《设定误差》PPT课件.ppt
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1、第九章 设定误差与测量误差(Specification Error and Measurement Error)1 1 在前面的章节中,我们考虑回归模型时,我们在前面的章节中,我们考虑回归模型时,我们在前面的章节中,我们考虑回归模型时,我们在前面的章节中,我们考虑回归模型时,我们隐含地假定了所选择的模型隐含地假定了所选择的模型隐含地假定了所选择的模型隐含地假定了所选择的模型“是对现实的真实反映是对现实的真实反映是对现实的真实反映是对现实的真实反映”,即它正确地反映了所研究的系统的运行机制。,即它正确地反映了所研究的系统的运行机制。,即它正确地反映了所研究的系统的运行机制。,即它正确地反映了所研
2、究的系统的运行机制。用专业术语讲,就是假定所选模型中不存在用专业术语讲,就是假定所选模型中不存在用专业术语讲,就是假定所选模型中不存在用专业术语讲,就是假定所选模型中不存在设定误设定误设定误设定误差差差差。但完全正确的模型设定只有理论意义但完全正确的模型设定只有理论意义但完全正确的模型设定只有理论意义但完全正确的模型设定只有理论意义,在实践在实践在实践在实践中也许永远达不到。我们只是希望找到一个能够合中也许永远达不到。我们只是希望找到一个能够合中也许永远达不到。我们只是希望找到一个能够合中也许永远达不到。我们只是希望找到一个能够合理反映现实的模型理反映现实的模型理反映现实的模型理反映现实的模型
3、,即一个即一个即一个即一个好的模型好的模型好的模型好的模型。2 2传统建模方法的过程传统建模方法的过程(1 1)根据有关经济理论的阐释或社会经济实践的惯)根据有关经济理论的阐释或社会经济实践的惯)根据有关经济理论的阐释或社会经济实践的惯)根据有关经济理论的阐释或社会经济实践的惯常经验,选择模型应当包含的变量及模型具体的函常经验,选择模型应当包含的变量及模型具体的函常经验,选择模型应当包含的变量及模型具体的函常经验,选择模型应当包含的变量及模型具体的函数形式,构建理论模型。数形式,构建理论模型。数形式,构建理论模型。数形式,构建理论模型。(2 2)收集相关变量的样板观测数据,采用一定的计)收集相
4、关变量的样板观测数据,采用一定的计)收集相关变量的样板观测数据,采用一定的计)收集相关变量的样板观测数据,采用一定的计量经济学方法,对模型参数进行估计,求出理论模量经济学方法,对模型参数进行估计,求出理论模量经济学方法,对模型参数进行估计,求出理论模量经济学方法,对模型参数进行估计,求出理论模型的样本估计式。型的样本估计式。型的样本估计式。型的样本估计式。(3 3)对模型样本估计式进行理论检验,统计检验及)对模型样本估计式进行理论检验,统计检验及)对模型样本估计式进行理论检验,统计检验及)对模型样本估计式进行理论检验,统计检验及计量经济学检验,如果检验结果能满足先验假设的计量经济学检验,如果检
5、验结果能满足先验假设的计量经济学检验,如果检验结果能满足先验假设的计量经济学检验,如果检验结果能满足先验假设的要求,模型估计式便被接受。要求,模型估计式便被接受。要求,模型估计式便被接受。要求,模型估计式便被接受。3 3n n实际经济问题范围广泛,类型多样,经济理论难易实际经济问题范围广泛,类型多样,经济理论难易实际经济问题范围广泛,类型多样,经济理论难易实际经济问题范围广泛,类型多样,经济理论难易对所有对象都给出具体的阐释,实践经验也不总是对所有对象都给出具体的阐释,实践经验也不总是对所有对象都给出具体的阐释,实践经验也不总是对所有对象都给出具体的阐释,实践经验也不总是能够提供可以借鉴的参照
6、。在这种情况下,理论模能够提供可以借鉴的参照。在这种情况下,理论模能够提供可以借鉴的参照。在这种情况下,理论模能够提供可以借鉴的参照。在这种情况下,理论模型的构建就将因缺乏依据而不能令人信服。型的构建就将因缺乏依据而不能令人信服。型的构建就将因缺乏依据而不能令人信服。型的构建就将因缺乏依据而不能令人信服。n n即使所研究的问题有相关理论的说明或实际经验的即使所研究的问题有相关理论的说明或实际经验的即使所研究的问题有相关理论的说明或实际经验的即使所研究的问题有相关理论的说明或实际经验的参考,但对于某个具体的经济现象,有其特殊性,参考,但对于某个具体的经济现象,有其特殊性,参考,但对于某个具体的经
7、济现象,有其特殊性,参考,但对于某个具体的经济现象,有其特殊性,是否一定符合理论与经验的常规,还是一个有待证是否一定符合理论与经验的常规,还是一个有待证是否一定符合理论与经验的常规,还是一个有待证是否一定符合理论与经验的常规,还是一个有待证明的问题。明的问题。明的问题。明的问题。n n有时虽然能根据经济理论和实际经验构建出一个好有时虽然能根据经济理论和实际经验构建出一个好有时虽然能根据经济理论和实际经验构建出一个好有时虽然能根据经济理论和实际经验构建出一个好的理论模型,但由于数据资料不满足要求,参数估的理论模型,但由于数据资料不满足要求,参数估的理论模型,但由于数据资料不满足要求,参数估的理论
8、模型,但由于数据资料不满足要求,参数估计困难等原因,使其不具有实用性。计困难等原因,使其不具有实用性。计困难等原因,使其不具有实用性。计困难等原因,使其不具有实用性。计量经济模型的传统建模方法的缺陷计量经济模型的传统建模方法的缺陷4 4“好的好的”模型具有的特性模型具有的特性一、简单性一、简单性一、简单性一、简单性n n模型永远无法完全把握现实,并非越复杂的模型越模型永远无法完全把握现实,并非越复杂的模型越模型永远无法完全把握现实,并非越复杂的模型越模型永远无法完全把握现实,并非越复杂的模型越能反映现实,在建模过程中一定程度的抽象或简化能反映现实,在建模过程中一定程度的抽象或简化能反映现实,在
9、建模过程中一定程度的抽象或简化能反映现实,在建模过程中一定程度的抽象或简化反而是更易操作和抓住关键。反而是更易操作和抓住关键。反而是更易操作和抓住关键。反而是更易操作和抓住关键。二、可识别性二、可识别性二、可识别性二、可识别性n n对于给定的一组数据,每个参数只有一个估计值。对于给定的一组数据,每个参数只有一个估计值。对于给定的一组数据,每个参数只有一个估计值。对于给定的一组数据,每个参数只有一个估计值。5 5三、拟合优度三、拟合优度三、拟合优度三、拟合优度n n回归分析的基本思想是用模型中所包含的变量来尽回归分析的基本思想是用模型中所包含的变量来尽回归分析的基本思想是用模型中所包含的变量来尽
10、回归分析的基本思想是用模型中所包含的变量来尽可能地解释被解释变量的变化。因此,可能地解释被解释变量的变化。因此,可能地解释被解释变量的变化。因此,可能地解释被解释变量的变化。因此,拟合优度越拟合优度越拟合优度越拟合优度越高,则认为模型就越好高,则认为模型就越好高,则认为模型就越好高,则认为模型就越好。四、理论一致性四、理论一致性四、理论一致性四、理论一致性 无论拟合优度多高,一旦模型中的一个或多个参数无论拟合优度多高,一旦模型中的一个或多个参数无论拟合优度多高,一旦模型中的一个或多个参数无论拟合优度多高,一旦模型中的一个或多个参数的符号有误,该模型就不是一个好的模型。的符号有误,该模型就不是一
11、个好的模型。的符号有误,该模型就不是一个好的模型。的符号有误,该模型就不是一个好的模型。五、预测功效五、预测功效五、预测功效五、预测功效n nFriedman:Friedman:对模型的真实性的唯一重要的检验是预对模型的真实性的唯一重要的检验是预对模型的真实性的唯一重要的检验是预对模型的真实性的唯一重要的检验是预测值与经验值的比较。即:测值与经验值的比较。即:测值与经验值的比较。即:测值与经验值的比较。即:模型预测越准确,模型模型预测越准确,模型模型预测越准确,模型模型预测越准确,模型越好越好越好越好!6 6 如果模型不是如果模型不是如果模型不是如果模型不是“好好好好”模型,那就要考虑模型的设
12、定模型,那就要考虑模型的设定模型,那就要考虑模型的设定模型,那就要考虑模型的设定是否正确,具体来说:是否正确,具体来说:是否正确,具体来说:是否正确,具体来说:n n是否遗漏了重要的变量?是否遗漏了重要的变量?是否遗漏了重要的变量?是否遗漏了重要的变量?n n是否包含了多余的变量?是否包含了多余的变量?是否包含了多余的变量?是否包含了多余的变量?n n模型的函数形式是否正确?模型的函数形式是否正确?模型的函数形式是否正确?模型的函数形式是否正确?n n随机扰动项的设定是否合理?随机扰动项的设定是否合理?随机扰动项的设定是否合理?随机扰动项的设定是否合理?n n数据收集是否有误差数据收集是否有误
13、差数据收集是否有误差数据收集是否有误差?7 7模型设定误差模型设定误差模型设定误差模型设定误差变量的设定误差变量的设定误差变量的设定误差变量的设定误差模型函数的设定误差模型函数的设定误差模型函数的设定误差模型函数的设定误差随机扰动项的设定误差随机扰动项的设定误差随机扰动项的设定误差随机扰动项的设定误差变量数据的测量误差变量数据的测量误差变量数据的测量误差变量数据的测量误差本章主要讨论:本章主要讨论:本章主要讨论:本章主要讨论:n n变量的设定误差变量的设定误差变量的设定误差变量的设定误差n n变量数据的测量误差变量数据的测量误差变量数据的测量误差变量数据的测量误差8 8一、变量设定误差的后果一
14、、变量设定误差的后果第一节 设定误差变量设定误差主要有两类:变量设定误差主要有两类:变量设定误差主要有两类:变量设定误差主要有两类:相关变量的遗漏(欠拟合)相关变量的遗漏(欠拟合)相关变量的遗漏(欠拟合)相关变量的遗漏(欠拟合)无关变量的误选(过拟合)无关变量的误选(过拟合)无关变量的误选(过拟合)无关变量的误选(过拟合)9 91 1、遗漏相关变量(欠拟合)的后果、遗漏相关变量(欠拟合)的后果、遗漏相关变量(欠拟合)的后果、遗漏相关变量(欠拟合)的后果 把采用遗漏了重要解释变量的模型进行估计而带把采用遗漏了重要解释变量的模型进行估计而带把采用遗漏了重要解释变量的模型进行估计而带把采用遗漏了重要
15、解释变量的模型进行估计而带来的偏误,称为来的偏误,称为来的偏误,称为来的偏误,称为遗漏相关变量误差。遗漏相关变量误差。遗漏相关变量误差。遗漏相关变量误差。n n假定真实模型为:假定真实模型为:假定真实模型为:假定真实模型为:Y Yi i=1 1+2 2 X X2i 2i+3 3X X3i 3i+u ui i 但因某种原因遗漏了解释变量但因某种原因遗漏了解释变量但因某种原因遗漏了解释变量但因某种原因遗漏了解释变量 X X3 3,而将模型设为:,而将模型设为:,而将模型设为:,而将模型设为:Y Yi i=1 1+2 2X X2i 2i+v vi i10101.1.如果遗漏的解释变量如果遗漏的解释变
16、量如果遗漏的解释变量如果遗漏的解释变量 X X3 3和含有的和含有的和含有的和含有的X X2 2相关相关相关相关,则,则,则,则 1 1和和和和 2 2 的的的的OLSOLS估计值是估计值是估计值是估计值是有偏有偏有偏有偏的,且的,且的,且的,且非一致非一致非一致非一致的,且偏离程度的,且偏离程度的,且偏离程度的,且偏离程度随着相关程度的增加而增大。随着相关程度的增加而增大。随着相关程度的增加而增大。随着相关程度的增加而增大。2.2.如果遗漏的解释变量如果遗漏的解释变量如果遗漏的解释变量如果遗漏的解释变量 X X3 3 和含有的和含有的和含有的和含有的X X1 1不相关不相关不相关不相关,2
17、2 的的的的估计值是估计值是估计值是估计值是无偏误无偏误无偏误无偏误的,但截距项的,但截距项的,但截距项的,但截距项 1 1 的估计值依然是的估计值依然是的估计值依然是的估计值依然是有有有有偏误偏误偏误偏误的。的。的。的。11112 2、引入无关变量(过拟合)的后果、引入无关变量(过拟合)的后果、引入无关变量(过拟合)的后果、引入无关变量(过拟合)的后果 把采用误选了无关解释变量的模型进行估计而带把采用误选了无关解释变量的模型进行估计而带把采用误选了无关解释变量的模型进行估计而带把采用误选了无关解释变量的模型进行估计而带来的偏误,称为来的偏误,称为来的偏误,称为来的偏误,称为引入无关变量误差引
18、入无关变量误差引入无关变量误差引入无关变量误差。n n假定真实模型为:假定真实模型为:假定真实模型为:假定真实模型为:Y Yi i=1 1+2 2 X X2i 2i+u+ui i而加入了无关解释变量而加入了无关解释变量而加入了无关解释变量而加入了无关解释变量 X X3 3,模型被设定为:,模型被设定为:,模型被设定为:,模型被设定为:Y Yi i=1 1+2 2 X X2i 2i+3 3 X X3i3i+v+vi i这时,参数的这时,参数的这时,参数的这时,参数的OLSOLS估计量是无偏的和一致的,但不估计量是无偏的和一致的,但不估计量是无偏的和一致的,但不估计量是无偏的和一致的,但不是有效估
19、计量。是有效估计量。是有效估计量。是有效估计量。1212n n1.1.遗漏相关变量,则遗漏相关变量,则遗漏相关变量,则遗漏相关变量,则系数既有偏误且非一致系数既有偏误且非一致系数既有偏误且非一致系数既有偏误且非一致、随机随机随机随机误差的估计不正确误差的估计不正确误差的估计不正确误差的估计不正确、假设检验无效假设检验无效假设检验无效假设检验无效;n n2.2.包含无关变量,依然给出真实模型中的包含无关变量,依然给出真实模型中的包含无关变量,依然给出真实模型中的包含无关变量,依然给出真实模型中的系数的无系数的无系数的无系数的无偏且一致估计量偏且一致估计量偏且一致估计量偏且一致估计量、随机误差的估
20、计正确随机误差的估计正确随机误差的估计正确随机误差的估计正确、假设检验假设检验假设检验假设检验有效有效有效有效;唯一代价是:;唯一代价是:;唯一代价是:;唯一代价是:系数的方差估计变大了系数的方差估计变大了系数的方差估计变大了系数的方差估计变大了!总总 结结 虽然误选无关变量不如遗漏相关变量的后果严虽然误选无关变量不如遗漏相关变量的后果严虽然误选无关变量不如遗漏相关变量的后果严虽然误选无关变量不如遗漏相关变量的后果严重,但我们也不能下结论:与其略掉相关变量,不重,但我们也不能下结论:与其略掉相关变量,不重,但我们也不能下结论:与其略掉相关变量,不重,但我们也不能下结论:与其略掉相关变量,不如包
21、含无关变量。因为增加无关变量将导致估计量如包含无关变量。因为增加无关变量将导致估计量如包含无关变量。因为增加无关变量将导致估计量如包含无关变量。因为增加无关变量将导致估计量的方差增大,引起参数估计精度下降,并且将引发的方差增大,引起参数估计精度下降,并且将引发的方差增大,引起参数估计精度下降,并且将引发的方差增大,引起参数估计精度下降,并且将引发多重共线性的问题,还将导致自由度的损失!多重共线性的问题,还将导致自由度的损失!多重共线性的问题,还将导致自由度的损失!多重共线性的问题,还将导致自由度的损失!1313第二节第二节 设定误差的检验设定误差的检验n n引入无关变量的检验引入无关变量的检验
22、引入无关变量的检验引入无关变量的检验 模型误选了无关解释变量的检验,比较简单,只要模型误选了无关解释变量的检验,比较简单,只要模型误选了无关解释变量的检验,比较简单,只要模型误选了无关解释变量的检验,比较简单,只要针对变量系数为零的假设,用针对变量系数为零的假设,用针对变量系数为零的假设,用针对变量系数为零的假设,用 t t 检验或检验或检验或检验或 F F 检验,对检验,对检验,对检验,对变量系数作显著性检验即可判断哪些变量是无关变变量系数作显著性检验即可判断哪些变量是无关变变量系数作显著性检验即可判断哪些变量是无关变变量系数作显著性检验即可判断哪些变量是无关变量。量。量。量。1414n n
23、遗漏相关变量的检验遗漏相关变量的检验遗漏相关变量的检验遗漏相关变量的检验 模型遗漏重要解释变量的检验要相对复杂,方法主模型遗漏重要解释变量的检验要相对复杂,方法主模型遗漏重要解释变量的检验要相对复杂,方法主模型遗漏重要解释变量的检验要相对复杂,方法主要有:要有:要有:要有:(1)(1)DWDW检验检验检验检验 (2)(2)拉格朗日乘数检验拉格朗日乘数检验拉格朗日乘数检验拉格朗日乘数检验 (3)(3)一般性检验一般性检验一般性检验一般性检验 除此之外,还有似然比检验、沃尔德检验、豪斯曼除此之外,还有似然比检验、沃尔德检验、豪斯曼除此之外,还有似然比检验、沃尔德检验、豪斯曼除此之外,还有似然比检验
24、、沃尔德检验、豪斯曼检验等。检验等。检验等。检验等。1515一、DW检验n n基本思想:遗漏的相关变量应包含在随机扰动项中,基本思想:遗漏的相关变量应包含在随机扰动项中,基本思想:遗漏的相关变量应包含在随机扰动项中,基本思想:遗漏的相关变量应包含在随机扰动项中,那么回归所得的残差序列就会呈现自相关性。那么回归所得的残差序列就会呈现自相关性。那么回归所得的残差序列就会呈现自相关性。那么回归所得的残差序列就会呈现自相关性。以以以以为例。为例。为例。为例。因此可从自相关性的角度检验相关变量的遗漏。因此可从自相关性的角度检验相关变量的遗漏。因此可从自相关性的角度检验相关变量的遗漏。因此可从自相关性的角
25、度检验相关变量的遗漏。1616n nDWDW检验步骤如下:检验步骤如下:检验步骤如下:检验步骤如下:1 1、对设定的回归模型运用、对设定的回归模型运用、对设定的回归模型运用、对设定的回归模型运用OLSOLS估计得残差序列估计得残差序列估计得残差序列估计得残差序列 e ei i ;2 2、假设、假设、假设、假设 HH0 0:未遗漏相关变量,未遗漏相关变量,未遗漏相关变量,未遗漏相关变量,HH1 1:遗漏相关变量遗漏相关变量遗漏相关变量遗漏相关变量 ;3 3、计算、计算、计算、计算DWDW统计量:统计量:统计量:统计量:4 4、查、查、查、查DWDW表,得临界值表,得临界值表,得临界值表,得临界值
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