第13章模型設(shè)定和診斷檢驗(yàn)(存儲(chǔ)版)
【正文】 模型 D 是正確的，則 。（ 2）將 作為回歸元放進(jìn)模型 C 中，得：（ 3）用 t 檢驗(yàn)對(duì) 進(jìn)行檢驗(yàn)。如果被拒絕，則模型 D 不是真模型。2. 在比較兩個(gè)或多個(gè) R2 時(shí)，因變量或回歸子必須相同。AIC 的定義為： 81其中 k 為回歸元的個(gè)數(shù)（包括截距項(xiàng)）， n 為觀測(cè)次數(shù)。同時(shí)，我們必須估計(jì)更多的變量，并且擁有一個(gè)更大的 。另一方面，當(dāng)滯后長(zhǎng)度較小時(shí)，模型簡(jiǎn)單，參數(shù)的個(gè)數(shù)少，第二部分也較小，但偏離度就更大。假設(shè)有一個(gè)具有 k 個(gè)回歸元的模型。96 圖 分別描出了模型 A與 B的點(diǎn)（ p， Cp）。 21 三月 20235:06:12 下午 17:06:12三月 211比不了得就不比，得不到的就不要。 三月 21三月 2117:06:1217:06:12March 21, 20231意志 堅(jiān) 強(qiáng) 的人能把世界放在手中像泥 塊 一 樣 任意揉捏。 17:06:1217:06:1217:06Sunday, March 21, 20231知人者智，自知者明。 5:06:12 下午 5:06 下午 17:06:12三月 21MOMODA POWERPOINTLorem ipsum dolor sit, eleifend nulla ac, fringilla purus. Nulla iaculis tempor felis amet, consectetur adipiscing elit. Fusce id urna blanditut cursus. 感謝您的下載觀看專 家告 訴。 17:06:1217:06:1217:063/21/2023 5:06:12 PM1越是沒(méi)有本 領(lǐng) 的就越加自命不凡。 三月 2117:06:1217:06Mar2121Mar211世 間 成事，不求其 絕對(duì)圓滿 ，留一份不足，可得無(wú)限完美。 17:06:1217:06:1217:06Sunday, March 21, 20231乍 見(jiàn) 翻疑夢(mèng)，相悲各 問(wèn) 年。 在實(shí)踐中，人們通常將 Cp 對(duì) p 進(jìn)行描點(diǎn)，形成450線。l 與 AIC相似， SIC可以用于比較一個(gè)模型在樣本內(nèi)或樣本外的預(yù)測(cè)表現(xiàn)。 AIC被用于決定一個(gè)模型的滯后長(zhǎng)度。83 直觀含義： 代表了估計(jì)的模型與真實(shí)模型之間的差別。80三、 赤池信息準(zhǔn)則（ AIC）由日本統(tǒng)計(jì)學(xué)教授 H. Akaike 從信息論出發(fā)提出的綜合考慮模 型的擬合優(yōu)度（適用性）和復(fù)雜程度的準(zhǔn)則。 問(wèn)題： 1. 它度量的是樣本內(nèi)擬合優(yōu)度，即度量了給定樣本中所估計(jì)的 Y值與其實(shí)際值有多么接近。先估計(jì)模型 C，并使用 ，估計(jì)如下模型： () 現(xiàn)在假設(shè)檢驗(yàn) 。 （ 3）人 為 地嵌套模型可能缺乏 經(jīng)濟(jì) 意 義 。如何在這兩個(gè)模型之間進(jìn)行選擇呢？為此，假設(shè)我們估計(jì)如下的嵌套或混合模型： 模型 F：70 注意模型 F 嵌套或包含了模型 C 和 D。盡管如此，它們?nèi)允欠乔短啄Ｐ?，因?yàn)槟Ｐ? C 沒(méi)有包含 Z3 ，模型 D 中沒(méi)有包含 X2 。 補(bǔ)救方法： IV 或 PV代理變量 見(jiàn)第十七章60167。 如果這一假定被破壞，則可以證明， OLS估計(jì)量不僅是有偏誤的而且是非一致的。（ 2）如果無(wú)約束的回歸 ()實(shí)際上是真實(shí)回歸，則得自 ()的殘差應(yīng)與平方產(chǎn)出 和立方產(chǎn)出 有關(guān)。42 （ 2）將某種形式的 作為增補(bǔ)的回歸元引入，重做()。注意： t 在這里是觀測(cè)次數(shù)，并不一定指時(shí)間序列數(shù)據(jù)。 肯尼迪（ Kennedy， 1992）認(rèn)為， “應(yīng)用計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)家的藝術(shù)在于，容許數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)理論進(jìn)展而又不致陷入太大的數(shù)據(jù)開(kāi)采的危險(xiǎn)。 設(shè)定誤差的檢驗(yàn)一、對(duì)過(guò)度擬合的偵察假設(shè)，為了解釋某一現(xiàn)象，我們提出一個(gè) k變量模型： ()若要判斷變量 Xk是否真的屬于這個(gè)模型，一個(gè)簡(jiǎn)單的方法是用 t 檢驗(yàn)：25我們可以用 F檢驗(yàn)來(lái)判斷 X3和 X4是否真的屬于這個(gè)模型。18包含一個(gè)無(wú)關(guān)變量（模型擬合過(guò)度）現(xiàn)在讓我們假定 () 是真實(shí)模型，而我們擬合了一下模型： () 19我們知道：真實(shí)模型的離差形式為：20將 (3)代入 (2)： 因此， 仍是無(wú)偏的。12對(duì)隨機(jī)誤差項(xiàng) ui不正確的設(shè)定 （ Specification errors to the stochastic error ）如果真實(shí)的、正確的模型是： () 并且 lnui滿足 CLRM的假定 誤設(shè)為： ()13167。l 表現(xiàn)出數(shù)據(jù)的協(xié)調(diào)性 ；即從模型中估計(jì)的殘差必須完全隨機(jī)（從技術(shù)上而言必須是白噪音）。1第十三章計(jì)量經(jīng)濟(jì)建模：模型設(shè)定和診斷檢驗(yàn)2 經(jīng)濟(jì)學(xué)家多年來(lái)對(duì) “真理 ”的尋求曾給人一種觀感：經(jīng)濟(jì)學(xué)家們就好像在一間黑房子里搜尋一直原本并不存在的黑貓；而計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)家還經(jīng)常聲稱找到了一只。6l 表現(xiàn)出參數(shù)的不變性 ；即參數(shù)的值必須穩(wěn)定，否則預(yù)測(cè) 就很困難。()所表明的是，研究者沒(méi)有使用真正的 Yi和 Xi，卻用了含有測(cè)量誤差的替代變量 Yi*和 Xi*。17 結(jié)論：一旦根據(jù)相關(guān)理論把模型建立起來(lái)，切忌從中再忽略掉一個(gè)變量。24167。30 查曼（ Zaman， 1995）的觀點(diǎn)： 如果我們從一個(gè)更開(kāi)闊的視角
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