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计量经济学第三章-回归模型的扩展课件

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  • 上传时间:2019-04-23
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    • 1、第三章 回归模型的扩展,扩展内容: 1、回归模型假定的检验 2、定性因素的影响 3、滞后因素的影响(动态模型),第一节 异方差性,一、异方差性的概念及其产生原因: 1.定义:D(i)常数 例:消费函数、利润函数 2.类型:递增型、递减型 D(i)f(xi) 3.产生原因: 1)误差项中含有影响逐渐增大的因素 2)模型函数形式的设定误差 3)随机因素影响 (注:异方差性易产生于横截面数据),二、异方差的影响,1.OLS估计不再是最佳估计量; 2.T检验可靠性降低; 3.增大预测误差; 三、异方差的检验 1.图形分析: (1)观察Y、X相关图:SCAT Y X (2)残差分析:观察回归方程的残差图 在方程窗口直接点击Residual按钮; 或:点击ViewActual,Fitted,ResidualTable,2.戈德菲尔德匡特(GoldfeldQuant)检验,原理: 步骤: Eviews实现:分段回归 3.怀特(White)检验 原理:利用辅助回归模型判断 步骤:1)假设H0;2)估计辅助回归模型; 3)nR2大于临界值(或p值较小) Eviews实现: ViewResidualTes

      2、tWhite Heteroskedastcity, 4.帕克(Park)检验与戈里瑟(Gleiser)检验,原理:实验法 Eviews实现:,四、异方差的解决方法,1.变换模型消除异方差性 例1. D(i)kX2 例2. D(i)kX 一般情况: D(i)kf(Xi) 2.变换模型的实质: 加权最小二乘估计(WLS估计) 前提:已知异方差的类型 Wi1/i2,3.WLS估计的Eviews软件实现,1)生成权数变量WH 2)使用WLS法估计模型 方式1:LS(W=WH) C 方式2:在方程窗口中点击EstimateOptionsWeighted,并在权数变量栏输入权数变量; 3)利用White检验判断是否消除了异方差性 权数变量的确定:依据Pack检验和Gleiser检验的结果,或直接取成 1/|ei|、1/ei2,第二节 自相关性,一、自相关性的概念及其产生原因: 1.定义:随机误差项的各期值之间存在相关性 COV(t, s)0, ts 例:投资函数、生产函数 2.产生原因: 1)模型遗漏了自相关的解释变量; 2)模型函数形式的设定误差; 3)经济惯性; 4)随机因素影响; (注:自相

      3、关性更易产生于时序数据),3.自相关性类型:,一阶:ttvt 高阶:t1t2t2.vt 二、自相关性及其影响: 1.严重低估系数的估计误差 2.T检验可靠性降低(易保留不重要的解释变量) 3.预测误差具有周期性 三、自相关性的检验 1.图形分析(残差分析) 观察LS命令的残差图(残差具有周期性波动),2.DW检验(适用于一阶自相关情形),检验假设: 0 检验统计量:DW(etet-1)2/et2 DW统计量与的关系:DW2(1) 检验过程:P63,3.高阶自相关检验:,1)偏相关系数检验:IDENT RESID 或:ViewResidual TestCorrelogram Q-statistics;观察偏相关系数图。 2)Breusch-Godfrey检验(B-G检验) 原理:辅助回归检验 命令:ViewResidualTest SerialCorrelation LM Test,四、自相关性的修正方法,1.利用广义差分变换消除自相关性: 步骤: 实质:GLS估计 2.的估计方法: 1)近似估计; 2)迭代估计; 3.Eviews软件的实现: 1)检验自相关性的阶数; 2)在LS命令中

      4、增加AR项; 例:我国城乡居民储蓄存款预测模型,第三节 多重共线性,一、多重共线性的概念及其产生原因: 1.定义: 解释变量之间存在较强的线性相关关系 例:生产函数、需求函数 2.产生原因: (1)经济变量之间的内在联系 (2)经济发展的“共向性” (3)模型中含有滞后变量,二、多重共线性的影响,1.难以区分解释变量的单独影响(增大系数的估计误差); 例:农业生产函数 方差扩大因子 2.T检验可靠性降低(容易剔除重要的解释变量); 3.模型缺乏稳定性;,三、多重共线性的检验,1.相关系数检验(两两相关):COR命令 2.回归检验(多重相关):LS命令 3.特征值检验 四、多重共线性的处理方法 1.直接剔除次要的解释变量 2.间接剔除重要的解释变量 (1)利用附加信息 例1:C-D生产函数 例2:能源需求函数 b1=b2,(2)变换模型形式 函数形式、变量形式、统计指标 (3)使用混合样本 3.增大或改变样本 4.逐步回归分析 5.主成份回归、岭回归,例:香港恒生指数预测模型,Y-恒生指数 x1-成交额 x2-生产总值 x3-建筑业产值 x4-房地产成交 x5-黄金价格 x6-港汇指数

      5、x7-利率 分析: 1.相关分析:1)Xi对Y的影响 2)Xi之间相关性 2.剔除次要变量x6、x7; 3.分别建立模型,消除多重共线性: 4.检验自相关性,消除自相关性影响; 5.检验异方差性,第四节 虚拟变量,一、虚拟变量及其作用 1.定义:取值为0和1的人工变量,一般用符号D表示。 例如:政策因素、地区因素、心理因素、季节因素等 2.作用: 描述和测量定性因素的影响; 正确反映经济变量之间的相互关系,提高模型的精度 便于处理异常数据。 3. 本节学习目的: 如何设置虚拟变量; 如何描述和测量定性因素的影响。,二、虚拟变量的设定,1.虚拟变量的引入方式: (1)加法方式 形式:将虚拟变量D作为一个解释变量直接引入模型 例如:家庭教育费用支出模型,作用:反映定性因素对截距的影响(图3-5), 系数描述了两类支出函数的平均差异程度。,其等价形式: D=0时, D=1时,,(2)乘法方式,形式:将虚拟变量D乘以解释变量,再引入模型 例如:家庭教育费用支出模型中,作用:反映定性因素对斜率的影响(图3-6);系数描述了两类支出函数边际消费倾向的差异程度。,其等价形式: D=0时, D=1时,

      6、,其中:,(3)一般方式,同时以加法或乘法方式引入虚拟变量,即:,利用t检验判断系数、是否显著地不等于0,进而确定虚拟变量的具体引入方式,以及定性因素的影响情况。,例教材P125,2.虚拟变量的设定原则, 一个因素m个类型(或m个不同属性) 例:救灾支出模型中“地区”因素的影响。 方式1:设置1个虚拟变量 方式2:设置2个虚拟变量 方式3:设置3个虚拟变量 所以,应设置m-1个虚拟变量。 多个因素各两种类型 例:居民住房消费函数中的“城乡”与“收入层次” 的影响。,三、虚拟变量的特殊应用,1. 调整季节波动,2. 检验模型结构的稳定性(P141),3. 混合回归 例8教材P132,第五节 滞后变量模型,一、滞后效应与滞后变量的作用 1、产生滞后效应的原因: 1)心理因素:消费习惯、消费心理(如价格、利率) 2)技术原因:农民收入、农产品价格、天气条件 3)制度原因: 2、滞后变量的作用: 1)经济现象的客观反映 2)模型成为动态模型 3)便于分析经济系统的调整过程,二.滞后变量模型,1、类型: 1)分布滞后模型 2)自回归模型 2.滞后效应的测定 1)自相关分析命令: IDENT 2)

      7、互相关分析命令: CROSS 3.估计滞后变量模型面临的问题: 1)产生多重共线性 2)减少自由度 3)不易确定滞后期长度,三、分布滞后模型的参数估计,(一)经验加权法 1、递减型 2、常数型 3、倒型,(二)ALMON估计,1.ALMON估计的原理: bi01i+2i2 Yta0Z01Z1+2Z2 2.ALMON估计的步骤: 1)ALMON变换 2)估计变换后模型中的i, 3)利用i与bi之间的关系计算bi,3.ALMON估计的EViews软件实现:,命令: LS Y C PDL(X,k,m,d) 其中 k 滞后期长度(由IDENT命令确定) m 多项式价数(一般取2或3) d 参数分布特征控制参数,可以取: 1强制在分布的近期趋于0; 2强制在分布的远期趋于0; 3强制在分布的两端趋于0; 0对参数分布特征不作限制(默认值); 例如:LS Y C PDL(X,3,2),(三)Koyck变换,1、原理: 2、Koyck模型的经济基础 1)自适应期望模型(P148) 2)部分调整模型(P149),四、 滞后效应的测量 (一)乘数分析 1、短期乘数 2、动态乘数(延期乘数) 3、中期乘数 4、长期乘数 (二)速度分析 1、乘数效应比 2、平均滞后时间,

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