經(jīng)典單方程計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型(2)(2)(編輯修改稿)
2025-06-15 21:03 本頁(yè)面
【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 ? ③對(duì)每個(gè)子樣分別求回歸方程，并計(jì)算各自的殘差平方和。子樣 1的殘差平方和用 Σe12表示，子樣 2的殘差平方和用 Σe22表示。 ? 操作：用 SMPL定義子樣區(qū)間，用 LS作回歸（兩次） ? ④ 提出假設(shè)： H0: σ12=σ22, H1: σ12≠σ22 ? σ1 σ22是分別對(duì)應(yīng)兩個(gè)子樣的隨機(jī)項(xiàng)方差 ? ⑤構(gòu)建 F統(tǒng)計(jì)量： 操作：用計(jì)算器功能將直接讀出的殘差平均和相比 )12,12(~)12()12(2122???????????????kkFkekeF?⑥ 檢驗(yàn)并決策：根據(jù)給定的 α值，查 F分布表得臨界值 ?當(dāng) FFα?xí)r，認(rèn)為序列存在異方差 ?例： case 15 ? GQ檢驗(yàn)的適用條件：大樣本 ? GQ檢驗(yàn)的基礎(chǔ)： F統(tǒng)計(jì)量 ? GQ檢驗(yàn)的結(jié)果：判斷有無(wú)異方差 White檢驗(yàn) ? White檢驗(yàn)是通過(guò)建立輔助回歸模型的方式來(lái)判斷異方差性，它不需要關(guān)于異方差的任何先驗(yàn)知識(shí)，只要求在大樣本的情況下即可。 ? White檢驗(yàn)的具體步驟如下 : ? OLS法估計(jì)模型，并計(jì)算出相應(yīng)的殘差平方，作輔助回歸模型 : ? nR2，其中 n為樣本容量， R2為輔助回歸函數(shù)中的未調(diào)整的決定系數(shù)。 ? ，在給定顯著性水平下，判斷是否存在異方差性。（原假設(shè)：不存在異方差） tttttttt vxxaxaxaxaxaae ??????? 215224213221102?利用 EViews軟件可以直接進(jìn)行 White檢驗(yàn)。 ? (1)建立回歸模型 : LS y c x1 x2 ? (2)檢驗(yàn)異方差性 :在方程窗口中依次點(diǎn)擊View\Residual Test\White Heteroskedasticity ?此時(shí)可以選擇在輔助回歸模型中是否包含交叉乘積項(xiàng) (cross terms)。輸出結(jié)果中 obs * Rsquared即 White檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量，由其雙側(cè)概率可以判斷是否拒絕無(wú)異方差性的原假設(shè)。 ?例： case 15 ?例： case2是 19501987年間美國(guó)機(jī)動(dòng)汽油消費(fèi)量和影響消費(fèi)量的變量數(shù)值。其中各變量表示： QMG機(jī)動(dòng)車(chē)汽油消費(fèi)量； MOB汽車(chē)保有量； PMG機(jī)動(dòng)汽油零售價(jià)格； POP人口數(shù)； GNP按照 1982年美元計(jì)算的 GNP；以汽油消費(fèi)量為因變量，其它變量為自變量，建立一個(gè)回歸模型。并對(duì)美國(guó)機(jī)動(dòng)車(chē)汽油消費(fèi)量研究模型進(jìn)行異方差檢驗(yàn)。 ARCH檢驗(yàn) ?恩格爾 (Engel)于 1982年提出了一種檢驗(yàn)時(shí)間序列存在異方差性的方法 ?這種檢驗(yàn)方法不是把隨機(jī)誤差項(xiàng)方差看作 xi的函數(shù)，而是把其看作其滯后項(xiàng)的函數(shù)。 ? 在方程輸出結(jié)果窗口選擇 view\Residuallest\ARCH LM Test，屏幕提示用戶(hù)指定卡方檢驗(yàn)的階數(shù)，系統(tǒng)默認(rèn)為 1，點(diǎn)擊 OK完成。 ? ARCH檢驗(yàn)的特點(diǎn)是 :要求變量的觀測(cè)值為大樣本，并且是時(shí)間序列數(shù)據(jù)。 例 ?序列 S和 X分別代表 1951年至 1998年我國(guó)商品零售物價(jià)指數(shù)和居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)，見(jiàn)，為考察變量間的動(dòng)態(tài)影響，故采用分布滯后模型（通過(guò)反復(fù)試驗(yàn)，選取了一個(gè)相對(duì)較好的模型形式），其形式為 ? St=b1Xt+b2Xt1+b3Xt2+b4St1+b5St3+et ?對(duì)殘差序列進(jìn)行 ARCH效應(yīng)檢驗(yàn) 異方差的修正方法 ?一、 FGLS ?二、加權(quán)最小二乘法 ?三、模型對(duì)數(shù)變換法 模型變換法（ FGLS） ?模型變換法是對(duì)存在異方差的總體回歸方程作適當(dāng)?shù)拇鷶?shù)變換，使之成為滿(mǎn)足同方差假定的模型，然后用 OLS法估計(jì)。 ?變換的關(guān)鍵在于事先對(duì)異方差 =f(x)的具體形式有一個(gè)合理的假設(shè)。這個(gè)假設(shè)可以通過(guò)對(duì)具體經(jīng)濟(jì)問(wèn)題的經(jīng)驗(yàn)分析，或者通過(guò)格里奇檢驗(yàn)、帕克檢驗(yàn)提供的信息加以確定。 iiiiiiXXbXbXY ε???10iiiiiXbXbXY ε???10iiiiiiiXrrXrrXbXrrbXrrY1010110010 ???????ε加權(quán)最小二乘法 ?對(duì)較大的殘差平方和賦予較小的權(quán)數(shù)，對(duì)較小的殘差平方和賦予較大的權(quán)數(shù)。 ?命令方式： ? LS(W=XH) Y C X ?菜單方式： ?在方程窗口點(diǎn)擊 Estimate按鈕； ?在對(duì)話(huà)框中點(diǎn)擊 option。 ?在參數(shù)設(shè)置對(duì)話(huà)框中選定 Weight Ls方法，并在權(quán)數(shù)欄中輸入權(quán)數(shù)變量； ?對(duì)估計(jì)后的模型，再使用 white檢驗(yàn)判斷是否消除了異方差。 模型對(duì)數(shù)變換法 ?對(duì)各變量取對(duì)數(shù)，縮小變量值的尺度。 ? Lny=b0+b1lnx+e 第三節(jié) 自相關(guān)的檢驗(yàn)及修正 ?診斷隨機(jī)項(xiàng)是否存在自相關(guān)，就是對(duì)
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