第三章经典单方程计量经济学模型:多元回归cxtr.pptx
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1、 第十三章第十三章 计量经济建模计量经济建模:模型设定和诊断检验模型设定和诊断检验如何去发现一个如何去发现一个”正确正确”的模型的模型?在实践中容易遇到哪些类型的模型设定误差在实践中容易遇到哪些类型的模型设定误差?设定误差的后果有哪些设定误差的后果有哪些?如何发现设定误差如何发现设定误差?怎样补救怎样补救?有哪些补救措施有哪些补救措施?如何评价几个表现不相上下的备选模型如何评价几个表现不相上下的备选模型?一、模型选择准则一、模型选择准则 1 数据的容纳性数据的容纳性:从模型作出的预测必须有逻辑上的可能从模型作出的预测必须有逻辑上的可能性。性。2 与理论一致,即必须有好的经济含义。与理论一致,即
2、必须有好的经济含义。3 回归元的弱外生性回归元的弱外生性:回归元必须与误差项不相关。回归元必须与误差项不相关。4 表现出参数的不变性表现出参数的不变性(即稳定性即稳定性)。5 表现出数据的协调性表现出数据的协调性:从模型中估计的残差必须完全随机。从模型中估计的残差必须完全随机。6 模型有一定的包容性模型有一定的包容性:其它模型都不可能再改进我们所选其它模型都不可能再改进我们所选定的模型。定的模型。二、设定误差的类型二、设定误差的类型 在提出一个经验模型时,很可能会遇到如下一种或多种设定在提出一个经验模型时,很可能会遇到如下一种或多种设定误差:误差:1 漏掉有关变量;漏掉有关变量;2 包含了无需
3、变量;包含了无需变量;3 采用错误函数形式;采用错误函数形式;4 测量误差;测量误差;5 对随机误差项不正确的设定。对随机误差项不正确的设定。三、模型设定误差的后果三、模型设定误差的后果 以三变量模型为例,讨论两种以三变量模型为例,讨论两种 设定误差的的形式设定误差的的形式 1 模型拟合不足(即模型拟合不足(即漏掉有关的变量)漏掉有关的变量)2模型拟合过度(即模型拟合过度(即包含了无需变量)包含了无需变量)1 模型拟合不足(即模型拟合不足(即漏掉有关的变量)漏掉有关的变量)本来模型中应含有本来模型中应含有k个解释变量,如模型应为:个解释变量,如模型应为:但是在建模时,由于数据不易获得或但是在建
4、模时,由于数据不易获得或其它原因,使模型中遗漏了其它原因,使模型中遗漏了 一些变一些变量,如遗漏变量后的模型为:量,如遗漏变量后的模型为:此时,遗漏变量后的模型的随机误差项实际为:此时,遗漏变量后的模型的随机误差项实际为:这将对估计结果产生影响。为了分析这种影响,以这将对估计结果产生影响。为了分析这种影响,以“正确模型正确模型”包包括两个解释变量为例,把回归模型改写为离差形式进行分析:括两个解释变量为例,把回归模型改写为离差形式进行分析:和遗漏变量模型 对对PRF的估计值为:的估计值为:把把PRF中的中的yi带入,可得到:带入,可得到:这说明遗漏变量模型的估计量是真实模型的有偏估计这说明遗漏变
5、量模型的估计量是真实模型的有偏估计量,且偏误不随样本容量的增大而消失。只有当遗漏量,且偏误不随样本容量的增大而消失。只有当遗漏变量与解释变量的相关系数为零时,偏误才会消失。变量与解释变量的相关系数为零时,偏误才会消失。这说明方差的估计也是有偏误的。因此,这说明方差的估计也是有偏误的。因此,据此作出的置信区间和假设检验、预测等据此作出的置信区间和假设检验、预测等统计推断也是不可信的。统计推断也是不可信的。说明性例子:再谈儿童死亡率一例说明性例子:再谈儿童死亡率一例 见见P4792、包含了不必要的解释变量包含了不必要的解释变量(模型拟合过度模型拟合过度)假定真实模型为:假定真实模型为:但是在建模时
6、,模型中增加了不必要的变量:但是在建模时,模型中增加了不必要的变量:以双解释变量的模型为例,假定以双解释变量的模型为例,假定和包含无需变量模型 SRF中的参数中的参数OLS估计量为:估计量为:通过比较,可看出:通过比较,可看出:(1)含不需要解释变量模型的估计是无偏的,但不具备)含不需要解释变量模型的估计是无偏的,但不具备 最小方差性:最小方差性:(2)含不需要解释变量模型的估计参数的方差增大,精度减)含不需要解释变量模型的估计参数的方差增大,精度减少。少。注意:注意:模型拟合不足(即模型拟合不足(即漏掉有关的变量)漏掉有关的变量)与与 模型拟合过度(即模型拟合过度(即包含无需变量)的包含无需
7、变量)的后果不同后果不同。四、设定误差的检验四、设定误差的检验 1、检验是否存在无需要的变量检验是否存在无需要的变量 根据回归参数的t检验值,对参数进行显著性检验。不显著的解释变量可以从模型中删除。注意:不要反复利用t和F检验,从小模型开始,加入统计上系数显著的变量,逐渐扩大模型,这种建模策略被称为自下而上的方法,自下而上的方法,或称数据开采法、回归捕捉法、等或称数据开采法、回归捕捉法、等2、对遗漏变量和不正确函数形式的检验、对遗漏变量和不正确函数形式的检验 介绍常见的一些方法:介绍常见的一些方法:(1)残差分析)残差分析 见书见书P485。(2)德宾)德宾-沃森沃森d统计量统计量见书见书P4
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