中级计量经济学第3章多元线性回归模型.ppt

=（0.046534-2.0740.026485，0.046534+2.0740.026485） =(-0.00840， 0.10146) 3．检验模型 （1）模型的经济意义检验： 说明GDP与消费需求、投资需求、出口同方向变动，当其它条件不变时，消费需求每增加一个百分点，平均产出将增加0.81%，投资需求每增加一个百分点，产出将平均增加0.14%，出口每增加一个百分点，平均产出将增加0.04%。 （2）回归方程的标准误差的评价：=0.014783说明，回归方程与各观测点（或估计值与观测值）的平均误差为0.014783。 3.6.2 案例2——两要素不变替代弹性（CES）生产函数的参数估计 两要素不变替代弹性（ CES）生产函数模型，其基本形式如下： CES生产函数模型为一个关于参数的非线性模型，参数采用直接估计方法。首先将CES生产函数模型的计量形态假设为： 根据1980-1996年天津市GDP、资金和从业人员的统计资料（如表3.6.3所示），估计CES生产函数。 利用EViews的生成程序，得到新变量Z、X1、 X2、X3 的数据表3.6.4所示。 表3.6.3 天津市1980-1996年GDP、资金和从业人员统计资料 年份 GDP（亿元） 资金K（亿元） 从业人员L（万人） 1980 103.52 461.67 394.79 1981 107.96 476.32 413.02 1982 114.10 499.13 420.50 1983 123.40 527.22 435.60 1984 147.47 561.02 447.50 1985 175.71 632.11 455.90 1986 194.67 710.51 466.94 1987 220.00 780.12 470.93 1988 259.64 895.66 465.15 1989 283.34 988.65 469.79 1990 310.95 1075.37 470.07 1991 342.75 1184.58 479.67 1992 411.24 1344.14 485.70 1993 536.10 1688.02 503.10 1994 725.14 2221.42 513.00 1995 920.11 2843.48 515.30 1996 1102.10 3364.34 512.00 表3.6.4 天津市1980-1996年GDP、资金和从业人员统计资料经过对数变换后的数据 年份 Z=ln(GDP) X1=lnK X2=lnL X3=[ln(K/L)]2 1980 4.6398 6.1349 5.9784 0.0245 1981 4.6818 6.1661 6.0235 0.0203 1982 4.7371 6.2129 6.0414 0.0294 1983 4.8154 6.2676 6.0767 0.0364 1984 4.9936 6.3298 6.1037 0.0511 1985 5.1688 6.4491 6.1223 0.1068 1986 5.2713 6.5660 6.1462 0.1762 1987 5.3936 6.6594 6.1547 0.2548 1988 5.5593 6.7976 6.1424 0.4293 1989 5.6466 6.8963 6.1523 0.5536 1990 5.7396 6.9804 6.1529 0.6848 1991 5.8370 7.0771 6.1731 0.8173 1992 6.0192 7.2035 6.1856 1.0362 1993 6.2843 7.4313 6.2208 1.4654 1994 6.5864 7.7059 6.2403 2.1481 1995 6.8245 7.9528 6.2447 2.9174 1996 7.0050 8.1210 6.2383 3.5444 利用EViews最小二乘程序，可得到回归结果如表3.6.5所示。回归方程的拟合优度相当好。这从残差图3.6.3也可以看出回归方程的拟合优度较好。 表3.6.5 回归结果 图3.6.3 回归残差图 非线性模型的参数估计方法简介： 1.非线性最小二乘原理 是k×n阶偏微分方程,与(3.2.4)的解法一样。 (2)残差分布是否具有某种规律性，即是否存在着系统误差。 (3)近期残差的分布情况。 另外，利用判定系数比较模型的拟合优度时，如果两个模型包含的解释变量个数不同，则应采