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计量经济学中的各种检验及其应用.ppt

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  • 卖家[上传人]:博****1
  • 文档编号:569471544
  • 上传时间:2024-07-29
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    • 计量经济学期末复习课1 内容提要1关于系数的检验自变量是否对因变量起作用的显著性检验(T检验)自变量系数的约束性检验(Wald检验)2关于残差的检验异方差检验(White检验)自相关检验(DW检验、 D-h检验)3模型设定的检验模型结构稳定性检验(邹至庄检验)遗漏变量检验冗余变量检验2 单方程计量模型的基本设定•六大基本假定:1、线形关系;2、X是观测变量,非随机,X之间无关或没有共线性;3、E[ε]=04、Var[ε]=σ2 5、E[ε i εj]=06、 ε~N[0,σ2]3 关于系数的检验1Xi对Y有影响吗?H0:βi=0 (没影响)构造统计量:T=(βi-0 )/sβi , T~t[n-k]在置信度水平选定的情况下,若T大于临界t值,就拒绝原假设,也就是说Xi对Y有影响;此时我们又说βi是显著的反之则反之4 关于系数的检验2Xi对Y影响的大小或数量值?H0:βi=c构造统计量:T=(βi-c )/sβi , T~t[n-k]在置信度水平选定的情况下,若T大于临界t值,就拒绝原假设,反之则反之5 关于系数的检验2Xi对Y影响的大小或数量值?H0:βi=c构造统计量:T=(βi-c )/sβi , T~t[n-k]在置信度水平选定的情况下,若T大于临界t值,就拒绝原假设,反之则反之。

      6 关于系数的检验3Xi (i=2,3…k)是否对Y都无影响? (R2显著性的检验)H0:β2=β3=…= βk =0统计量:F=RSS(n-k )/ESS(k-1), F~F[n-k,k-1]在置信度水平选定的情况下,若F大于临界F值,就拒绝原假设,反之则反之7 关于系数的检验4自变量系数的约束性检验H0:约束条件为线性的话,可用F检验方法是分别作有约束和无约束两次回归,用两个残差平方和或拟合优度R2的比较来构造F统计量;也可直接用Wald检验约束为非线性的话,直接用Wald检验8 关于残差的检验残差可能违背经典假设的情况:异方差自相关非正态分布(不需要掌握)如何针对以上情况进行检验?9 关于残差的检验异方差检验H0: Var[εi]= Var[εj]=σ2White检验:X=NR2~χ2[p]如果NR2超过临界的卡方值,表明异方差的存在;反之则反之异方差的修正:加权最小二乘法WLS10 关于残差的检验自相关检验H0:ρ=0,( ρ 是残差的一阶自相关系数)Durbin-Watson检验:11 关于残差的检验自相关检验H0: H0:ρ=0,( ρ 是残差的一阶自相关系数)当模型的自变量中存在滞后因变量时,Durbin-Watson检验失效,改为Durbin-h检验Durbin-h服从正态分布,用正态检验即可。

      自相关的修正:广义差分法12 模型设定的检验模型结构稳定性检验(邹至庄检验)遗漏变量检验(同wald检验)冗余变量检验(同wald检验)13 模型结构稳定性检验对于时间序列数据模型,时间区间从1到n,我们怀疑在时刻t0的前后模型结构发生了变化,如何检验?模型化问题为:H0:αi = αj ; Var[εi] = Var[εj]检验方法:Chow氏检验14 其他重要问题点虚拟变量建模注意虚拟变量陷阱检验内容的模型化并能解释虚拟变量系数的内涵点预测与区间预测计算点估计值计算预测的区间15 。

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