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文檔簡介

三大檢驗LM-WALD-LR演示文稿目前一頁\總數(shù)三十六頁\編于十一點三大檢驗LM-WALD-LR目前二頁\總數(shù)三十六頁\編于十一點第11章模型的診斷與檢驗11.1模型總顯著性的F檢驗(已講過)11.2模型單個回歸參數(shù)顯著性的t檢驗(已講過)11.3檢驗若干線性約束條件是否成立的F檢驗11.4似然比(LR)檢驗11.5沃爾德(Wald)檢驗11.6拉格朗日乘子(LM)檢驗11.7鄒(Chow)突變點檢驗(不講)11.8JB(Jarque-Bera)正態(tài)分布檢驗(不講)11.9格蘭杰(Granger)因果性檢驗(不講)目前三頁\總數(shù)三十六頁\編于十一點(第3版252頁)在建立模型過程中,要對模型參數(shù)以及模型的各種假定條件作檢驗。這些檢驗要通過運用統(tǒng)計量來完成。在第2章和第3章已經(jīng)介紹過檢驗單個回歸參數(shù)顯著性的t統(tǒng)計量和檢驗?zāi)P蛥?shù)總顯著性的F統(tǒng)計量。在第5章介紹了模型誤差項是否存在異方差的Durbin-Watson檢驗、White檢驗;在第6章介紹了模型誤差項是否存在自相關(guān)的DW檢驗和BG檢驗。本章開始先簡要總結(jié)模型參數(shù)總顯著性的F檢驗、單個回歸參數(shù)顯著性的t檢驗。然后再介紹幾個在建模過程中也很常用的其他檢驗方法。他們是檢驗?zāi)P腿舾删€性約束條件是否成立的F檢驗和似然比(LR)檢驗、Wald檢驗、LM檢驗、JB檢驗以及Granger非因果性檢驗。第11章模型的診斷與檢驗?zāi)壳八捻揬總數(shù)三十六頁\編于十一點

11.1模型總顯著性的F檢驗以多元線性回歸模型,yt

=0+1xt1+2xt2+…+k

xtk+ut為例,原假設(shè)與備擇假設(shè)分別是

H0:1=2=…=k=0;H1:j不全為零在原假設(shè)成立條件下,統(tǒng)計量其中SSR指回歸平方和;SSE指殘差平方和;k+1表示模型中被估參數(shù)個數(shù);T

表示樣本容量。判別規(guī)則是,若F

F

(k,T-k-1),接受H0;若F>F

(k,T-k-1)

,拒絕H0。(詳見第3章)(第3版252頁)目前五頁\總數(shù)三十六頁\編于十一點

11.2模型單個回歸參數(shù)顯著性的t檢驗(第3版253頁)目前六頁\總數(shù)三十六頁\編于十一點

11.3檢驗若干線性約束條件是否成立的F檢驗(第3版254頁)目前七頁\總數(shù)三十六頁\編于十一點例11.1:建立中國國債發(fā)行額模型。首先分析中國國債發(fā)行額序列的特征。1980年國債發(fā)行額是43.01億元,占GDP當(dāng)年總量的1%,2001年國債發(fā)行額是4604億元,占GDP當(dāng)年總量的4.8%。以當(dāng)年價格計算,21年間(1980-2001)增長了106倍。平均年增長率是24.9%。中國當(dāng)前正處在社會主義市場經(jīng)濟體制逐步完善,宏觀經(jīng)濟運行平穩(wěn)階段。國債發(fā)行總量應(yīng)該與經(jīng)濟總規(guī)模,財政赤字的多少,每年的還本付息能力有關(guān)系。11.3檢驗若干線性約束條件是否成立的F

檢驗(第3版254頁)目前八頁\總數(shù)三十六頁\編于十一點

例11.1:建立中國國債發(fā)行額模型選擇3個解釋變量,國內(nèi)生產(chǎn)總值,財政赤字額,年還本付息額,根據(jù)散點圖建立中國國債發(fā)行額模型如下:

DEBTt=0

+1GDPt

+2DEFt

+3REPAYt

+ut其中DEBTt表示國債發(fā)行總額(單位:億元),GDPt表示年國內(nèi)生產(chǎn)總值(單位:百億元),DEFt表示年財政赤字額(單位:億元),REPAYt表示年還本付息額(單位:億元)。

(第3版255頁)目前九頁\總數(shù)三十六頁\編于十一點用19802001年數(shù)據(jù)得輸出結(jié)果如下;

DEBTt=4.31

+0.35

GDPt

+1.00

DEFt

+0.88

REPAYt

(0.2)(2.2)(31.5)(17.8)R2=0.999,DW=2.12,T=22,SSEu=48460.78,(1980-2001)是否可以從模型中刪掉DEFt和REPAYt呢?可以用F統(tǒng)計量完成上述檢驗。原假設(shè)H0是3=4=0(約束DEFt和REPAYt的系數(shù)為零)。給出約束模型估計結(jié)果如下,

DEBTt=-388.40

+4.49

GDPt

(-3.1)(17.2)R2=0.94,DW=0.25,T=22,SSEr=2942679,(1980-2001)已知約束條件個數(shù)m=2,T-k-1=18。SSEu=48460.78,SSEr=2942679。因為F=537.5>>F(2,18)=3.55,所以拒絕原假設(shè)。不能從模型中刪除解釋變量DEFt和REPAYt。(第3版256頁)例11.1:建立中國國債發(fā)行額模型目前十頁\總數(shù)三十六頁\編于十一點EViews可以有三種途徑完成上述F檢驗。(1)在輸出結(jié)果窗口中點擊View,選CoefficientTests,WaldCoefficientRestrictions功能(Wald參數(shù)約束檢驗),在隨后彈出的對話框中填入c(3)=c(4)=0??傻萌缦陆Y(jié)果。其中F=537.5。例11.1:建立中國國債發(fā)行額模型(第3版256頁)目前十一頁\總數(shù)三十六頁\編于十一點

(2)在非約束模型輸出結(jié)果窗口中點擊View,選CoefficientTests,RedundantVariables-LikelihoodRatio功能(模型中是否存在多余的不重要解釋變量),在隨后彈出的對話框中填入GDP,DEF。可得計算結(jié)果F=537.5。(3)在約束模型輸出結(jié)果窗口中點擊View,選CoefficientTests,OmittedVariables-LikelihoodRatio功能(模型中是否丟了重要的解釋變量),在隨后彈出的對話框中填入擬加入的解釋變量GDP,DEF??傻媒Y(jié)果F=537.5。例11.1:建立中國國債發(fā)行額模型(第3版256頁)目前十二頁\總數(shù)三十六頁\編于十一點

11.4似然比(LR)檢驗(第3版257頁)目前十三頁\總數(shù)三十六頁\編于十一點11.4似然比(LR)檢驗(第3版258頁)目前十四頁\總數(shù)三十六頁\編于十一點

似然比(LR)檢驗的EViews操作有兩種途徑。(1)在非約束模型估計結(jié)果窗口中點擊View,選CoefficientTests,RedundantVariables-LikelihoodRatio功能(模型中是否存在多余的不重要解釋變量),在隨后彈出的對話框中填入GDP,DEF??傻媒Y(jié)果。其中LR(Loglikelihoodratio)=90.34,與上面的計算結(jié)果相同。(2)在約束模型估計結(jié)果窗口中點擊View,選CoefficientTests,OmittedVariables-LikelihoodRatio功能(模型中是否丟了重要的解釋變量),在隨后彈出的對話框中填入擬加入的解釋變量GDP,DEF??傻媒Y(jié)果。其中LR(Loglikelihoodratio)=90.34,與上面的計算結(jié)果相同。11.4似然比(LR)檢驗?zāi)壳笆屙揬總數(shù)三十六頁\編于十一點11.5沃爾德(Wald)檢驗(第3版259頁)目前十六頁\總數(shù)三十六頁\編于十一點11.5沃爾德(Wald)檢驗(第3版260頁)目前十七頁\總數(shù)三十六頁\編于十一點

11.5沃爾德(Wald)檢驗(第3版260頁)目前十八頁\總數(shù)三十六頁\編于十一點11.5沃爾德(Wald)檢驗(第3版261頁)在原假設(shè)12=3成立條件下,W統(tǒng)計量漸近服從

(1)分布。目前十九頁\總數(shù)三十六頁\編于十一點11.5沃爾德(Wald)檢驗(第3版262頁)目前二十頁\總數(shù)三十六頁\編于十一點11.5沃爾德(Wald)檢驗(第3版263頁)目前二十一頁\總數(shù)三十六頁\編于十一點11.5沃爾德(Wald)檢驗(第3版263頁)目前二十二頁\總數(shù)三十六頁\編于十一點在(11.20)式窗口中點擊View,選CoefficientTests,Wald-CoefficientRestrictions功能,并在隨后彈出的對話框中填入C(2)/C(3)=0.5,得輸出結(jié)果如圖11.7。其中2=0.065即是Wald統(tǒng)計量的值。上式W=0.075與此略有出入。因為W=0.065對應(yīng)的概率大于0.05,說明統(tǒng)計量落在原假設(shè)的接收域。結(jié)論是接受原假設(shè)(約束條件成立)。11.5沃爾德(Wald)檢驗(第3版263頁)目前二十三頁\總數(shù)三十六頁\編于十一點11.6拉格朗日乘子(LM)檢驗拉格朗日(Lagrange)乘子(LM)檢驗只需估計約束模型。所以當(dāng)施加約束條件后模型形式變得簡單時,更適用于這種檢驗。LM乘子檢驗可以檢驗線性約束也可以檢驗非線性約束條件的原假設(shè)。對于線性回歸模型,通常并不是拉格朗日乘子統(tǒng)計量(LM)原理計算統(tǒng)計量的值,而是通過一個輔助回歸式計算LM統(tǒng)計量的值。(第3版264頁)目前二十四頁\總數(shù)三十六頁\編于十一點(第3版第265頁)11.6拉格朗日乘子(LM)檢驗LM檢驗的輔助回歸式計算步驟如下:

(1)

確定LM輔助回歸式的因變量。用OLS法估計約束模型,計算殘差序列,并把作為LM輔助回歸式的因變量。

(2)

確定LM輔助回歸式的解釋變量。例如非約束模型如下式,yt=0+1x1t+2x2t+…+k

xkt

+ut

把上式改寫成如下形式

ut=yt-0-1x1t-2x2t-…-k

xkt

則LM輔助回歸式中的解釋變量按如下形式確定。

-,j=0,1,…,k.對于非約束模型(11.26),LM輔助回歸式中的解釋變量是1,x1t,x2t,…,xkt。第一個解釋變量1表明常數(shù)項應(yīng)包括在LM輔助回歸式中。目前二十五頁\總數(shù)三十六頁\編于十一點11.6拉格朗日乘子(LM)檢驗(3)建立LM輔助回歸式,

=+1x1t+2x2t+…+k

xkt+vt,其中由第一步得到。(4)

用OLS法估計上式并計算可決系數(shù)R2。(5)

用第四步得到的R2計算LM統(tǒng)計量的值。

LM=TR2其中T表示樣本容量。在零假設(shè)成立前提下,TR2漸近服從m個自由度的2(m)分布,(m)LM=TR2

2(m)其中m表示約束條件個數(shù)。(第3版265頁)目前二十六頁\總數(shù)三十六頁\編于十一點11.6拉格朗日乘子(LM)檢驗(第3版266頁)目前二十七頁\總數(shù)三十六頁\編于十一點11.6拉格朗日乘子(LM)檢驗11.7鄒(Chow)突變點檢驗(不講)11.8JB(Jarque-Bera)正態(tài)分布檢驗(不講)(第3版267頁)目前二十八頁\總數(shù)三十六頁\編于十一點11.9格蘭杰(Granger)因果性檢驗(不講)(第3版277頁)目前二十九頁\總數(shù)三十六頁\編于十一點(第3版278頁)11.9格蘭杰(Granger)因果性檢驗(不講)目前三十頁\總數(shù)三十六頁\編于十一點注意:(1)“格蘭杰因果性”的正式名稱應(yīng)該是“格蘭杰非因果性”。只因口語都希望簡單,所以稱作“格蘭杰因果性”。(2)為簡便,通常總是把xt-1對yt存在(或不存在)格蘭杰因果關(guān)系表述為xt(去掉下標(biāo)-1)對yt存在(或不存在)格蘭杰因果關(guān)系(嚴(yán)格講,這種表述是不正確的)。(3)格蘭杰因果關(guān)系與哲學(xué)意義的因果關(guān)系還是有區(qū)別的。如果說“xt

是yt的格蘭杰原因”只是表明“xt中包括了預(yù)測yt的有效信息”。(4)這個概念首先由格蘭杰(Granger)在1969年提出。(第3版278頁)11.9格蘭杰(Granger)因果性檢驗(不講)目前三十一頁\總數(shù)三十六頁\編于十一點例11.8:以661天(1999年1月4日至2001年10月5日)的上證綜指(SHt)和深證成指(SZt)數(shù)據(jù)為例,進行雙向的Granger非因果性分析。兩個序列存在高度的相關(guān)關(guān)系,那么兩個

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