自回归(AR)模型自回归模型(Autoregressive model)的形式为: (5.1.1)式中为模型参数为因变量为自变量这里自变量是同一(因此称为自)变量但属于以前各个时期的数值所谓自回归即是此含义最后是白噪声序列即也就是说随机序列的均值为零方差为且互不相关它代表不能用模型说明随机因素假定即随机影响与数据值无关p为模型的阶数用来简记此模型引入向后推移算子:(为常数)并
表中给出的是某地区1980——2001年固定资产投资Y与销售额X的(单位:亿元)年份试就下列模型按照一定的处理方法估计模型参数并解释模型的经济意义探测模型扰动项的一阶自相关1.设定模型 运用局部调整假定(其中为预期最佳值)2.设定模型 =运用局部调整假定(其中为预期最佳值)3.设定模型 Y运用自适应预期假定(其中为预期值)4.运用阿尔蒙多项式变换法估计分布滞后模型 … :
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科克模型:在估计的过程中存在以下问题:(1)由于作为解释变量 因此模型中包含随机解释变量(2)即使原模型中的 不存在序列相关然而 是序列相关的(3)解释变量 和误差项 存在序列相关对于滞后长度为已知的分布滞后模型修正的估计方法有经验加权法阿尔蒙(Almon)多项式滞后法等 各种方法的基本思想大致相同都是通过对各滞后变量加权组成线性组合变量(即滞后变量
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单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级1第三章 向量自回归模型(VAR) 传统的经济计量方法是以经济理论为基础来描述变量关系的模型但是经济理论通常并不足以对变量之间的动态联系提供一个严密的说明而且内生变量既可以出现在方程的左端又可以出现在方程的右端使得估计和推断变得更加复杂为
单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级Ch2 自回归移动平均模型 徐剑刚1自回归移动平均模型时间序列分析方法是Box and Jenkins (1970)提出的该法不考虑以经济或金融理论为依据的解释变量的作用而是依据时间序列本身的变化规律利用外推机制来描述时间序列必须注意的是建立时间序列模型的前提是:时间序列是平稳的2随机过程 由随机变量构成的一个有序序列称为随
单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级Logistic 回归模型赵耐青复旦大学公共卫生学院1数据分析的背景计量单因素统计分析对于两组计量的比较一般采用t检验或秩和检验对于两个变量的相关分析采用Pearson相关分析或Spearman相关分析考虑多因素的影响对于应变量(反应变量)为计量一般可以考虑应用多重线性回归模型进行多因素分析2数据分析的背景单因素的
回归分析模型回归的概念随机变量与变量 (它可能是多维向量)之间的关系当自变量确定之后因变量的值并不随着确定而是按一定的统计规律(即随机变量的分布)取值这时我们将他们之间的关系表示为 其中 是一个确定的函数称之为回归函数为随机项且 服从2回归分析的主要任务之一是确定回归函数当是一元线性函数时称之为一元线性回归当是多元线性函数时称之为多元线性回归当是非线性函数时称之为非线性回归3一元线性
统计线性回归模型一回归分析回归分析是一种统计学上分析数据的方法目的在于了解两个或多个变量间是否相关相关方向与强度并建立数学模型以便观察特定变量来预测研究者感兴趣的变量回归分析是建立因变量(或称依变量反应变量)与自变量(或称独变量解释变量)之间关系的模型简单线性回归使用一个自变量复回归使用超过一个自变量二一元线性回归分析一元线性回归分析是指获得一元线性回归方程的方法经过相关分析后在直角坐标系中
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