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中级经济师《经济基础》考点：第二十六章回归模型

第 26 章 回归分析

【知识点一】 回归模型

一、回归分析的概念

回归分析就是根据相关关系的具体形态，选择一个合适的数学模型，来近似的表达变量间的依赖关系。

【提示 1】进行回归分析时，首先需要确定因变量和自变量。回归分析中，被预测或被解释的变量称为因变量用 Y 表示;用来预测或解释因变量的变量称为自变量，一般用 X 表示。

例如，在研究边际消费倾向时，目的是预测一定人均收入条件下的平均人均消费金额，因此人均消费金额是因变量，而人均收入为自变量。

【提示 2】回归分析与相关分析的关系

回归分析与相关分析的联系与区别

【经典例题】

【 年真题-多选题】关于相关分析和回归分析的说法，正确的有()。

A.相关分析可以从一个变量的变化来推测另一个变量的变化

B.相关分析研究变量间相关的方向和相关的程度

C.相关分析中需要明确自变量和因变量

D.回归分析研究变量间相互关系的具体形式

E.相关分析和回归分析在研究方法和研究目的有明显区别

【答案】BDE

【解析】回归分析需要明确自变量和因变量，可以从一个变量的变化来推测另一个变量的变化，A 项和 C 项均错误。相关分析研究变量相关的方向(如正相关或负相关)和相关程度(如高度相关、中度相关、低度相关)，B 项正确。回归分析研究变量间相互关系的具体形式，D 项正确;相关分析和回归分析在研究方法和研究目的有明显区别，E 项正确。

二、 回归模型分类

描述因变量如何依赖自变量和误差项的方程称为回归模型，回归模型的类别如下：

1、根据自变量的多少，回归模型可以分为一元回归模型和多元回归模型。

2、根据回归模型是否线性，回归模型分为线性回归模型和非线性回归模型。

三、一元线性回归模型

一元线性回归模型是研究两个变量之间相关关系的最简单的回归模型，只涉及一个自变量。该模型可以表示为：

A.β0为回归直线的截距

B.β1为回归直线的斜率，表示 X 每变动一个单位时，Y 的变动量

C.误差项
表示观测值和估计值之间的残值

D.误差项
表示除 X 和 Y 线性关系之外的随机因素对 Y 的影响

E.β0+β1X 反映了由于自变量 X 的变化而引起的因变量 Y 的线性变化

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