市场分析与决策复习(ppt 38页)

B.时间序列数据
•
C.修匀数据
D.原始数据
• 5.前定变量是哪些变量的合称
•
A.外生变量和滞后变量
•
B.内生变量和外生变量
•
C.外生变量和虚拟变量
•
D.解释变量和被解释变量
• 6.单方程经济计量模型必然是
•
A.行为方程
B.政策方程
•
C.制度方程
D.随机方程
2 回归分析
➢ 线性回归模型的基本假设 ➢ 最小二乘法的基本原理和性质 ➢ 参数估计及检验 ➢ 举例说明什么序列相关、异方差、多重共线性及其产 生原因？如何进行判断？如何消除他们的影响？ ➢ 任何运用回归方程进行经济预测与经济控制？ ➢ 如何引入虚拟变量
•
A.虚拟变量
B.控制变量
•
Hale Waihona Puke Baidu
C.政策变量
D.滞后变量
• 2.随机方程又称为
•
A.定义方程
B.平衡方程
•
C.行为方程
D.经验方程
• 3.数值由模型本身决定且具有一定概率分布的随机变量是
•
A.外生变量
B.内生变量
•
C.前定变量
D.滞后变量
例题
• 4.同一统计指标按时间顺序记录的数据列称为
•
A.横截面数据
X2 58 XY127
i 1
i 1
X2 4 ESS6.25RSS3.080.05
（1）确定回归模型。 （2）若F（0.05，1，4）=7.71、F（0.025，1，4）=14.23、F（0.05，1，
5）=6.61、F（0.025，1，5）=11.54。对回归模型进行F检验。 （3）若t（0.025，4）=2.776、t（0.025，5）=2.571、t（0.05，4）
例题
• 设样本回归直线 Yˆˆ0ˆ1X ， X , Y
• 则点 ( X , Y )
• A．一定在回归直线上
• B．一定不在回归直线上
• C．不一定在回归直线上
• D．在回归直线上方
为均值，
例题
某商品价格X与销售额Y的线性回归直线方程
为 YX
。根据样本观测值计算得
到如下数据：
6
6
X i 18 Y 44
0.543 9
2528
10.24
814.4 866
1314. 063
3688. 937
599.5 946
0.131 4
3458
14.44
915.0 161
24414 .06
26006 .75
25.16 106
0.926 4
17569 67.15 6030.00
06
82587.5
76884.1 096
=2.132、t（0.05，5）=2.015。对模型系数进行t检验。
266 152 8 1 1 7 8 81484 1.251464 16 8(1.2)51.1 08
F
6.25
Y ˆ1.0 1 81.2X 5
8.12
3.08/(611)
tˆ1
11.08 7.60 3.08 58
611 64
4.014 2
0.316 4
1449
5.29
663.6 924
15314 .06
8110. 366
1135. 18
0.288 9
2542
9.61
797.7 317
4389. 063
1934. 391
495.8 767
0.068 9
1260
4.41
630.1 826
23639 .06
15268 .9
910.9 899
回归平方
残差平方 x变换值
平方
1924
6.76
713.9 572
189.0 625
1583. 47
678.2 295
0.056 4
1518
4.84
646.9 375
4064. 063
11408 .91
1854. 377
0.406 4
2890
11.56
847.9 964
9264. 063
8882. 391
1 市场预测与决策基础
➢ 市场预测的含义及其可能性? ➢ 经济模型有哪些类型? ➢ 什么是随机方程、确定方程？各有哪些类型？ ➢ 内生变量、外生变量、解释变量、被解释变量、 滞后内生变量、先决变量、虚拟变量的含义及判定 ➢ 样本数据的类型有哪些？对其质量有哪些要求
例题
• 1.将内生变量的前期值作解释变量，这样的变量称为
1680 3280 .7 216 .5749 21 7 .38295
y ˆ27 .3829 15 6 .574x91
月份
1
2
3
4
5
6
7
8
合计
广告费x 2.6
2.2
3.4
2.3
3.1
2.1
3.2
3.8
22.7
销售额y 740
690
850
630
820
600
790
910
6030
xy x2 模拟值
总离平方
5703.42 31
2.7387
TSS825.587ESS 768 .18049R6SS 57.4 02 3
R2157.4 02 3/8 (311)0.9194 682.55/8 (817)
F 768.18049/168.088207 57.0432/3(811)
Sˆ1 31.3822 tˆ1 8.869
Sˆ2 18.6301
tˆ2 8.9934
（3）预测
y ˆ0 2.3 72 8 19 .5 654 7 4 .5 9 1 10 .3
y0 1032 .3 2.447 30.8313 1 1 (4.5 22.7 / 8)2 8 2.73875 1032 .3 161 .012
市场分析与决策复习
考试题型及记分方法
• 平时：30%，考试：70% • 单项选择题=40% • 问答题=24% • 计算分析题=36%
分值分布
• 回归分析≈30% • 时间序列分析≈20% • 联立方程预测分析≈15% • 定性分析≈10% • 随机决策≈15% • 多目标决策≈10%
课程重点内容
月份 1 2 3 4 5 6 7 8 广告费 2.6 2.2 3.4 2.3 3.1 2.1 3.2 3.8 销售额 740 690 850 630 820 600 790 910
解：（1）设模型如下，用OLS估计该模型
yt 12xtt
x22.7
x267.15
y6030 xy17569
28 8 1 6.7 1 7 5 52 26 ..7 7 2 2 96 2.7 0 2 3 10 6 .57 491
tˆ2
1.25 3.08
2.67
44
• 因为F（0.05，1，4）=7.71，F＞Fa，所以模型线性关系 显著成立。
• 因为t（0.025， 4）=2.776，所以常数项通过t检验，但 一次项的t检验不显著。
例题
• 某公司通过登广告推销某种商品。广告费和销售额的变化如下表。 • （1）建立广告费和销售额的一元线性回归模型。 • （2）对回归模型进行有关检验。 • （3）若广告费为4.5万元时，相应的销售额为多少？置信水平为0.05。