当前课程知识点：计量经济学 > 8. 模型选择 > 8.1E模型选择：检验与实验 > 8.1E模型选择：检验与实验
模型的选择
实验一检验模型当中是否存在无关变量
即多余变量
利用数据表Table 8-1中的数据
其中Y代表寿命
X1代表收入
X2代表保健支出
比较以下三个模型
模型一：解释变量X1、X2对Y进行回归
模型二：增加一个解释变量X1^2
模型三：再增加一个解释变量X2^2
下面我们来比较模型一和模型三
其中模型三对解释变量没有限制
相对模型三
模型一称为受限模型
也就是说X1^2和X2^2的系数为0
构建F统计量如下
其中m为受限模型的限制数
模型一当中m等于2
n为观察值的个数n=85
K非受限模型的参数个数
此时包括常量项
所以k=5
R2r表示受限模型的决策系数
R2r表示受限模型的决策系数
R2ur表示非受限模型的决策系数
对以上三个模型进行回归
结果如下表所示
模型一为受限模型
模型三为非受限模型
根据公式
计算统计量F的临界值及F分布的P值=0.05
拒绝原假设
即表明C(4)=C(5)=0不能接受
对模型二
从回归结果看
X1^2的T检验的统计量是显著的
并且其值为负数
表明收入是以递减速度影响的寿命的
实验二是利用残差图来检验遗漏变量
利用数据表table 8-2当中的数据
其中Y为进口支出
X为可支配收入
先用X对Y进行回归
残差图显示残差先由大变小
然后又由小变大
这可能是遗漏了一个与时间有关的变量
我们加一个时间变量T再进行回归
得到回归的残差图显示出比较明显的随机波动性
利用残差图
初步检验可能遗漏了时间变量
下面我们一起操作
实验三利用MWD检测来选择线性、对数线性模型
利用数据表table 8-2当中的数据
其中Y为进口支出
X为可支配收入
T为时间
原假设为Ho
是一个线性模型
备选假设为H1
是一个对数模型
下面先对线性模型进行检验
解释变量X、T对Y进行回归
估计线性模型
得到Y的预测值记为YF
然后再进行对数模型的回归
log(Y)的估计量的预测值记为logYF
log(Y)的估计量的预测值记为logYF
由YF和logYF生成新的变量Z1
以Z1、X和T为解释变量对Y进行回归
Z1的回归系数的t检验显著
Z1的回归系数的t检验显著
则拒绝选择线性模型
MWD检验的思想是这样的
如果线性模型是正确的
变量Z1应该不显著
对备选假设的检验也是同样道理
生成变量Z2=antilog(YF)-YF
作对log(X)、Z2对log（Y）的回归
如Z2系数的t检验是显著的
则拒绝H1
下面我们一起操作
实验四RESET检验
即对模型设定偏误进行检验
还是利用table 8-2中的数据
原模型没有设定误差
解释变量X对Y进行回归称为原模型
决策系数为R2old
Y的预测值为YF
在原模型当中添加解释变量YF^2和YF^3
得到新的模型
其决策系数记为R2new
统计量中新回归变量两个
为YF^2和YF^3
新模型当中的参数个数包括常数项
所以为4
计算得到F统计量的临界值及其P-值
结果显示p=0.000
拒绝原假设
即认为模型设定存在误差
即认为模型设定存在误差
下面我们一起操作
-1.1-教学构架
--1.1-教学构架
-1.1E-文件、数据、变量与群实验
-1.2 -数据-变量-模型
-1.2E1-窗口与菜单实验
-1.2E2-变量描述统计与显示实验
-1.3-假设检验的一般逻辑
-1.3E-齐性检验与分布检验实验
-第一章 作业
-2.1最小平方法与决策系数
-2.2 CLRM假设条件
-2.3 回归分析
--2.3 回归分析
-2.3E1 回归分析实验
-2.4 回归检验
--2.4 回归检验
-2.4E1 回归检验实验
-2.4E2 回归检验实验
-2.5 预测与分析
-2.5E 预测实验
-第二章 作业
-3.1非线性回归模型的线性化(1)
-3.2非线性回归模型的线性化(2)
-3.2 E非线性化的转换实验
-第三章 作业
-4.1哑变量及设置
-4.2哑变量的回归
-4.3结构稳定性问题
-4.3E哑变量回归实验
-第四章 作业
-5.1异方差概念及其后果
-5.2异方差侦测方法
-5.2E异方差侦测实验
-5.3异方差救治措施
-5.3E异方差救治实验
-第五章 作业
-6.1自相关性及其后果
-6.2自相关性侦测方法
-6.2E自相关性侦测实验
-6.3自相关性救治措施
-6.3E自相关性救治措施实验
-第六章 作业
-7.1多重共线性及其后果
-7.2多重共线性侦测方法
-7.2E多重共线性侦测实验
-7.3多重共线性救治措施
-7.3E多重共线性救治措施实验
-第七章 作业
-8.1模型选择：标准与检验
-8.1E模型选择：检验与实验
-第八章 作业
-课程勘误
