13-模型的診斷與檢驗(編輯修改稿)
2024-10-20 20:51 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 中填入GDP，DEF?？傻媒Y(jié)果。其中LR（Log likelihood ratio）= 90.34，與上面的計算結(jié)果相同。 （2）在約束模型估計結(jié)果窗口中點擊View，選Coefficient Tests, Omitted Variables Likelihood Ratio功能（模型中是否丟了重要的解釋變量），在隨后彈出的對話框中填入擬加入的解釋變量GDP，DEF?？傻媒Y(jié)果。其中LR（Log likelihood ratio）= 90.34，與上面的計算結(jié)果相同。,11.4 似然比（LR）檢驗,,,11.5沃爾德（Wald）檢驗（只講應(yīng)用）,（第3版259頁）,,,11.5沃爾德（Wald）檢驗（只講應(yīng)用）,（第3版260頁）,11.5沃爾德（Wald）檢驗（只講應(yīng)用）,（第3版261頁）,11.5沃爾德（Wald）檢驗（只講應(yīng)用）,（第3版262頁）,11.6 拉格朗日乘子（LM）檢驗（不講）,拉格朗日（Lagrange）乘子（LM）檢驗只需估計約束模型。所以當施加約束條件后模型形式變得簡單時，更適用于這種檢驗。LM乘子檢驗可以檢驗線性約束也可以檢驗非線性約束條件的原假設(shè)。 對于線性回歸模型，通常并不是拉格朗日乘子統(tǒng)計量（LM）原理計算統(tǒng)計量的值，而是通過一個輔助回歸式計算LM統(tǒng)計量的值。,（第3版264頁）,（第3版第265頁）,11.6 拉格朗日乘子（LM）檢驗（不講）,（第3版265頁）,11.6 拉格朗日乘子（LM）檢驗（不講）,（第3版266頁）,11.6 拉格朗日乘子（LM）檢驗（不講）,（第3版267頁）,11.6 拉格朗日乘子（LM）檢驗（不講）,11.7 鄒（Chow）突變點檢驗（不講）,三個信息準則,赤池信息準則 施瓦茨準則（貝葉斯準則） 漢南奎恩信息準則,11.8 JB（JarqueBera）正態(tài)分布檢驗,11.8 JB（JarqueBera）正態(tài)分布檢驗,全國人口的年齡分布 （1987年1%抽樣調(diào)查數(shù)據(jù)） （右偏分布）,南開大學05級本科計量經(jīng)濟學期末成績分析 （左偏分布）,11.8 JB（JarqueBera）正態(tài)分布檢驗,11.8 JB（JarqueBera）正態(tài)分布檢驗,11.8 JB（JarqueBera）正態(tài)分布檢驗,11.9 格蘭杰（Granger）因果性檢驗（不講）,（第3版277頁）,（第3版278頁）,11.9 格蘭杰（Granger）因果性檢驗（不講）,注意： （1）“格蘭杰因果性”的正式名稱應(yīng)該是“格蘭杰非因果性”。只因口語都希望簡單，所以稱作“格蘭杰因果性”。 （2）為簡便，通?？偸前褁t1 對yt存在（或不存在）格蘭杰因果關(guān)系表述為xt（去掉下標 1）對yt存在（或不存
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