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多元线性回归模型（计量经济学中国人民大学赵国庆）课件

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1、第三章:多元线性回归模型,3.1 模型的假定 3.2 最小二乘估计 3.3 最小二乘估计的性质 3.4 模型的离差形式和决定系数 3.5 参数估计的分布性质 3.6 多重共线性,3.1 模型的假定,3.1 模型的假定,3.2最小二乘估计,3.2最小二乘估计,3.3最小二乘估计的性质,3.3最小二乘估计的性质,3.3最小二乘估计的性质,3.3最小二乘估计的性质,3.4模型的离差形式和决定系数,3.4模型的离差形式和决定系数,3.4模型的离差形式和决定系数,3.4模型的离差形式和决定系数,3.4模型的离差形式和决定系数,3.4模型的离差形式和决定系数,3.4模型的离差形式和决定系数,3.4模型的离差形式和决定系数,3.4模型的离差形式和决定系数,3.4模型的离差形式和决定系数,3.4模型的离差形式和决定系数,3.4模型的离差形式和决定系数,3.4模型的离差形式和决定系数,3.4模型的离差形式和决定系数,3.4模型的离差形式和决定系数,3.4模型的离差形式和决定系数,3.5 参数估计的分布性质,3.5 参数估计的分布性质,式中C是一等幂矩阵，且存在一正交变换矩阵P使,3.5 参数估计的分布性

2、质,3.5 参数估计的分布性质,3.5 参数估计的分布性质,3.5 参数估计的分布性质,3.5 参数估计的分布性质,3.5 参数估计的分布性质,3.5 参数估计的分布性质,3.5 参数估计的分布性质,3.5 参数估计的分布性质,3.5 参数估计的分布性质,3.6 多重共线性,一、多重共线性存在的后果二、多重共线性的判别尺度三、多重共线性的解决方法,3.6 多重共线性,一、多重共线性存在的后果,3.6 多重共线性,由上机实验数据表1、2,3.6 多重共线性,3.6 多重共线性,多重共线性存在产生的后果： 1. 估计精度下降。 2. 估计结果（包括方差、协方差）对数据的极小变化很敏感。 3.可以得到一个较高的决定系数R2，但系数估计在统计上很少显著。,3.6 多重共线性,二、多重共线性的判别尺度分析在什么样的情况下，多重共线性对估计结果影响太大，以至于不得不考虑它们的存在。,3.6 多重共线性,3.6 多重共线性,VIF称为方差扩大因子（Variance Inflation Factor）,利用它来描述变量之间的共线程度,3.6 多重共线性,3.6 多重共线性,三、多重共线性的解决方法 1岭回归（Ridge Regression） 2对模型不作任何调整 3增加样本信息 4对数据作变换,3.6 多重共线性,1岭回归（Ridge Regression）,3.6 多重共线性,3.6 多重共线性,3.6 多重共线性,2对模型不作任何调整现有库存调整模型的估计结果：,3.6 多重共线性,3.6 多重共线性,3增加样本信息 Brown消费函数估计结果如下：,3.6 多重共线性,3.6 多重共线性,3.6 多重共线性,3.6 多重共线性,3.6 多重共线性,3.6 多重共线性,4对数据作变换,

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