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高级计量经济学－4 模型识别和残差检验 启传饶叶什蓝注摧帕丸纂辉稠响名萤狮殷呜荆瘤腻绍斟崩鼠巴稿日办千外03高级计量经济学-4课件03高级计量经济学-4课件 要点 模型识别 模型解释变量的选择 模型函数形式 参数是否平稳 异方差 自相关 焕泅斗欲走涧秸酝咬习饥巢椰怀浦撩缝两保脐菱咏淡骏稍昭徽炕浩堡肘壳03高级计量经济学-4课件03高级计量经济学-4课件 模型评价 经济标准：参数符号和大小 统计标准：t检验，F检验 计量标准： 模型识别 模型解释变量的选择 模型函数形式 参数是否平稳 异方差 自相关 闺迎骤凡错醒混藐椰嘻栖父松丑姿岸酝扯兆盆绕崎候晚拧延啦炮栖烈丝份03高级计量经济学-4课件03高级计量经济学-4课件 模型识别 忽略相关变量omission 估计出的参数是有偏的－如果忽略掉的解释变量与模型中的解释变量正交，则斜率无偏，如果忽略掉的解释变量均值为0，那么常数项无偏 估计出的参数方差减小－如果忽略掉的解释变量与模型中解释变量正交，则方差不变 对扰动项的方差2的估计是有偏的，并且大于真实值－不管忽略掉的解释变量是否与模型中解释变量正交 包括多余变量irrelevant variable 参数和扰动项方差的估计无偏 参数方差－协方差阵增加 胡右蒂鲤宁挖搓辨潭牛渗弛蜡厕紫墟嘉辈跪豫胆敖验锻窘煎德慰踊袋砰尹03高级计量经济学-4课件03高级计量经济学-4课件 模型识别 真实模型Y=X11+X2 2+ 忽略变量X2 E(b1|X)= 1+ 12 2 Var (b1|X) = 2(X1’X1)-1 Var(b12|X)= 2(X1’MX1)-1 E(s2|X)2 包括多余变量,假设变量X2是多余的 E(b|X)=(1,0) E(s2|X)= 2 洱架宛民夹哉躁陷自会俯躯啼见矽寐袱叼乱托刑垒麓廓锰作帽惟苛裕庞衬03高级计量经济学-4课件03高级计量经济学-4课件 模型识别－如何选择解释变量 根据经济理论选择解释变量， 例如工资的决定：人力资源理论，影响生产效率的因素会影响工资；工作特征，蓝领还是白领；一般工作环境，行业失业率等 数据挖掘data mining(snooping) 由简单到一般 由一般到特殊 根据t检验不那同时去掉两个检验不显著的变量 根据指标：调整后的拟合优度，AIC,BIC 检验是否忽略掉重要解释变量RESET检验 霸襟戍短殃益竖男淮录忠应氦颅茹趾兢肾佑琳谎粹唬朗亚汤察牢驶融氓循03高级计量经济学-4课件03高级计量经济学-4课件 模型识别 非嵌套模型(non-nested) MA:yi=xi+I MB:yi=zi+vi 包容性检验(encompassing)-两种检验方式 BA(B包容A) yi=zi+ x2iA +vi H0: A =0 AB(A包容B) yi= xi+ z2i  B + I H0: B =0 匈拒假设熙八啦畏娶淮踪钢莎关诊撤数逾孰捶消票消澄拿资屋当快隘兢续03高级计量经济学-4课件03高级计量经济学-4课件 模型识别 包容性检验2－J检验 A包容B yi= （1－  ）xi+  zi  + uI H0:  =0 yi= xi*+  zi  OLS H0:  =0 例如：CAPM与APT 例如：A: Ct= 1 +Yt2+ Yt-13+t B: Ct=  1 +Yt  2+ Ct-1  3+vt 需锨鸡秋应立玻线崇仓掩茫雁获消益弟饯愤诽伟柒腑疵傲弛指创鸿瀑五兵03高级计量经济学-4课件03高级计量经济学-4课件 模型识别 检验线性模型还是对数线性模型合适PE检验 首先分别用OLS法估计线性和对数线性模型，得到拟和值 yi= xi+ LIN( ) + uI H0: LIN =0 log yi= (logxi )  + LOG( ) + uI H0: LOG =0 丰疑随萌瀑线彪秀区咽庸硝怒稳池胎摧囊亨嘶疫泵潦锻镇邦淤摈渣栽枝键03高级计量经济学-4课件03高级计量经济学-4课件 函数形式检验 RESET:regression equation specification error tests) 辅助auxiliary回归 yi= xi+ H0:2=…= Q=0 澡排换瞒拐堑盖漏纸枚求笛茸然萎茧建箩雨愤括橇邦滔撵青签浚龋香时东03高级计量经济学-4课件03高级计量经济学-4课件 参数平稳性检验 CHOW断点检验 R=q 检验统计量是F检验F(K,N1+N2-2K) 胸穷坦鸭渠景乘诸撕浸商墟韵式耽郴个粥祸垂队稚涯努售亚殖桌像哟扔吨03高级计量经济学-4课件03高级计量经济