一元线性回归分析：解析与实践

计量经济学的研究主体是经济现象和经济关系的数量规律，计量经济学方法的核心是利用回归分析方法解释变量之间的统计依存关系，因此，在探讨回归模型之前有必要回顾相关关系和因果关系分析的基本知识。

由统计学基本知识可知，相关关系是变量之间存在的不确定性的统计依存关系，当一个或几个相互联系的变量取一定数值时，与之对应的另一变量虽然取值不确定，但仍按照某种规律在一定范围内变化。相关分析主要是通过相关系数来测度变量之间相互依存的程度、方向和形式；相关分析不能指出变量之间统计依存关系的具体形式，也无法通过一个或几个变量的取值变化来推测量一组变量取值的变化情况，另外，相关分析不必确定变量之间的依赖机制。

因果关系是指两个及以上变量之间行为机制上的依赖性，作为结果的变量其变化是由作为原因的变量决定的，因果关系有单向因果关系和因果循环关系两种基本类型，例如从经济系统角度来分析，劳动力数量变化是影响经济增长的原因，但经济增长并不是劳动力数量变化的原因，二者之间具有单向因果关系；但是从经济-社会复合系统角度来看，一方面劳动力数量变化影响经济增长，另一方面经济发展影响人类的生育率，进而影响劳动力数量，经济发展与劳动力数量之间存在因果循环关系。(www.xing528.com)

相关分析和回归分析是研究现象之间相关关系的两种基本方法。与相关分析相比，回归分析重在判断一个或几个随机变量与若干可控变量之间是否存在显著的相关关系，通过判断可控变量的变化是否对随机变量的条件均值产生显著影响，来分析变量之间是否存在显著的相关关系。理论先导型计量经济学在构建回归模型之前需要从理论上确定变量之间的因果关系，为确定解释变量和被解释变量选择提供理论指导，因此，在回归分析模型中，变量之间地位并不对称，不能随意设定某一变量为解释变量或被解释变量。一般来讲，只有当变量之间存在显著的相关关系时，通过回归分析寻求变量之间相关的具体形式才有意义，因此，相关分析和回归分析也被合称为广义相关分析。

本章的主要目的是在分析相关分析和回归分析关系的基础上，重点分析回归分析模型的基本假设、参数估计、模型检验和模型预测等内容。