erp系統(tǒng)編碼培訓(xùn)實(shí)施顧問(參考版)
2024-08-23 18:27本頁面
【正文】 這就是所謂的 “ 從一般到簡(jiǎn)單 ” （ generaltospecific） 的建模理論 。 P66 二、“從一般到簡(jiǎn)單” —— 約化建模型理論 該理論認(rèn)為： 在模型的最初設(shè)定上 ， 就設(shè)立一個(gè) “一般 ” 的模型 ， 它包括了所有先驗(yàn)絆濟(jì)理論不假設(shè)中所應(yīng)包括的全部變量 ， 各種可能的 “ 簡(jiǎn)單 ” 模型都被 “ 嵌套 ” （ nested） 在這個(gè) “ 一般 ” 的模型之中 。 ? 羅維爾（ Lovell）給出了一個(gè)從 c個(gè)備選變量中選取 k個(gè)變量進(jìn)入模型時(shí)，真實(shí)顯著性水平 ?*與名義顯著性水平 ?的關(guān)系： ?*=1(1 ?)c/k P65 例如： 給定 ?=5%， 如果有 2個(gè)相互獨(dú)立且不被解釋變量無關(guān)的備選變量，誤選一個(gè)迚入模型的概率就成了 1()2= ? 傳統(tǒng)建模方法的另一問題是它的“隨意性”。 ?這一過程對(duì)最終選擇的變量的 t檢驗(yàn)產(chǎn)生較大影響 P64 ? 當(dāng)在眾多備選變量中選擇變量迚入模型時(shí)，其中 t檢驗(yàn)的真實(shí)的顯著性水平已不再是事先給出的名義顯著性水平。 ?傳統(tǒng)建模方法主要的缺陷：建模過程的所謂“ 數(shù)據(jù)開采 ”（ Data minimg）問題。 P61 167。下面進(jìn)行 BoxCox變換。 ， 采用線性模型 : R2=。 因此，拒絕原假設(shè)時(shí)，就應(yīng)選擇 RSS2的模型。 )ln(2112R SSR SSn Zarembka（ 1968）提出的檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量為： P58 其中， RSS1與 RSS2分別為對(duì)應(yīng)的較大的殘差平方和與較小的殘差平方和， n為樣本容量。 YYY ii ~/* ?P57 第三步 ，用 Y*替代 Y，分別估計(jì)雙對(duì)數(shù)線性模型與線性模型。 為了在兩類模型中比較，可用 BoxCox變換 : 第一步 ，計(jì)算 Y的樣本幾何均值。 拒絕原假設(shè)，就意味著（ *）式中的解釋變量與隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)相關(guān)。 P53 檢驗(yàn)時(shí)，求 Y關(guān)于 X與 Z的 OLS回歸式： iii ZXY ??? ???? 10 ??? 在實(shí)際檢驗(yàn)中，豪斯蔓檢驗(yàn)主要針對(duì)多元回歸進(jìn)行，而且也不是直接對(duì)工具變量回歸，而是對(duì)以各工具變量為自變量、分別以各解釋變量為因變量進(jìn)行回歸。 P51 對(duì)一元線性回歸模型 Y=?0+?1X+? 所檢驗(yàn)的假設(shè)是 H0： X與 ?無同期相關(guān)。 而當(dāng)解釋變量不隨機(jī)擾勱項(xiàng)同期無關(guān)時(shí)， OLS估計(jì)量就可得到參數(shù)的一致估計(jì)量。這就是 豪斯蔓檢驗(yàn)（ 1978）的主要思想。 P49 *（ 3）同期相關(guān)性的豪斯蔓（ Hausman）檢驗(yàn) 由于在遺漏相關(guān)變量的情況下，往往導(dǎo)致解釋變量不隨機(jī)擾勱項(xiàng)出現(xiàn)同期相關(guān)性，從而使得 OLS估計(jì)量有偏且非一致。 下面進(jìn)行 RESET檢驗(yàn)。 然而，由于僅用 GDP來解釋商品進(jìn)口的變化，明顯地遺漏了諸如商品進(jìn)口價(jià)格、匯率等其他影響因素。 P46 例 ： 在 167。 P45 例如， 估計(jì) Y=?0+?1X1+?2X2+? 但卻懷疑真實(shí)的函數(shù)形式是非線性的。 （ *） P44 因此，在一元回歸中，可通過檢驗(yàn) (*)式中的各高次冪參數(shù)的顯著性來判斷是否將非線性模型誤設(shè)成了線性模型。 P43 例如， 在一元回歸中，假設(shè)真實(shí)的函數(shù)形式是非線性的，用泰勒定理將其近似地表示為多項(xiàng)式： RESET檢驗(yàn)也可用來檢驗(yàn)函數(shù)形式設(shè)定偏誤的問題。 例如 ，先估計(jì) Y=?0+ ?1X1+v 得 : 110 ??? XY ?? ??P42 ????? ????? 3221110 ?? YYXY 再根據(jù)第三章第五節(jié)介紹的 增加解釋變量的 F檢驗(yàn) 來判斷是否增加這些 “ 替代 ” 變量。 基本思想： 如果事先知道遺漏了哪個(gè)變量，只需將此變量引入模型，估計(jì)幵檢驗(yàn)其參數(shù)是否顯著丌為零即可； P41 問題是不知道遺漏了哪個(gè)變量，需尋找
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