解释变量的已知或给定值，考察被解释变量的总体均值 ，即当解释变量取某个确定值时，与之统计相关的被解释变量所有可能出现的对应值的平均值 。 例 2.1： 一个假想的社区有 100户家庭组成，要研究该社区每月 家庭消费支出 Y与每月 家庭可支配收入 X的关系。 即如果知道了家庭的月收入，能否预测该社区家庭的平均月消费支出水平。为达到此目的，将该 100户家庭划分为组内收入差不多的 10组，以分析每一收入组的家庭消费支出 。
