13-模型的診斷與檢驗-在線瀏覽
2025-02-15 03:45本頁面
【正文】 結(jié)果如下； DEBTt = + GDPt + DEFt + REPAYt () () () () R2 = , DW=, T =22, SSEu= , (19802023) 是否可以從模型中刪掉 DEFt和 REPAYt呢？可以用 F統(tǒng)計量完成上述檢驗。給出約束模型估計結(jié)果如下， DEBTt = + GDPt () () R2 = , DW=, T =22, SSEr= 2942679, (19802023) 已知約束條件個數(shù) m = 2， T k1 = 18。 因為 F= F( 2, 18) =，所以 拒絕原假設(shè) 。 ????? )1/( /)( kTS SE mS SES SEF u ur )422/( 8 4 60 2/) 8 4 602 9 4 267 9( ??? （第 3版 256頁） 例 ：建立中國國債發(fā)行額模型 EViews可以有三種途徑完成上述 F檢驗?？傻萌缦陆Y(jié)果。 （第 3版 256頁） 例 ：建立中國國債發(fā)行額模型 （ 2）在非約束模型輸出結(jié)果窗口中點擊 View，選 Coefficient Tests, Redundant Variables Likelihood Ratio功能（模型中是否存在多余的不重要解釋變量），在隨后彈出的對話框中填入 GDP， DEF。 （ 3）在約束模型輸出結(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。 （第 3版 256頁） 例 ：建立中國國債發(fā)行額模型 似然比（ LR）檢驗 （第 3版 257頁） 似然比（ LR ）統(tǒng)計量 ： LR = 2 [ log L (?~,2~?) log L (??,2??) ] 其中 ： l o g L (??,2??) = 2Tl og 2 ?2??22?2??? tu表示 估計 非約束模型 的極大似然函數(shù) 。 括號內(nèi)是兩個似然函數(shù)之比（似然比檢驗由此而得名） ， m 表示約束條件個數(shù)。 判別規(guī)則是， 若 LR ? ? 2? ( m ) , 則接受零假設(shè)，約束條件成立。 似然比（ LR ） 檢驗的基本思路是如果約束條件成立則相應(yīng)約束模型與非約束模型的極大 似然函數(shù) 值 近似 相 等 。是否成立。結(jié)論是 不能從模型中 刪除解釋 變量 D E Ft和 R E P A Yt。 似然比（ LR）檢驗的 EViews操作有兩種途徑。可得結(jié)果。 （ 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。其中 LR（ Log likelihood ratio）= ，與上面的計算結(jié)果相同。 沃爾德 檢驗的原理 是測量無約束估計量與約束估計量之間的距離。比如對 如下 模型 yt = ?1 x 1 t + ?2 x2 t + ?3 x3 t + vt （ 無 約束 模型 ） 檢驗線性約束條件 ?2 = ?3是否成立。 定義 W 統(tǒng)計量為， W =)??(Va r)??( 3232 ???? ??? N ( 0, 1) 在約束條件成立條件下， W 漸 近 服從 N ( 0, 1) 分布。 若把?~代入上式，則上式一定成立。 統(tǒng)計量定義如下， )1(1)(39。)()()(?)?()?(?)?())?((mkkkkm ??????????????????????????????fV arffV ar 其中?? ?)?( ?? f表示 f ( ? ) 用無約束估計量??代替后的偏導(dǎo)數(shù)矩陣，V ar(??) 是??的估計的方差協(xié)方差矩陣。 （ Wald）檢驗 （只講應(yīng)用） （第 3版 262頁） 沃爾德 檢驗的 E V i e w s 操作方法 ： 在 估計 式窗口中點擊 V i e w ，選 C oe f f i ci ent T es t s, W al d C oe f f i ci ent R es t ri ct i ons 功能 ，并在隨后彈出的對話框中填入 C( 2 ) / C ( 3 ) = ， 得輸出結(jié)果如圖 。 因為 W = 65 對應(yīng)的 概率大于 ，說明統(tǒng)計量落在 原 假設(shè)的接收域。 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 。 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)。 （第 3版 264頁） （第 3版第 265頁） LM 檢驗的 輔助回歸式計算 步驟如下 ： ( 1) 確定 LM 輔助回歸式的因變量tu?。 ( 2) 確定 LM 輔助回歸式的解釋變量。 jtu???, j = 0, 1, …, k . 對于非約束模型（ 1 1. 26 ）， LM 輔助回歸式中的解釋變量是 1 , x1 t , x2 t , …, xk t 。 拉格朗日乘子（ LM）檢驗 （不講） （第 3版 265頁） ( 3) 建立 LM 輔助回歸式， tu?= ?? + ?1 x1 t + ?2 x2 t + … + ?k xk t + vt 其中tu?由第一步得到。 ( 5) 用第四步得到的 R2計算 LM 統(tǒng)計量的值。在零假設(shè)成立前提下 LM = T R2 ? ?2( m ) 其中 m 表示約束條件個數(shù)。 ( 1) 用 O L S 法估計約束模型 ，計算殘差序列tu?， Ln yt = 2 . 16 + 1 . 24 Ln xt 1 + tu? ( 4 . 9 ) ( 1 7 . 6 ) R2 = 0. 96 , F = 3 12 并把tu?作為 LM 輔助回歸式的因變量。 例如非約束模型如下式 , Ln yt = ?1 + ?2 Ln x1 t + ?3 Ln x2 t + ut 把上式改寫成如下形式 ut = Ln yt ?1 ?2 Ln x1 t ?3 Ln x2 t 則 LM 輔助回歸式中的解釋變量按如下形式確定。第一個解釋 變量 1 表明 常數(shù)項 應(yīng)包括在 LM 輔助回歸式中。 ( 4) 用 O L S 法估計上式并計算可決系數(shù) R 2。 LM = T R 2 = 9 ? 15 = 13. 35 ?2( 1 ) = 原假設(shè) ?3 = 0 不 成立。對于時間序列 或一組數(shù)據(jù) （ y1, y2,
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