傳統(tǒng)建模與約化建模的理論知識(編輯修改稿)
2025-03-20 08:19 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 此； (2)有可能出現(xiàn)同時接受或拒絕H0與H1的現(xiàn)象； (3)當Z與W高度相關(guān)時，往往導致既不能拒絕H0 ，也不能拒絕H1 ，因為在一般模型中去掉任何一個變量，都不會使擬合優(yōu)度下降很多。,另一個解決辦法是建立如下的一般模型：,如果?=0，則為模型H0， 如果?=1，則為模型H1。 因此，可通過檢驗施加的約束?=0是否為真來判斷H0是否為正選模型。 問題是由該模型無法直接估計出?的值。戴維森（Davidson）和麥金農(nóng)（Mackinnon）建議通過下面步驟估計?：,第一步，對模型H1進行OLS估計，得到?：,第二步，用估計的代替“一般模型”中的 ?0+ ?1X+?2W，并進行OLS估計：,戴維森和麥金農(nóng)證明：在大樣本下，H0為真時，?的OLS估計量的t統(tǒng)計量服從標準正態(tài)分布： t~N(0,1)。 因此，如果?的t統(tǒng)計量的絕對值大于給定顯著性水平下的臨界值，就拒絕模型H0。,如果要檢驗模型H1是否為真，仍可通過上面兩個步驟進行，但需先對H0進行OLS估計，得到?，以它為另一解釋變量估計如下模型：,如果?顯著地異于0，則拒絕模型H1為真的假設。,該非嵌套假設檢驗也被稱為J檢驗（J test），因為需將兩非嵌套模型聯(lián)合起來進行參數(shù)的聯(lián)合估計（joint estimation）。 注意：(1)拒絕H0(或H1)不意味著接受H1(或H0)；(2)J檢驗仍然存在同時接受或拒絕H0與H1的現(xiàn)象。,四、約化模型的準則,從一般到簡單的建模過程，同樣存在著數(shù)據(jù)開采問題。 一個“一般”模型經(jīng)過k步約化后得到最終的簡化模型，可以證明，每一步中的名義顯著性水平?與最終模型中各種檢驗的實際顯著性水平?*間有如下關(guān)系： ?*=1(1 ?)k,然而，與“從簡單到復雜”這一傳統(tǒng)建模方法相比，“從一般到簡單”的建模過程能夠展現(xiàn)模型建立的全過程； 同時建模過程的程式化（systematic manner）也避免了過度的“數(shù)據(jù)開采”問題。,由于一定程度的數(shù)據(jù)開采不可避免， “從一般到簡單”建模理論倡導更加關(guān)注模型的樣本外預測（outofsample forecast）。 “從一般到簡單”的建模方法，初始模型就可能包括了所有的相關(guān)變量，沒有必要再進行遺漏相關(guān)變量的設定偏誤檢驗。,“從一般到簡單”的建模過程本身就是一項十分艱巨復雜的工作。各約化步驟往往是需要反復進行的，約化步驟的順序也需要靈活按排。 而且，從實踐上看，由于各種因素的影響，所建立的最終的簡化模型不一定就是最“理想”的模型。亨德瑞給出了一個約化模型的基本準則：,第一，模型必須具有數(shù)據(jù)一致(datacoherent)性，即模型能夠正確地解釋已有的數(shù)據(jù)。約化過程中需不斷進行設定偏誤檢驗。,第二，模型必須與經(jīng)濟理論相一致（consistent with economic theory）。,第三，解釋變量必須是弱外生的(exogenous
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