应用计量经济学1-多元回归分析(下) 厦门大学王艺明老师.pdf

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1、多元线性回归模型多元线性回归模型其他设定与诊其他设定与诊断检验断检验厦门大学财政系王艺明PDF 文件使用 pdfFactory Pro 试用版本创建 实证研究的初步结论实证研究的初步结论l上一部分,我们得到的回归模型为lLS(H)DR C GIP GPW(-1)ar(1)ar(2)ar(3)ar(4)ar(5)ar(6)l该模型不存在前六阶序列相关PDF 文件使用 pdfFactory Pro 试用版本创建 其他设定与诊断检验其他设定与诊断检验WaldWald检验检验lWald检验是参数的约束检验l如要检验GIPt和GPWt-1的系数相等,点击ViewCoefficient TestWald输

2、入c(2)=c(3)lH0:c(2)=c(3)lWald统计量(Rb-r)(Rs2(xx)-1R)-1(Rb-r)l其中R-r=0为约束条件(即H0)lF=Wald/q=(uRuR-uUuU)/q/uUuU/(N-k)F(q,N-k)lF=0.100716,p=0.751127lP显著性水平如5时,无法在该显著性水平上拒绝零假设。无法拒绝c(2)=c(3)的零假设PDF 文件使用 pdfFactory Pro 试用版本创建 其他设定与诊断检验忽略变量检验其他设定与诊断检验忽略变量检验l检验模型设定中是否遗漏了重要变量l如要检验模型是否遗漏了GIPt-1,点击ViewCoefficient Te

3、stOmitted输入GIP(-1)lH0:GIPt-1的系数为0l检验统计量LR=-2(lr-lu)(约束和无约束模型对数似然值)2(q)(约束条件个数)lLR7.667991,p=0.005621lP显著性水平5时,无法在该显著性水平上拒绝零假设。可以拒绝GIPt-1的系数为0的零假设。l把该变量加入模型后,发现为显著,且R2提高PDF 文件使用 pdfFactory Pro 试用版本创建 其他设定与诊断检验冗余变量检验其他设定与诊断检验冗余变量检验l检验模型设定中是否存在冗余变量l如要检验模型中GIP是否为冗余变量,点击ViewCoefficient TestRedundant输入GIP

4、lH0:GIP的系数为0lF26.03699,p=0.000001lP显著性水平5时,无法在该显著性水平上拒绝零假设l拒绝GIP的系数为0的零假设,说明GIP不是冗余变量PDF 文件使用 pdfFactory Pro 试用版本创建 其他设定与诊断检验残差的自相关其他设定与诊断检验残差的自相关和偏自相关图和偏自相关图l点击ViewResidual TestCorrelograms-Q点击OK。显示残差的自相关和偏自相关系数,Ljung-Box Q统计量,以及p值lH0:序列不存在直到k阶的自相关l其中分子是j阶自相关系数的平方。Q服从卡方分布,自由度为k。P显著性时,无法拒绝零假设(无自相关)。

5、PDF 文件使用 pdfFactory Pro 试用版本创建 其他设定与诊断检验残差平方的自其他设定与诊断检验残差平方的自相关和偏自相关图相关和偏自相关图l点击ViewResidual TestCorrelogramsSquared点击OKl显示残差平方的自相关和偏自相关系数,Ljung-Box Q统计量,以及p值。通常用于检验是否存在ARCH效应l被解释变量Rt存在显著的ARCH效应PDF 文件使用 pdfFactory Pro 试用版本创建 其他设定与诊断检验残差的正态性其他设定与诊断检验残差的正态性检验检验l点击ViewResidual TestHistogram点击OKl残差的直方图、

6、描述性统计量以及正态性检验(JB统计量)lH0:残差服从正态分布lJB(N/6)(S2+(K-3)2/4)2(2)lP显著性水平5时,无法拒绝零假设(服从正态分布)lJB2173.283,P=0.000000,拒绝残差服从正态分布的零假设PDF 文件使用 pdfFactory Pro 试用版本创建 其他设定与诊断检验残差序列自相其他设定与诊断检验残差序列自相关的关的LMLM检验检验l点击ViewResidual TestSerial输入滞后项p点击OKlH0:残差不存在直到p阶的序列自相关l辅助回归:ut=Xt+ssut-s+t,s=1,plNR22(p),NR212.28392,p值=0.0

7、02151lP值显著性水平时,无法拒绝零假设。l模型残差存在序列自相关,可能必须引入MA结构才能完全消除序列自相关问题PDF 文件使用 pdfFactory Pro 试用版本创建 其他设定与诊断检验残差其他设定与诊断检验残差ARCHARCH效效应的应的LMLM检验检验l点击ViewResidual TestARCH LM输入滞后项p点击OKlH0:残差不存在p阶ARCH效应lut2=+ssut-s2+t,s=1,plNR22(p),NR2=37.19111,p=0.000000lP显著性水平5时,无法在该显著性水平上拒绝零假设l残差项存在显著的ARCH(自回归条件异方差)效应PDF 文件使用

8、pdfFactory Pro 试用版本创建 其他设定与诊断检验邹检验其他设定与诊断检验邹检验l检验模型在某个时间上是否存在结构性变化lH0:不同子样本与总样本间不存在结构性变化l点击ViewStability TestChow Breakpoint输入1980:2点击OKl检验统计量F=(uRuR-u1u1-u2u2)/k/(u1u1+u2u2)/(N-2k)F(k,N-2k)lF=6.296295,p=0.000000l检验统计量LR,约束和无约束最大似然函数之差,2(m-1)k),其中m为子样本数lLR=67.34055,p=0.000000lP值显著性水平时,无法拒绝零假设。l说明80年

9、2月前后存在显著的结构性变化。可以输入多个时点。PDF 文件使用 pdfFactory Pro 试用版本创建 其他设定与诊断检验邹预测检验其他设定与诊断检验邹预测检验l比较某时点前后的模型是否存在结构性变化l点击ViewStability TestChow Forecast输入1980:2点击OKlH0:80年2月前后模型无结构性变化l检验统计量F=(uu-u1u1)/T2/uu/(T1-k)F(T2,T1-k)lF=2.672025,p=0.000000l检验统计量LR,约束(全样本回归)和无约束(加入虚拟变量)最大似然函数之差,2(T2)lLR=514.0312,p=0.000000l80

10、年2月前后模型存在显著的结构性变化PDF 文件使用 pdfFactory Pro 试用版本创建 其他设定与诊断检验其他设定与诊断检验RESETRESET检验检验lRamsey的RESET检验旨在检验模型是否存在以下设定错误:遗漏变量;错误的模型形式;解释变量和随机扰动项相关。lH0:N(0,2I)lH1:N(,2I),0l辅助回归:加入新的解释变量,即原模型拟合值的2次方,3次方l点击ViewStability TestRESET输入1或2l采用F或LR统计量检验新增解释变量的系数是否显著异于0l输入1,F14.09531,p=0.000200l说明原模型设定错误,解释变量与被解释变量间存在非

11、线性关系。PDF 文件使用 pdfFactory Pro 试用版本创建 其他设定与诊断检验递归最小二乘其他设定与诊断检验递归最小二乘法(法(RLSRLS)lRLS应用观察值反复估计参数,比如要估计k个参数,先用k个观察值估计参数;然后用k+1个观察值估计参数;总共可以得到T-k+1组参数估计。每一组参数估计可用于预测下一组参数。向前一步预测的误差,称为递归残差。l点击View/Stability Tests/Recursivel点击Save Result,把递归残差和递归参数存为序列l点击Recursive Residuals:显示递归残差和2倍的标准差。若残差落在2倍标准差之外,说明所估计的

12、参数不稳定。l点击CUSUM Testl基于递归残差的累积和的检验l统计检验量Wt=rwr/s,r=k+1,t,t=k+1,T。其中w是递归残差,s是所有样本的回归标准差。并给出5显著性水平的临界值。落在临界值之外,意味着参数不稳定。PDF 文件使用 pdfFactory Pro 试用版本创建 其他设定与诊断检验递归最小二乘其他设定与诊断检验递归最小二乘法(法(RLSRLS)l点击CUSUM of Squares Testsl基于统计量Wt=(iwi2)/(jwj2),分子中的i=k+1,t,分母中的j=k+1,Tl参数稳定假设下S的期望值为lE(St)=(t-k)/(T-k)l偏离St的5显

13、著性水平的临界值,意味着参数或方差不稳定l利率模型的残差方差不稳定PDF 文件使用 pdfFactory Pro 试用版本创建 其他设定与诊断检验递归最小二乘其他设定与诊断检验递归最小二乘法(法(RLSRLS)l点击One-Step Forecast Testl向前一步预测的误差与全样本的标准差相比较。对于利率模型,6585年间的估计结果不稳定。l点击N-Step Forecast Testl进行一系列邹预测检验。结果显示,利率模型在8081年间出现结构性变动。l点击Recursive Coefficient Estimatesl展示随着新样本加入,参数估计值的变化。如果过程中参数估计值变化较

14、大,可能意味着存在不稳定性。如果存在剧烈跳动(dramatic jump),可能意味着模型存在结构变化。PDF 文件使用 pdfFactory Pro 试用版本创建 最终模型的确定最终模型的确定l上述检验显示模型在1980年到1981年间存在结构性变化。l其原因可能是,在美国国会于1980年通过的银行法规定,在6年内将Q规则所规定的利率上限逐步提高,分阶段取消Q条例对于一切存款机构持有的定期和储蓄存款的利率限制,由此揭开了利率市场化的序幕。l因此我们以1980:2为分界点,进行邹检验lF=6.900710,p=0.000000l说明原模型确实存在结构性变动PDF 文件使用 pdfFactory

15、 Pro 试用版本创建 最终模型的确定最终模型的确定l建立虚拟变量D801,表示1980:2以前;0,表示1980:2以后lNew series d80=0lSmpl 59:1 80:2ld80=1lSmpl 59:1 96:2l回归模型设定为Rt=b1+b2D80+(b3+b4D80)GIPt+(b5+b6D80)GPWt-1utllsdr=c(1)+c(2)*d80+(c(3)+c(4)*d80)*gip+(c(5)+c(6)*d80)*gpw(-1)PDF 文件使用 pdfFactory Pro 试用版本创建 最终模型的确定最终模型的确定l从回归结果看,残差项存在显著序列相关,因此应在模型中引入AR项目l另一种做法是对两子样本分别估计模型PDF 文件使用 pdfFactory Pro 试用版本创建

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