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1、偏回归系数在前面的多元线性回归模型中，它表示在其它其它自变量保持不变保持不变的条件下，该自变量变化一个单位将引起因变量平均变化平均变化多少个单位。称为偏回归系数。k,.,32两个补充问题 1、回归模型的结构稳定性检验 2、自变量的选择1、回归模型的结构稳定性检验：Chow检验Chow检验包括Chows断点检验和Chows预测检验。（1）Chows断点（Breakpoint）检验 思想：是对每个子样本单独拟合方程来观察估计方程是否有显著差异。 零假设：两个子样本拟合的方程无显著差异。零假设：两个子样本拟合的方程无显著差异。 而有显著差异意味着模型中存在结构变化。 检验之前，需先把数据分成两个或更

2、多的子样本，每个子样本的观察数必须多于方程的个数，这样才能对每个子样本分别拟合方程。对总体样本可单独拟合一个方程，对子样本可分别拟合方程，Chows断点检验基于这两组方程的残差平方和的比较。可构造统计量：。反之，则应做分段回归总样本的回归方程，的零假设，此时可使用（即不存在结构变化）参数是稳定性的临界值，则不能拒绝值没有超过如果计算的分布。的服从自由度为则构变化，数。如果模型不存在结是方程中估计参数的个平方和，个子样本的残差是第，是受限制的残差平方和其中即教材上的FFFknkkiieeeeknnRSSkRSSRSSFkneeeekeeeeeeFiiURURR)2,(F)2 , 1()2/(/

3、)(,)2/()(/ )(2122112211Chow检验时的限制条件 1、应用Chow检验必须满足子样本回归模型的随机误差项是独立同分布，均服从正态分布。 2、Chow检验的结果仅仅告知以子样本的回归方程是否相同，而无法告知导致这种差异的原因。 3、Chow检验假定知道结构发生变化的时间点。(2) Chows预测检验 Chows预测检验是先对包含前T1个观察值的子样本建立模型，然后用这个模型对后T2个观察值的自变量进行预测，如果实际值与预测值有很大变动，就可以怀疑模型中存在结构性变化。2、自变量的选择 实际建模时，选取哪些变量作为自变量引入模型，对模型的优劣有直接的影响作用。模型中，既不能遗漏重要的自变量，又要防止过多变量带来的多重共线性。 Testadd检验用于对方程引入新的自变量时，检验引入是否对模型有利。其零假设是应将该变量纳入方程。检验用到Wald统计量和LR统计量，后面作专题介绍。 Testdrop检

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