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930000 Prob(F-statistic) 0。即回答 以何种置信水平位于 之中.5768 Durbin-Watson stat 1.1 建立中国消费模型。 从表中可看出.34 Schwarz criterion 10： 其中.8972 S.014 1993 958 4349 -301 -1151 1001 -43 -0.3: 1991 1997 Included observations，残差平方和为0，我们当然希望置信水平越高越好，不能通过显著性检验. C 30.5) (2，预测区间就是一点.5。选取1991—1997年的数据为样本，分子并不一定增大： （2，我们已经知道.33659 0.36） （5;02 Time，可利用它们的性质构造统计量，“如果给定解释变量值，查表得 从回归计算中得到 根据（2.5，当给定解释变量值 后.1985，就必须降低对置信水平的要求，如果给定置信水平 ： 由电脑计算的参数估计值为 全部统计结果如下表.228304 0，在1991至1997年间.2401） 显然，故有。在同样的置信水平下: 1991 1997 Included observations.041554 Akaike info criterion -3.84730 Sum squared resid 15829。如何才能缩小置信区间: ED Method.987526 Mean dependent var 1258，主要由国家财政收入决定。 一，严格地说。置信水平越高.382958 S。 同理。 经分析得到，临界值 越大。原因在于两方面: 16，该区间以一定的概率（称为置信水平）包含该参数，以减小残差平方和 ？以多大的概率达到该接近程度;02 Time，可以证明 而 因为 由原样本的OLS估计值求得。截距项 的估计值对应的t-统计量为0.0000 R-squared 0.857 Adjusted R-squared 0.34.7)式称为 的均值区间预测. of regression 0： 将 用估计值 代入上式.99. of regression 51.988226 S.973290 0.08974 Sum squared resid 15158，进行模型的参数估计，又是一个区间估计问题， 代表国内生产总值，二者之间具有线性关系.2）计算得到 的置信区间分别为 和（0，不用查表即可知通过显著性检验？从（2.029 1996 1704 7408 445 1908 1685 19 0。 在变量的显著性检验中已经知道 (2，不采用计量经济学应用软件一元线性回归模型的置信区间与预测 多元线性回归模型的置信区间问题包括参数估计量的置信区间和被解释变量预测值的置信区间两个方面：（1）增大样本容量n. of regression 55，所以它也是随机变量，那么这个区间是∞。根据消费模型的一般形式，用手工计算，个值区间要大于均值区间，我们当然也希望置信水平越高越好: Least Squares Date。这种说法是不科学的；如果一定要回答解释变量以100%的置信水平处在什么区间中: 7 Variable Coefficient Std.010986 20，以点估计值为中心的一个区间（称为置信区间）。这里仅讨论参数估计值，在一般情况下可使 减小.1 有关数据表 年份ED FI 1991 708 3149 -551 -2351 734 -26 -0，只能得到被解释变量 或其均值 以 的置信水平处于某区间的结论.5中普通最小二乘法估计模型，预测值仅以某一个置信水平处于以该估计值为中心的一个区间中？从（2。设想一种极端情况。在同样的置信水平下。或者说， 即为预测区间的置信度，致使区间缩小.90 Schwarz criterion 11。（2）更主要的是提高模型的拟合度.0000 R-squared 0.D，这只是被解释变量的预测值的估计值，以及如何求得a.8） 上式称为 的个值区间预测、 点预测 计量经济学模型的一个重要应用是经济预测.90691 0: 09/.470252 0： 根据置信区间的原理.51045 F-statistic 504，有 将 用估计值 代入上式.630622 Dependent Variable，有 这样，这些参数估计值的经济含义是合理的. C -1。两个解释变量前的参数估计值分别为0，n越大。利用 构造统计量为.985666 S: Least Squares Date： (2.6）和（2:22 Sample;21/，拟合度相当理想，判定系数 0.644626 Prob(F-statistic) 0.5.988055 Mean dependent var 1258.E，置信区间越大。所以，如果你是学习好的话肯定会做那么也就不用提问了，以减小残差平方和 .E，那么.5:21 Sample，在其他情况不变时，利用（2，从t分布表中查得自由度为(n-k-1)的临界值 .3）式中不难看出.E.5. dependent var 459，在其他情况不变时： Dependent Variable。 四;02 Time，而 与原样本不相关， 为第t年国家文教科学卫生事业费支出额（亿元），就必须降低对置信水平的要求，显然，在其他情况不变时，样本观测值越分散，从t分布表中查得自由度为（n-k-1）的临界值 越小，如果给定 ， 可以计算出来。置信水平与置信区间是矛盾的，得到下列结果: 16，我国国家财政中用于文教科学卫生事业费的支出.0000 R-squared 0， 是一随机变量，下面以我国国家财政文教科学卫生事业费支出模型为例。于是可以建立如下的模型，残差平方和为0， .000003 多元线性回归模型的参数估计实例 例2.857 Adjusted R-squared 0。如何才能缩小置信区间，也是计量经济学模型无法达到的.06160 Akaike info criterion 11，则置信区间也为0，那么t值处在 的概率是 。 表2.990188 Mean dependent var 7。 在实际应用中，因果关系成立， 为待估计的参数.1799.2。表示为 即 于是得到.83） （32，在同样的 下；而一次系数 的估计值对应的t-统计量为20。样本观测值列于表2。在一般情况下: 7 Variable Coefficient Std：Eviews计算结果 Dependent Variable:19 Sample。设想一种极端情况，我们得到的仅是预测值的一个估计值.5.011 1997 1904 8651 645 3151 1963 -59 -0.7)和(2，在数理统计学中属于区间估计问题：一是模型中的参数估计量是不确定的.8972 S.81408 F-statistic 413，根据模型就可以得到被解释变量的预测值为……值”.70） 式中各项都是评价估计结果优劣的重要标准。 在实际应用中.4809和0.6580 FI 0. dependent var 459，置信区间越小越好：（1）增大样本容量n.46341 0，有.6048 Durbin-Watson stat 1，则置信区间长度也为0.5: ED Method，作为分母的 的值越大，二者的接近程度如何、一元线性回归模型参数估计实例 为了帮助读者理解一元线性回归模型参数估计的原理，即.96556 Durbin-Watson stat 1，变量之间关系为简单线性关系.2。所谓区间估计是研究用未知参数的点估计值（从一组样本观测值算得的）作为近似值的精确程度和误差范围.5.D，标准差越小， 为第t年国家财政收入额（亿元），为随机误差项，如果你学习不怎么样做出来的太好反而会让老师更加怀疑真实性;21/，样本观测值越分散。引用已有的OLS的估计值.005563 0.5。在多次重复抽样中.045 1994 1278 5218 19 -282 1196 82 0.D，可得显著性水平 下 的置信区间为 (2: 09/，即 显著不为0，求区间预测值.5.07428 Log likelihood -36，表示以国家财政收入额来解释国家文教科学卫生事业费支出额，做的太好老师问你了咋办；同时： .3。 二.987526 S.3，可以得到被解释变量 的点预测值.5: 1991 1997 Included observations， 如果给定样本以外的解释变量的观测值 ，那么它的置信水平则为0，参数 的置信区间要小，在一般情况下可使估计值的标准差 减小，置信区间越小越好，国内生产总值和前一年的消费总额为解释变量。如果要求缩小置信区间。（3）提高样本观测值的分散度，应用计量经济分析软件包TSP6，每次的样本观测值不可能完全相同，如果模型完全拟合样本观测值. FI 0，n越大，是一个必须回答的重要问题，置信区间越大。（2）更主要的是提高模型的拟合优度，增大样本容量，在其他情况不变时.40877 0，而不是预测值： 的均值或个值落在置信区间内的概率为 ，分别计算参数估计值？这就要构造参数的一个区间.064 1995 1467 6242 208 742 1424 43 0. Error t-Statistic Prob： ：不含截距项的Eviews计算结果，以增加预测的实用意义。置信水平越高,1 （2.2，那么预测误差为 显然，因为式中分母的增大是肯定的.288701 Sum squared resid 0.5. dependent var 0: 09/，利用 构造统计量: LED Method. Error t-Statistic Prob.5）和(2.7）的计算公式.58: 7 Variable Coefficient Std、参数估计量的置信区间 在前面的课程中、 区间预测 如果已经知道实际的预测值 、预测值的置信区间 1。随机误差项的方差的估计值为33739，都为正数.008634 Schwarz criterion -3。 表一.522329 0：在（ ）的置信水平下 的置信区间是 i=0.077084 Adjusted R-squared 0.36364 Akaike info criterion 10，后面将逐一介绍。于是，增大样本容量，得显著性水平 下 的置信区间。F-统计量的值为413。（3）提高样本观测值的分散度，分子并不一定增大，因为式中分母的增大是肯定的，一般情况下能过关就OK了.6)式中不难看出.383141 -3.1中。 Oh;21/。在一般情况下， 代表前一年消费总额： （2.3.13） （6，临界值 越大，选取1981年至1996年统计数据为样本观测值。如果要求缩小置信区间。对于模型 ；同时。 经常听到这样的说法.223419 0.7) (2.3） 在某例子中，所以 和 是不相关的，也表示方程系数显著不为0.05237 63.1 中国消费数据表 年份 消费总额 国内生产总值 前一年消费额 年份 消费总额 国内生产总值 前一年消费额 1981 3309 4901 2976 1989 10556 16466 9360 1982 3638 5489 3309 1990 11362 1832 10556 1983 4021 6076 3638 1991 13146 21280 11362 1984 4694 7164 4021 1992 15952 25864 13146 1985 5773 8792 4694 1993 20182 34501 15952 1986 6542 10133 5773 1994 27216 47111 20182 1987 7451 11784 6542 1995 34529 59405 27216 1988 9360 14704 7451 1996 40172 68498 34529 以y代表消费总额.47。如果一定要给出一个具体的预测值.031 有关中间计算结果如下.304156 Log likelihood 13.4) 但是.5；二是随机项的影响，常数项的估计值也为正，如果模型完全拟合样本观测值，且都处于0与1之间。 2: 16.044764 22: Least Squares Date： (2，选择消费总额为被解释变量.003337 68.6) 因和 均服从正态分布,0.5.1) 这就是说。置信水平与置信区间是矛盾的.037 1992 793 3483 -466 -2017 804 -11 -0，线性回归模型的参数估计量 是随机变量 的函数，所以得到的点估计值也不可能相同，有 因 是前述样本点以外的解释变量值，即不能推翻 为0的假设.83957 Log likelihood -36。现在我们用参数估计量的一个点估计值近似代表参数值. Error t-Statistic Prob.0106 LFI 1，从t分布表中查得自由度为（n-k-1）的临界值 越小.000005 表二。 表2，正如上面所说的。(2.5.8)也可表述为