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文檔簡介
(第10講)
第11章模型的診斷與檢驗File:li-11-1File:li-11-3file:li-11-8(第3版252頁)第11章模型的診斷與檢驗
11.1模型總顯著性的F檢驗(第3版252頁)
11.2模型單個回歸參數(shù)顯著性的t檢驗(第3版253頁)
11.3檢驗若干線性約束條件是否成立的F檢驗(第3版254頁)只要是向模型中不斷加入回歸因子,無論回歸因子有無顯著性作用,R2
值都會不斷增加,SSE值都會不斷減小。
11.3檢驗若干線性約束條件是否成立的F檢驗(第3版254頁)11.3檢驗若干線性約束條件是否成立的F
檢驗(第3版254頁)
例11.1:建立中國國債發(fā)行額模型選擇3個解釋變量,國內生產總值,財政赤字額,年還本付息額,根據散點圖建立中國國債發(fā)行額模型如下:
DEBTt=
0
+
1GDPt
+
2DEFt
+
3REPAYt
+ut其中DEBTt表示國債發(fā)行總額(單位:億元),GDPt表示年國內生產總值(單位:百億元),DEFt表示年財政赤字額(單位:億元),REPAYt表示年還本付息額(單位:億元)。
(第3版255頁)(第3版256頁)例11.1:建立中國國債發(fā)行額模型EViews可以有三種途徑完成上述F檢驗。(1)在輸出結果窗口中點擊View,選CoefficientTests,WaldCoefficientRestrictions功能(Wald參數(shù)約束檢驗),在隨后彈出的對話框中填入c(3)=c(4)=0??傻萌缦陆Y果。其中F=537.5。(第3版256頁)例11.1:建立中國國債發(fā)行額模型
(第3版256頁)例11.1:建立中國國債發(fā)行額模型11.4似然比(LR)檢驗似然函數(shù)曲面似然函數(shù)曲面
11.4似然比(LR)檢驗(第3版257頁)11.4似然比(LR)檢驗(第3版258頁)
11.4似然比(LR)檢驗11.5沃爾德(Wald)檢驗(只講應用)(第3版259頁)
11.5沃爾德(Wald)檢驗(只講應用)(第3版260頁)11.5沃爾德(Wald)檢驗(只講應用)(第3版261頁)11.5沃爾德(Wald)檢驗(只講應用)11.5沃爾德(Wald)檢驗(只講應用)(第3版262頁)11.6拉格朗日乘子(LM)檢驗(只講應用)拉格朗日(Lagrange)乘子(LM)檢驗只需估計約束模型。所以當施加約束條件后模型形式變得簡單時,更適用于這種檢驗。LM乘子檢驗可以檢驗線性約束也可以檢驗非線性約束條件的原假設。對于線性回歸模型,通常并不是拉格朗日乘子統(tǒng)計量(LM)原理計算統(tǒng)計量的值,而是通過一個輔助回歸式計算LM統(tǒng)計量的值。(第3版264頁)(第3版第265頁)11.6拉格朗日乘子(LM)檢驗(第3版265頁)11.6拉格朗日乘子(LM)檢驗(第3版266頁)11.6拉格朗日乘子(LM)檢驗(第3版267頁)11.6拉格朗日乘子(LM)檢驗11.7鄒(Chow)突變點檢驗(不講)11.8JB(Jarque-Bera)正態(tài)分布檢驗對稱左偏右偏11.8JB(Jarque-Bera)正態(tài)分布檢驗全國人口(萬人)的年齡分布(1987年1%抽樣調查數(shù)據)(右偏分布)南開大學05級本科計量經濟學期末成績分析(左偏分布)
11.8JB(Jarque-Bera)正態(tài)分布檢驗11.8JB(Jarque-Bera)正態(tài)分布檢驗11.9格蘭杰(Granger)因果性檢驗(第3版277頁)(第3版278頁)11.9格蘭杰(Granger)因果性檢驗注意:(1)“格蘭杰因果性”的正式名稱應該是“格蘭杰非因果性”。只因口語都希望簡單,所以稱作“格蘭杰因果性”。(2)為簡便,通??偸前褁t-1對yt存在(或不存在)格蘭杰因果關系表述為xt(去掉下標-1)對yt存在(或不存在)格蘭杰因果關系(嚴格講,這種表述是不正確的)。(3)格蘭杰因果關系與哲學意義的因果關系還是有區(qū)別的。如果說“xt
是yt的格蘭杰原因”只是表明“xt中包括了預測yt的有效信息”。(4)這個概念首先由格蘭杰(Granger)在1969年提出。(第3版278頁)11.9格蘭杰(Granger)因果性檢驗例11.8
(file:li-11.8)
:以661天(1999年1月4日至2001年10月5日)的上證綜指(SHt)和深證成指(SZt)數(shù)據為例,進行雙向的Granger非因果性分析。兩個序列存在高度的相關關系,那么兩個序列間可能存在雙向因果關系,也有可能存在單向因果關系。(第3版278頁)11.9格蘭杰(Granger)因果性檢驗(第3版279頁)11.9格蘭杰(Granger)因果性檢驗(第3版280頁)11.9格蘭杰(Granger)因果性檢驗通過EViews計算的Granger因果性檢驗的兩個F統(tǒng)計量的值見圖。SHt
和SZt之間存在單向因果關系。即SZt是SHt變化的Granger原因,但SHt
不是SZt變化的Granger原因。(第3版280頁)11.9格蘭杰(Granger)因果性檢驗Granger非因果性檢驗的EViews操作是,打開SHt和SZt的數(shù)劇組窗口,點擊View鍵,選GrangerCausility功能。在隨后打開的對話框口中填上滯后期數(shù)2,點擊OK鍵,即可得到圖11.20的檢驗結果。用滯后5,10,15,20,25期的檢驗式分別檢驗,結果見下表:結論都是上海綜指不是深圳成指變化的Granger原因,但深圳成指是上海綜指變化的Granger原因。(第3版280頁
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