计量经济学基础 第3版 课件 张兆丰 第8--12章 多重共线性---时间序列模型.pptx

;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;为了描述那些不是定量变量的现象，我们要引入虚拟变量。所谓虚拟变量就是其变量值只取0或1的变量，也称为定性变量、二值变量等等，虚拟变量可以表示哪些具备某种属性的现象。一般情况下我们都以变量值取0表示这个变量对应的现象不具体某种属性；而取1表示这个变量对应的现象具体某种属性。例如，以D表示性别，当D取0时表示女性，取1时表示男性。需要特别注意的是，虚拟变量只能取0和1两个值。

上面所说的是一个最简单和情况，我们只需要描述一个取两个值（两个属性）的因素。如果需要描述取多个值（多个属性）的因素，那么要怎样设置虚拟变量呢？;;;;有了虚拟变量，我们就可以在模型中引入虚拟变量，来刻画某些属性对被解释变量的影响。虚拟变量模型可以分为两大类：一是加法模型；二是乘法模型。为了简化问题，我们假设模型中只有一个定量变量。

1.加法模型

加法模型是指虚拟变量与其他解释变量之间是加法关系，其一般形式为：

（9-1）

式中X—定量变量,D—虚拟变量

如果是时间序列模型，则下标改为t。

由于虚拟变量D只能取0或者1，所以模型（9-1）实际是只是改变了截距，而斜率没有改变。在（9-1）中，令D=0或1得：

（D=0）；

（D=1）;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;10.4异方差的检验;;;;;;4.Park检验

Park检验的基本思想是将表示为某个解释变量的函数，从而判断模型中是否存在异方差。Park建议的函数形式是：

（10-9）

其中是随机扰动项。

由于是不能观测的，故利用样本残差来估计式（10-9），如果在统计意义上是显著的不为0，则表明模型中存在异方差，否则是同方差。

;;5.Glejser检验

与Park检验类似，Glejser检验也是检验是否是某个解释变量的函数。同样，要先进行样本最小二乘法的回归，得到残差，然后用其绝对值对X做回归，如果通过t检验，则表明模型中存在异方差，否则是同方差。Glejser建议做以下形式的回归：、、、等。

Glejser检验的优点是??但确定了某种函数形式是显著的，就可以基本确定异方差的形式，缺点是如果没有找到一个显著的函数形式，则我们也不能肯定模型中不存在异方差。

;6.ARCH检验

异方差一般存在于截面数据模型中，但有时时间序列数据模型中也会存在异方差，检验时间序列模型是否存在异方差一般用ARCH检验。

ARCH检验的基本思想是，在时间序列中，异方差为自回归条件异方差（ARCH）过程，其表现形式为：

（10-11）

其中p是ARCH过程的阶数，，，为随机误差。

如果式（10-11）中不全为0（），则模型中存在异方差，反之是同方差。

;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;自相关(autocorrelation)又称为序列相关(serialcorrelation)，是指总体线性回归模型中的不同的随机扰动项之间存在着相关关系。由于这样的情形一般发生在时间序列模型中，所以随机扰动项的下标用t表示，截面数据模型也可能存在自相关，此时称其为空间自相关。在本章中我们重点讨论时间序列模型中的自相关。;;;;

一般的，AR(m)为：

（11-7）

式中、、…、分别为一阶、二阶、…、m阶自相关系数，是满足古典假定的误差项。

在实践中，我们遇到最多的是一阶自回归模式，即AR(1)。;;2.模型设定偏误

我们已经多次谈到这个问题，模型设定偏误一般有两个方面问题：变量设定偏误、函数形式设定偏误。如果模型在设定的时候有偏误，则会产生自相关。

设正确的模型为：

（11-8）

此时随机扰动项不存在自相关。由于一些原因，我