第十一章模型的诊断与检验.ppt
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1、第11章 模型的诊断与检验,11.1 模型总显著性的F检验(已讲过) 11.2 模型单个回归参数显著性的t检验(已讲过) 11.3 检验若干线性约束条件是否成立的F检验 11.4 似然比(LR)检验 11.5 沃尔德(Wald)检验 11.6 拉格朗日乘子(LM)检验 11.7 邹(Chow)突变点检验 11.8 JB(Jarque-Bera)正态分布检验 11.9 格兰杰(Granger)因果性检验,在建立模型过程中,要对模型参数以及模型的各种假定条件作检验。这些检验要通过运用统计量来完成。在第2章和第3章已经介绍过检验单个回归参数显著性的t统计量和检验模型参数总显著性的F统计量。在第5章介
2、绍了模型误差项是否存在异方差的Goldfeld-Quandt检验、White检验;在第6章介绍了模型误差项是否存在自相关的DW检验和BG检验。 本章开始先简要总结模型参数总显著性的F检验、单个回归参数显著性的t检验。然后再介绍几个在建模过程中也很常用的其他检验方法。他们是检验模型若干线性约束条件是否成立的F检验和似然比(LR)检验、Wald检验、LM检验、JB检验以及Granger非因果性检验。,第11章 模型的诊断与检验,11.1 模型总显著性的F 检验,以多元线性回归模型,yt = 0+1xt1+2xt2+k xt k+ ut为例, 原假设与备择假设分别是 H0:1= 2 = = k =
3、0; H1:j不全为零 在原假设成立条件下,统计量 其中SSR指回归平方和;SSE指残差平方和;k+1表示模型中 被估参数个数;T 表示样本容量。判别规则是, 若 F F (k,T-k-1),接受H0; 若 F F (k,T-k-1) , 拒绝H0。 (详见第3章),11.2 模型单个回归参数显著性的t 检验,11.3 检验若干线性约束条件是否成立的F 检验,例11.1:建立中国国债发行额模型。 首先分析中国国债发行额序列的特征。1980年国债发行额是43.01亿元,占GDP当年总量的1%,2001年国债发行额是4604亿元,占GDP当年总量的4.8%。以当年价格计算,21年间(1980-20
4、01)增长了106倍。平均年增长率是24.9%。 中国当前正处在社会主义市场经济体制逐步完善,宏观经济运行平稳阶段。国债发行总量应该与经济总规模,财政赤字的多少,每年的还本付息能力有关系。,11.3 检验若干线性约束条件是否成立的F 检验,例11.1:建立中国国债发行额模型,选择3个解释变量,国内生产总值,财政赤字额,年还本付息额,根据散点图建立中国国债发行额模型如下: DEBTt = 0 +1 GDPt +2 DEFt +3 REPAYt + ut 其中DEBTt表示国债发行总额(单位:亿元),GDPt表示年国内生产总值(单位:百亿元),DEFt表示年财政赤字额(单位:亿元),REPAYt表
5、示年还本付息额(单位:亿元)。,用19802001年数据得输出结果如下; DEBTt = 4.31 +0.35 GDPt +1.00 DEFt +0.88 REPAYt (0.2) (2.2) (31.5) (17.8) R2 = 0.999, DW=2.12, T =22, SSEu= 48460.78, (1980-2001) 是否可以从模型中删掉DEFt和REPAYt呢?可以用F统计量完成上述检验。原假设H0是3 = 4 = 0(约束DEFt和REPAYt的系数为零)。给出约束模型估计结果如下, DEBTt = -388.40 +4.49 GDPt (-3.1) (17.2) R2 =
6、0.94, DW=0.25, T =22, SSEr= 2942679, (1980-2001) 已知约束条件个数m = 2,T- k-1 = 18。SSEu= 48460.78,SSEr= 2942679。 因为F=537.5 F( 2, 18) =3.55,所以拒绝原假设。不能从模型中删除解释变量DEFt和REPAYt。,例11.1:建立中国国债发行额模型,EViews可以有三种途径完成上述F检验。 (1)在输出结果窗口中点击View,选Coefficient Tests, Wald Coefficient Restrictions功能(Wald参数约束检验),在随后弹出的对话框中填入c(
7、3) = c(4) = 0。可得如下结果。其中F = 537.5。,例11.1:建立中国国债发行额模型,(2)在非约束模型输出结果窗口中点击View,选Coefficient Tests, Redundant Variables -Likelihood Ratio功能(模型中是否存在多余的不重要解释变量),在随后弹出的对话框中填入GDP,DEF。可得计算结果F = 537.5。 (3)在约束模型输出结果窗口中点击View,选Coefficient Tests, Omitted Variables -Likelihood Ratio功能(模型中是否丢了重要的解释变量),在随后弹出的对话框中填入拟
8、加入的解释变量GDP,DEF。可得结果F = 537.5。,例11.1:建立中国国债发行额模型,11.4 似然比(LR)检验,11.4 似然比(LR)检验,似然比(LR)检验的EViews操作有两种途径。 (1)在非约束模型估计结果窗口中点击View,选Coefficient Tests, Redundant Variables -Likelihood Ratio功能(模型中是否存在多余的不重要解释变量),在随后弹出的对话框中填入GDP,DEF。可得结果。其中LR(Log likelihood ratio)= 90.34,与上面的计算结果相同。 (2)在约束模型估计结果窗口中点击View,选C
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