第5章 模型的计量经济学检验VIP免费

第5章模型的计量经济学检验学习要点：异方差的检验和修正序列相关的检验和修正多重共线的检验和修正什么是异方差对于不同的样本点，随机误差项的方差不再是常数，而随着观测值的不同而互不相同，则认为出现了异方差。5.1异方差性22)()var(iiiE在截面数据中，由于样本点可能存在较大的差异，因此容易存在异方差。出现异方差的几种情形：（1）研究某一地区居民家庭的储蓄行为，高收入家庭：储蓄的差异较大；低收入家庭：储蓄则更有规律性，差异较小。（2）研究某一地区居民家庭的消费支出。消费是与家庭收入紧密相联的，一般情况下，居民收入服从正态分布：中等收入的人数多，两端收入的人数少。（3）研究某一地区企业生产函数，由于每个企业所处的外部环境对产出量的影响程度不同，大企业的误差项可能会比小企业误差的方差大。异方差的后果参数估计量不具备有效性变量的显著性检验失效模型的预测失效异方差的检验基本思路：首先采用普通最小二乘法估计模型，求得模型误差项的估计值，然后检验随机误差项的方差与解释变量观测值之间是否存在相关性。检验方法：(一）图示法这是最直接的检验方法，可以将残差平方和与模型中的某个或若干个解释变量Xi分别绘制散点图，或者将残差平方和与因变量的拟合值绘制散点图，以此来观察是否存在异方差。若散点图是一条平行于X轴的直线，则说明不存在异方差性，否则说明存在异方差性。0X2ˆi0（c）同方差X2ˆi0（d）复杂型异方差X2ˆi0（a）递增型异方差X2ˆi（b）递减型异方差检验思想：如果存在异方差，那么异方差σi2可能与一个或多个解释变量相关，因此可以作σi2对解释变量的回归，对此进行判断。首先提出两个假设：原假设H0：误差项为同方差备择假设H1：误差项为异方差（二）帕克检验(Park)和戈里瑟检验(Gleiser)检验步骤：（1）对原方程应用普通最小二乘法进行回归模型估计。（2）从回归方程中计算出残差ei。（3）利用原方程中的解释变量与残差作回归方程。对方程进行估计并进行显著性检验。如果存在某种函数形式，使得方程显著成立，则说明原模型存在异方差。帕克检验常用的回归方程为：戈里瑟检验常用的回归方程为：iiiXelnln102iiiXe10||iiiXe210||iiiXe10||iiiXe1||10检验思想：如果观测值的误差方差相同，则样本某一部分的方差将和另一部分的方差相同，因此可使用F检验对误差方差的均衡性进行检验。首先提出两个假设：原假设H0：误差项为同方差；备择假设H1：误差项为异方差且表现为解释变量Xi2的函数，即σi2=CXi2（三）戈德菲尔德-昆茨检验(Goldfeld-GuandtTest)检验步骤：（2）省略中间的d项观测值（d通常在样本总量的1/3至1/6之间），并将剩下的观测值划分为较小与较大的相同的两个子样本，每个子样样本容量均为(N-d)/2。（1）将数据按自变量X的大小排列。（4）对每一个回归模型，计算残差平方和：与较小X值对应的ESS1和与较大X值对应的ESS2。（3）采用OLS拟合两个回归模型，第一个(以下标1表示)是关于较小X值的那部分数据，第二个(以下标2表示)是关于较大X值的那部分数据。（5）假设误差服从正态分布(并且不存在序列相关)，则统计量ESS2/ESS1将服从分子自由度和分母自由度均为[(N-d)/2-k-1]的F分布。对于给定的显著性水平，如果统计量的值大于上述F分布的临界值，就拒绝原假设；否则接受原假设。检验思想：假设真正的误差项方差与某个自变量Z之间存在某种关系：如果异方差存在的话，上式给出了它的形式。f()代表一个函数，可以是线性或对数等形式。Z可以是自变量X，也可以是X以外的一组自变量。)(2iiZf（四）布莱驰-帕根检验(Breusch-PaganTest)首先，计算最小二乘估计的残差，同时用这些残差来估计误差项的标准方差：然后，进行下列回归分析，并对参数估计结果进行统计检验。Ni22ˆˆiiiZ22ˆˆ检验步骤：（1）提出假设原假设H0：误差项为同异方差备择假设H1：误差项为异方差（2）根据回归分析中的参数估计值，计算统计量RSS/2。（3）检验统计量RSS/2在给定显著性水平下是否服从卡方分布。若服从...