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多元非线性回归分析

发布时间:2013-11-18 14:50 作者:互联网 来源:钢铁智库
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什么是多元非线性回归分析   多元非线性回归分析是指包含两个以上变量的非线性回归模型。对多元非线性回归模型求解的传统做法,仍然是想办法把它转化成标准的线性形式的多元回归模型来处理。有些非线性回归模型,

什么是多元非线性回归分析

  多元非线性回归分析是指包含两个以上变量的非线性回归模型。对多元非线性回归模型求解的传统做法,仍然是想办法把它转化成标准的线性形式的多元回归模型来处理。有些非线性回归模型,经过适当的数学变换,便能得到它的线性化的表达形式,但对另外一些非线性回归模型,仅仅做变量变换根本无济于事。属于前一情况的非线性回归模型,一般称为内蕴的线性回归,而后者则称之为内蕴的非线性回归。

多元非线性回归分析方程

  如果自变数X_1,X_2,cdots,X_m与依变数Y皆具非线性关系,或者有的为非线性有的为线性,则选用多元非线性回归方程是恰当的。例如,二元二次多项式回归方程为:

  widehat{y}=a+b_{11}x_1+b_{21}x_2+b_{12}x_1^2+b_{22}x_2^2+b_{11times22}x_1x_2

  令b_1=b_{11},b_2=b_{21},b_3=b_{12},b_4=b_{22},b_5=b_{11times22},及x_3=x_1^2,x_4=x_2^2,x_5=x_1cdot x_2,于是上式化为五元一次线性回归方程:

  widehat{y}=a+b_1x_1+b_2x_2+b_3x_3+b_4x_4+b_5x_5

  这样以来,便可按多元线性回归分析的方法,计算各偏回归系数,建立二元二次多项式回归方程。

多元非线性回归分析模型

  一、常见的内蕴多元性回归模型

  只要对模型中的变量进行数学变换,比如自然对数变换等,就可以将其转化具有标准形式特征的多元线性回归模型。

  1.多重弹性模型

  (y_1;x_{11},x_{12}cdots,x_{1k}),(y_2;x_{21},x_{22}cdots,x_{2k}),cdots,(y_n;x_{n1},x_{n2}cdots,x_{nk})是一组对的样本观察资料,则称存在下列关系的非线性回归模型为多重弹性模型

  y_i=beta_0x_{i1}^{beta_1}x_{i2}^{beta_2}cdots x_{ik}^{beta_k}e^{epsilon_{i}}  (1)

  上述模型中的各解释变量的幂,能够说明解释变量的相对变化对被解释变量产生的相对影响,我们正式从这一角度说它是多重弹性模型的。

  2.Cobb-Dauglas生产函数模型

  y_i=AK_{i}^aL_i^{beta}e^{epsilon_{i}},i=1,2,cdots,n  (2)

  其中,yi表示产出总量,Ki资本要素,Li劳动力要素,A、α、β为参数。比较式(1)和(2),不难看出C-D生产函数模型实际是多重弹性模型的简化或特殊形式。

  3.总成本函数模型

  用yi表示总成本xi表示产出规模,则称具有如下关系的回归模型为总成本函数模型

  y_i=beta_0+beta_1x_i+beta_2x_i^2+beta_3x_i^3+epsilon_i,i=1,2,…,n  (3)

  总成本函数是多项式函数的特殊形式,更为一般的情况就是多项式回归模型:

  y_i=beta_0+beta_1x_i+beta_2x_i^2+beta_kx_i^k+epsilon_i,i=1,2,…,n   (4)

  多项式回归模型从宽松的角度讲,可以不把它看成是非线性回归模型,在这里主要是用来说明一下问题,把它看成内蕴的线性回归模型也无妨。

  二、内蕴的非线性回归模型

  内蕴非线性回归模型的形式有很多种,大部分难以根据经济含义进行称呼,下面,列出几个以帮助大家增加认识。

  (1)CES生产函数模型

  y_i=A(delta_1K_i^{-rho}+delta_2L_i^{-rho})epsilon_i,i=1,2,…,n  (5)

  (2)随机项表现为加法的C-D生产函数模型

  y_i=AK_i^alpha+L_i^beta+epsilon_i,i=1,2,…,n  (6)

  (3)其他形式的内蕴非线性函数模型,如

  y_i=beta_0+beta_1x_{i1}^{beta_{1}}+beta_2x_{i2}^{beta_{2}}+cdots+beta_kx_{ik}^{beta_{k}}+epsilon_i,i=1,2,…,n  (7)

  三、多元非线性回归模型的求解问题

  对内蕴的线性回归模型,可以通过对模型中的变量或样本数据进行变换,将其转化成具有标准线性形式特征的回归模型,然后再运用前面介绍的模型估计方法进行估计,便能间接地达到目的。比如对于式(2),它的变换过程为

  对式(2)两边求对数

  lnyi = lnA + αlnKi + βlnLi + εi

  令y^prime_i=ln y_i,A^prime=ln A,K_i^prime=ln K_i,L_i^prime=ln L_i,则得

  y^prime_i=A^prime+alpha K_i^prime+beta L_i^prime+epsilon_i,i=1,2,…,n

  这是标准的二元线性回归问题,可据之估计出A^prime、α和β.

参考文献

  1. ↑ 耿修林.商务经济统计学[M].科学出版社,2003年11月第1版.
    备注:数据仅供参考,不作为投资依据。
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