11-模型的診斷與檢驗課件

（第10講）

第11章模型的診斷與檢驗File:li-11-1File:li-11-3file:li-11-8（第3版252頁）第11章模型的診斷與檢驗

11.1模型總顯著性的F檢驗（第3版252頁）

11.2模型單個回歸參數(shù)顯著性的t檢驗（第3版253頁）

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）只要是向模型中不斷加入回歸因子，無論回歸因子有無顯著性作用，R2

值都會不斷增加，SSE值都會不斷減小。

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）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）

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）（第3版256頁）例11.1：建立中國國債發(fā)行額模型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。（第3版256頁）例11.1：建立中國國債發(fā)行額模型

（第3版256頁）例11.1：建立中國國債發(fā)行額模型11.4似然比（LR）檢驗似然函數(shù)曲面似然函數(shù)曲面

11.4似然比（LR）檢驗（第3版257頁）11.4似然比（LR）檢驗（第3版258頁）

11.4似然比（LR）檢驗11.5沃爾德（Wald）檢驗（只講應(yīng)用）（第3版259頁）

11.5沃爾德（Wald）檢驗（只講應(yīng)用）（第3版260頁）11.5沃爾德（Wald）檢驗（只講應(yīng)用）（第3版261頁）11.5沃爾德（Wald）檢驗（只講應(yīng)用）11.5沃爾德（Wald）檢驗（只講應(yīng)用）（第3版262頁）11.6拉格朗日乘子（LM）檢驗（只講應(yīng)用）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）（第3版第265頁）11.6拉格朗日乘子（LM）檢驗（第3版265頁）11.6拉格朗日乘子（LM）檢驗（第3版266頁）11.6拉格朗日乘子（LM）檢驗（第3版267頁）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)分布檢驗對稱左偏右偏11.8JB（Jarque-Bera）正態(tài)分布檢驗全國人口（萬人）的年齡分布（1987年1%抽樣調(diào)查數(shù)據(jù)）（右偏分布）南開大學(xué)05級本科計量經(jīng)濟學(xué)期末成績分析（左偏分布）

11.8JB（Jarque-Bera）正態(tài)分布檢驗11.8JB（Jarque-Bera）正態(tài)分布檢驗11.9格蘭杰（Granger）因果性檢驗（第3版277頁）（第3版278頁）11.9格蘭杰（Granger）因果性檢驗注意：（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?？偸前褁t-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）因果性檢驗例11.8

（file:li-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，那么兩個序列間可能存在雙向因果關(guān)系，也有可能存在單向因果關(guān)系。（第3版278頁）11.9格蘭杰（Granger）因果性檢驗（第3版279頁）11.9格蘭杰（Granger）因果性檢驗（第3版280頁）11.9格蘭杰（Granger）因果性檢驗通過EViews計算的Granger因果性檢驗的兩個F統(tǒng)計量的值見圖。SHt

和SZt之間存在單向因果關(guān)系。即SZt是SHt變化的Granger原因，但SHt

不是SZt變化的Granger原因。（第3版280頁）11.9格蘭杰（Granger）因果性檢驗Granger非因果性檢驗的EViews操作是，打開SHt和SZt的數(shù)劇組窗口，點擊View鍵，選GrangerCausility功能。在隨后打開的對話框口中填上滯后期數(shù)2，點擊OK鍵，即可得到圖11.20的檢驗結(jié)果。用滯后5,10,15,20,25期的檢驗式分別檢驗，結(jié)果見下表：結(jié)論都是上海綜指不是深圳成指變化的Granger原因，但深圳成指是上海綜指變化的Granger原因。（第3版280頁