中级计量经济学：实践中的回归分析：计量经济检验.ppt

单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,实践中的回归分析：计量经济检验,回归分析中可能存在的问题：违背了经典线性回归模型的基本假设。,问题导致的后果：回归结果不可信。,违背经典线性回归的表现,误差项均值非零,异方差,误差序列相关,多重共线性,第,9,章 模型设定和数据问题,误差项均值非零,模型设定偏误,异常数据,误差项均值非零,一、问题：不满足模型中误差项均值为零的假设。,二、后果：导致系统性偏差。,三、产生的原因：异常值、规律性扰动、解释变量缺落及参数变化、变量关系非线性。,四、问题的处理：引入虚拟变量等。（针对产生问题的不同原因寻找解决方法1,、,模型设定误差,解释变量选择不当,函数形式选择不当,后果：直接导致误差均值非零。,检验：变量显著性检验与残差序列分析,函数关系选择不当,非线性问题,（1）问题的产生：,9.1,不正确的函数形式,（2）非线性的检验：残差序列图,拉姆齐设定检验,P250,（3）非线性问题的克服：线性化,解释变量选择不当,9.2,遗漏相关变量,导致的问题,检验方法,9.4,变量的测量误差,2、,异常值问题,P266,（1）异常值的出现,（2）异常值的检验：残差序列图,（3）异常值的克服：引入虚拟变量,3、,规律性扰动,（1）规律性扰动的出现,（2）规律性扰动的检验：残差序列图,（3）规律性扰动的克服：引入虚拟变量,（4）应注意的问题：,“,虚拟变量陷阱,”,4、,参数变化,（1）问题的产生,（2）发现和检验：残差图,邹检验,（3）克服的方法：分段回归,引入虚拟变量,第,8,章,异方差,一、异方差：违背了误差项方差为一常数的经典线性回归假设条件。,二、影响：分析结果的有效性降低。,三、发现和判断：残差序列分析及相关的统计检验方法。,四、克服和处理：加权最小二乘法。,如何发现和判断异方差,残差序列分析,BP,检验,WHITE,检验,加权最小二乘法,方法思路：根据异方差的具体形式，通过对模型的相应变换，克服异方差。,权重的概念,如何确定权重,WLS,&,FGLS,第,12,章,误差序列相关,一、问题产生的原因：误差项包含许多复杂因素，某些因素间常有相关性。,二、后果：最小二乘法的估计结果不再是有效、一致的估计量。,三、类型：常见一阶自相关。（自相关的阶数）,四、发现和判断：杜宾,瓦森检验及残差序列分析法等。,五、处理和克服：广义差分法。,1、,自相关的类型,（,1,）自相关的阶数：,一阶自相关（一阶自回归）：,每期的误差项受前一期误差项的影响,二阶自相关：每期的误差项受前两期误差项的影响。三阶及以上依次类推,（,2,）正、负自相关：,由自回归系数的正负决定。,2、,检验自相关的方法,粗略检验：残差序列分析法,(,游程检验,),精确检验：,DW,检验（常用于检验线性回归模型一阶自相关性）,1,）原理：考察自相关系数,的显著性，构造,DW,统计量,=2（1,-,）,（,2,）检验步骤：,p,341,LM,检验,DW,值的判别,用上下临界值判别：,零假设,条件,决策,无正自相关,0DWd,L,拒绝,无正自相关,d,L,DWd,U,不确定,无负自相关,4-d,L,DW4,拒绝,无负自相关,4-d,U,DW4-d,L,不确定,无自相关,d,U,DW4-d,U,接受,在,EVIEWS,中检验误差序列相关,Breusch-Godfrey,检验,p,344,：,从方程工具条上选择,View/Residual Test/Serial Correlation LM Test,设定检验误差序列相关的阶数，键入1表示检验一阶序列相关。,检验的零假设为：无序列相关,看,F,统计量的结果，越大说明拒绝原假设，并可以通过,P,值判断零假设成立的可能性。,3、,克服自相关的方法,差分法,一阶差分法,广义差分法,的估计,