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1、Econometricwith Sysisa(第四版)第六章回歸分析regress.計量經(jīng)濟學(xué)服務(wù)中心2017106.1 多重共線性檢驗與修正下面主體介紹介紹逐步回歸基礎(chǔ)上的多重共線性檢驗與修正,方便建立計量經(jīng)濟學(xué)模型的思維。ref該部分內(nèi)容,可以參考知網(wǎng)上影響分析,關(guān)于影響分析很多初級、基礎(chǔ)內(nèi)容都是按照逐步回歸基礎(chǔ)模型為主線開始做的,另外初級以及實驗等都可以應(yīng)用,此章節(jié)部分是學(xué)習(xí)序的列和面板數(shù)據(jù)的基礎(chǔ),內(nèi)容涉及到多重共線性、異方差檢驗和修正。后續(xù)時間、自相關(guān)6.1.1 多重共線性檢驗方法(1)統(tǒng)計意義檢驗,雖然模型的R2非常高,但多數(shù)解釋變量都不顯著,(2)經(jīng)濟意義檢驗:甚至系數(shù)符號都不對(
2、3)VIF 膨脹因子VIF_j = 1/(1-R2_j)reg price weight length headroom trunk turn gear_ratioesvifVIF 的均值 1VIF的最大值 106.1.1 多重共線性檢驗方法(1)統(tǒng)計意義檢驗,雖然模型的R2非常高,但多數(shù)解釋變量都不顯著,use E:srsonalA6_olsmroz,clearreg wage educ exper age kidslt6 kidsge6reg wage educ exper age kidslt6 kidsge6, noconsreg wage educ exper age kidslt6
3、 kidsge6 ifinlf=16.1.1 多重共線性檢驗方法use E:srsonalA6_olsmroz,clearreg wage educ exper age kidslt6 kidsge6 predict yhat該命令新建了一個名叫yhat的變量,用以存放擬合值predict e, resid該命令新建一個名叫e的變量,用以存放殘差。label variable yhat predicted mean wage該命令為變量yhat加了label variable e residualpredictewage該命令為變量e加了ualresidd mean6.1.2 多重共線性修正(
4、逐步回歸)help stepwisesw reg6.2 異方差檢驗與修正use E:sdesadatanerlove.dta,clearlntc(總成本對數(shù)total cost)lnq(總產(chǎn)量對數(shù)total output) lnpl(勞動力價格price of labor) lnpk(user cost of capital) lnpf(price of fuel)reg lntc lnq lnpl lnpk lnpf residualversus-fitted plot rvfplotresidualversus-predictorrvpplot lnpl6.2 異方差檢驗與修正white檢
5、驗est-estimation sistics(估計后統(tǒng)計量)*imtest information matrix test*esimtest,whitefindit whitetsssc install whitetst whitetstBP檢驗es eseshettest,iid hettest,rhs iidhettest lnq,iid6.2 異方差檢驗與修正異方差穩(wěn)健標準誤reg lntc lnq lnpl lnpk lnpf,rWLSqui reg lntc lnq lnpl lnpk lnpf predict e1,resgen e2=e12 gen lne2=log(e2) r
6、eg lne2 lnq,noc predict lne2fgen e2f=exp(lne2f)reg lntc lnq lnpl lnpk lnpf aw=1/e2freg lntc lnq lnpl lnpk lnpf reg lntc lnq lnpf 6.3自相關(guān)檢驗與修正use E:sadataicecream.dta,clearconsumption 人均冰淇淋消費量*e 平均家庭收入 price 冰淇淋價格 temp 溫度time 時間use E:sdesadataicecream.dta,clearreg consumption temp priceeesdwatson6.3自相關(guān)檢驗與修正use E:sBG檢驗adataicecr
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