计量经济学 第三章 模型检验第四章 经典回归模课件

第四章经典回归模型的扩展1、异方差性2、自相关性3、多重共线性4、虚拟变量5、滞后变量第四章经典回归模型的扩展1、异方差性1引言利用回归分析的估计、检验理论可以建立一个较好的因果关系模型，但是数理统计方法主要使用于研究可控的自然现象，对于无法通过人为控制进行“实验”的社会经济现象，其适用性受到一定限制。人们在理论方法应用上进行了发展。表现为：⑴古典回归模型基本假设不成立产生的问题；⑵反映定性问题的研究；⑶反映滞后因素的影响，将静态模型转化为动态模型引言利用回归分析的估计、检验理论可以建立一个较好的因果关系模2⑴古典回归模型基本假设不成立产生的问题基本假设：（1）解释变量x为非随机变量（2）随机误差项为零均值的假定，即E(єi)=0（3）同方差假定，D(єi)=

2

（4）非自相关假定，Cov(єi,

єj)=0（5）解释变量与随机误差项不相关假定，Cov(xi,

єj)=0（6）无多重共线性，解释变量xi间不存在完全的线性关系⑴古典回归模型基本假设不成立产生的问题基本假设：3容易出现问题的假定：同方差假定——异方差问题；非自相关假定——自相关问题；无多重共线性假定——多重共线性问题。以上三个问题的处理是古典模型拓展的一个最基本方面，也是衡量计量分析是否正确的一个基本检验要素，同时也是在计量中发现问题，需要及时处理的信号。容易出现问题的假定：同方差假定——异方差问题；4第一节异方差性第一节异方差性5异方差产生的原因：（1）模型中遗漏了影响逐渐增大的因素，如消费函数中家庭财产、消费心理等因素；（2）模型函数形式的设定误差，如将指数函数设定为线性函数，则误差有增大的趋势；（3）随机因素的影响，如政策变动、自然灾害、金融危机等。异方差产生的原因：（1）模型中遗漏了影响逐渐增大的因素，如消6

异方差性在许多应用中都存在，但主要出现在截面数据分析中。例如我们调查不同规模公司的利润，会发现大公司的利润变化幅度要比小公司的利润变化幅度大，即大公司利润的方差比小公司利润的方差大。利润方差的大小取决于公司的规模、产业特点、研究开发支出多少等因素。又如在分析家庭支出模式时，我们会发现高收入家庭通常比低收入家庭对某些商品的支出有更大的方差。异方差性在许多应用中都存在，但主要出现在截面数据分析中7计量经济学第三章模型检验第四章经典回归模课件8图示：图示：9计量经济学第三章模型检验第四章经典回归模课件10计量经济学第三章模型检验第四章经典回归模课件11计量经济学第三章模型检验第四章经典回归模课件12计量经济学第三章模型检验第四章经典回归模课件13计量经济学第三章模型检验第四章经典回归模课件14计量经济学第三章模型检验第四章经典回归模课件15例子：我们研究人均家庭交通及通讯支出(cum)和可支配收入(in)的关系，考虑如下方程：cumi=0+1ini

+ui

数据见下表的“中国1998年各地区城镇居民平均每人全年家庭可支配收入及交通和通讯支出”截面数据。

例子：我们研究人均家庭交通及通讯支出(cum)和可支配收入(16变量可支配收入交通和通讯支出变量可支配收入交通和通讯支出地区INCUM地区INCUM甘肃山西宁夏吉林河南陕西青海江西黑龙江内蒙古贵州辽宁安徽湖北海南4009.614098.734112.414206.644219.424220.244240.134251.424268.504353.024565.394617.244770.474826.364852.87159.60137.11231.51172.65193.65191.76197.04176.39185.78206.91227.21201.87237.16214.37265.98新疆河北四川山东广西湖南重庆江苏云南福建天津浙江北京上海广东5000.795084.645127.085380.085412.245434.265466.576017.856042.786485.637110.547836.768471.988773.108839.68212.30270.09212.46255.53252.37255.79337.83255.65266.48346.75258.56388.79369.54384.49640.56表1中国1998年各地区城镇居民平均每人全年家庭可支配收入及交通和通讯支出

单位：元变量可支配收入交通和通讯支出变量可支配收入交通和通讯支出17计量经济学第三章模型检验第四章经典回归模课件18计量经济学第三章模型检验第四章经典回归模课件19计量经济学第三章模型检验第四章经典回归模课件20计量经济学第三章模型检验第四章经典回归模课件21计量经济学第三章模型检验第四章经典回归模课件22计量经济学第三章模型检验第四章经典回归模课件23计量经济学第三章模型检验第四章经典回归模课件24计量经济学第三章模型检验第四章经典回归模课件25帕克(Park)检验步骤：LSCUMCINGENRLNE2=LOG(RESID^2)GENRLNX=LOG(IN)LSLNE2CLNX帕克(Park)检验步骤：LSCUMCIN26帕克(Park)检验帕克(Park)检验27戈里瑟(Gleiser)检验步骤：LSCOMCINGENRE=ABS(RESID)GENRX1=COM^1(-1)GENRX2=COM^2(-2)GENRX3=…LSECX1(X2,X3…)戈里瑟(Gleiser)检验步骤：LSCOMCIN28戈里瑟(Gleiser)检验1戈里瑟(Gleiser)检验129戈里瑟(Gleiser)检验2戈里瑟(Gleiser)检验230戈里瑟(Gleiser)检验3戈里瑟(Gleiser)检验331计量经济学第三章模型检验第四章经典回归模课件32计量经济学第三章模型检验第四章经典回归模课件33计量经济学第三章模型检验第四章经典回归模课件34戈德菲尔德-匡特(Goldfeld-Quandt)检验Eviews命令：SORTXSMPL111LSYCXSMPL2030LSYCXF=RSS2/RSS1查表可知戈德菲尔德-匡特(Goldfeld-Quandt)检验Evi35RSS1RSS136RSS2RSS237然后计算F统计量值，选取临界值为0.05的统计值比较，如果大于，存在异方差，否则，不存在异方差。以上方法都存在一个最大的问题，是需要进行计算，有没有一种方法可以直接判断呢？答案是…然后计算F统计量值，选取临界值为0.05的统计值比较，如果大38计量经济学第三章模型检验第四章经典回归模课件39计量经济学第三章模型检验第四章经典回归模课件40EViews显示两个检验统计量：F统计量和Obs*R2统计量。White检验的原假设：不存在异方差性（也就是，式（*）中除0以外的所有系数都为0成立）。如果原模型中包含的解释变量较多，那么辅助回归中将包含太多的变量，这会迅速降低自由度。因此，在引入变量太多时，必须谨慎一些。White检验的另外一种形式，就是辅助回归中不包含交叉项。因此White检验有两个选项：交叉项和无交叉项。EViews显示两个检验统计量：F统计量和Obs*R241计量经济学第三章模型检验第四章经典回归模课件42操作方法：点击方程窗口中的VIEW-RESIDUALTESTS-HETEROSKEDASTICITYTESTS-WHITE即可。Eviews操作实例。操作方法：点击方程窗口中的VIEW-RESIDUALTES43存在异方差该如何解决呢？1、模型的变换，将线性模型变换为非线性模型，例如：2、加权最小二乘法（WLS）存在异方差该如何解决呢？1、模型的变换，将线性模型变换为非线44存在异方差该如何解决呢？存在异方差该如何解决呢？45计量经济学第三章模型检验第四章经典回归模课件46计量经济学第三章模型检验第四章经典回归模课件47计量经济学第三章模型检验第四章经典回归模课件48计量经济学第三章模型检验第四章经典回归模课件49计量经济学第三章模型检验第四章经典回归模课件50计量经济学第三章模型检验第四章经典回归模课件51广义最小二乘法的Eviews软件实现1、生成权数变量；2、使用加权最小二乘法估计模型

命令方式：LS(W=权数变量)YCX

菜单方式：①在方程窗口中点击Estimate②在参数对话框选定Options③选定WeighedLS，并在权数变量栏中输入权数变量④点击OK即可广义最小二乘法的Eviews软件实现1、生成权数变量；52权数变量选择的方法：（1）根据Park检验方程得到残差的估计方程，然后生成权数变量；（2）根据Gleiser检验的方程，方法同上；（3）根据残差的绝对值生成权数变量；（4）根据残差的平方生成；权数变量选择的方法：（1）根据Park检验方程得到残差的估计53例子：Abs（resid）例子：Abs（resid）54White异方差检验White异方差检验55RESID^2RESID^256White异方差检验White异方差检验57计量经济学第三章模型检验第四章经典回归模课件58计量经济学第三章模型检验第四章经典回归模课件59计量经济学第三章模型检验第四章经典回归模课件60计量经济学第三章模型检验第四章经典回归模课件61计量经济学第三章模型检验第四章经典回归模课件62计量经济学第三章模型检验第四章经典回归模课件63计量经济学第三章模型检验第四章经典回归模课件64计量经济学第三章模型检验第四章经典回归模课件65第四章经典回归模型的扩展1、异方差性2、自相关性3、多重共线性4、虚拟变量5、滞后变量第四章经典回归模型的扩展1、异方差性66引言利用回归分析的估计、检验理论可以建立一个较好的因果关系模型，但是数理统计方法主要使用于研究可控的自然现象，对于无法通过人为控制进行“实验”的社会经济现象，其适用性受到一定限制。人们在理论方法应用上进行了发展。表现为：⑴古典回归模型基本假设不成立产生的问题；⑵反映定性问题的研究；⑶反映滞后因素的影响，将静态模型转化为动态模型引言利用回归分析的估计、检验理论可以建立一个较好的因果关系模67⑴古典回归模型基本假设不成立产生的问题基本假设：（1）解释变量x为非随机变量（2）随机误差项为零均值的假定，即E(єi)=0（3）同方差假定，D(єi)=

2

（4）非自相关假定，Cov(єi,

єj)=0（5）解释变量与随机误差项不相关假定，Cov(xi,

єj)=0（6）无多重共线性，解释变量xi间不存在完全的线性关系⑴古典回归模型基本假设不成立产生的问题基本假设：68容易出现问题的假定：同方差假定——异方差问题；非自相关假定——自相关问题；无多重共线性假定——多重共线性问题。以上三个问题的处理是古典模型拓展的一个最基本方面，也是衡量计量分析是否正确的一个基本检验要素，同时也是在计量中发现问题，需要及时处理的信号。容易出现问题的假定：同方差假定——异方差问题；69第一节异方差性第一节异方差性70异方差产生的原因：（1）模型中遗漏了影响逐渐增大的因素，如消费函数中家庭财产、消费心理等因素；（2）模型函数形式的设定误差，如将指数函数设定为线性函数，则误差有增大的趋势；（3）随机因素的影响，如政策变动、自然灾害、金融危机等。异方差产生的原因：（1）模型中遗漏了影响逐渐增大的因素，如消71

异方差性在许多应用中都存在，但主要出现在截面数据分析中。例如我们调查不同规模公司的利润，会发现大公司的利润变化幅度要比小公司的利润变化幅度大，即大公司利润的方差比小公司利润的方差大。利润方差的大小取决于公司的规模、产业特点、研究开发支出多少等因素。又如在分析家庭支出模式时，我们会发现高收入家庭通常比低收入家庭对某些商品的支出有更大的方差。异方差性在许多应用中都存在，但主要出现在截面数据分析中72计量经济学第三章模型检验第四章经典回归模课件73图示：图示：74计量经济学第三章模型检验第四章经典回归模课件75计量经济学第三章模型检验第四章经典回归模课件76计量经济学第三章模型检验第四章经典回归模课件77计量经济学第三章模型检验第四章经典回归模课件78计量经济学第三章模型检验第四章经典回归模课件79计量经济学第三章模型检验第四章经典回归模课件80例子：我们研究人均家庭交通及通讯支出(cum)和可支配收入(in)的关系，考虑如下方程：cumi=0+1ini

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数据见下表的“中国1998年各地区城镇居民平均每人全年家庭可支配收入及交通和通讯支出”截面数据。

例子：我们研究人均家庭交通及通讯支出(cum)和可支配收入(81变量可支配收入交通和通讯支出变量可支配收入交通和通讯支出地区INCUM地区INCUM甘肃山西宁夏吉林河南陕西青海江西黑龙江内蒙古贵州辽宁安徽湖北海南4009.614098.734112.414206.644219.424220.244240.134251.424268.504353.024565.394617.244770.474826.364852.87159.60137.11231.51172.65193.65191.76197.04176.39185.78206.91227.21201.87237.16214.37265.98新疆河北四川山东广西湖南重庆江苏云南福建天津浙江北京上海广东5000.795084.645127.085380.085412.245434.265466.576017.856042.786485.637110.547836.768471.988773.108839.68212.30270.09212.46255.53252.37255.79337.83255.65266.48346.75258.56388.79369.54384.49640.56表1中国1998年各地区城镇居民平均每人全年家庭可支配收入及交通和通讯支出

单位：元变量可支配收入交通和通讯支出变量可支配收入交通和通讯支出82计量经济学第三章模型检验第四章经典回归模课件83计量经济学第三章模型检验第四章经典回归模课件84计量经济学第三章模型检验第四章经典回归模课件85计量经济学第三章模型检验第四章经典回归模课件86计量经济学第三章模型检验第四章经典回归模课件87计量经济学第三章模型检验第四章经典回归模课件88计量经济学第三章模型检验第四章经典回归模课件89计量经济学第三章模型检验第四章经典回归模课件90帕克(Park)检验步骤：LSCUMCINGENRLNE2=LOG(RESID^2)GENRLNX=LOG(IN)LSLNE2CLNX帕克(Park)检验步骤：LSCUMCIN91帕克(Park)检验帕克(Park)检验92戈里瑟(Gleiser)检验步骤：LSCOMCINGENRE=ABS(RESID)GENRX1=COM^1(-1)GENRX2=COM^2(-2)GENRX3=…LSECX1(X2,X3…)戈里瑟(Gleiser)检验步骤：LSCOMCIN93戈里瑟(Gleiser)检验1戈里瑟(Gleiser)检验194戈里瑟(Gleiser)检验2戈里瑟(Gleiser)检验295戈里瑟(Gleiser)检验3戈里瑟(Gleiser)检验396计量经济学第三章模型检验第四章经典回归模课件97计量经济学第三章模型检验第四章经典回归模课件98计量经济学第三章模型检验第四章经典回归模课件99戈德菲尔德-匡特(Goldfeld-Quandt)检验Eviews命令：SORTXSMPL111LSYCXSMPL2030LSYCXF=RSS2/RSS1查表可知戈德菲尔德-匡特(Goldfeld-Quandt)检验Evi100RSS1RSS1101RSS2RSS2102然后计算F统计量值，选取临界值为0.05的统计值比较，如果大于，存在异方差，否则，不存在异方差。以上方法都存在一个最大的问题，是需要进行计算，有没有一种方法可以直接判断呢？答案是…然后计算F统计量值，选取临界值为0.05的统计值比较，如果大103计量经济学第三章模型检验第四章经典回归模课件104计量经济学第三章模型检验第四章经典回归模课件105EViews显示两个检验统计量：F统计量和Obs*R2统计量。White检验的原假设：不存在异方差性（也就是，式（*）中除0以外的所有系数都为0成立）。如果原模型中包含的解释变量较多，那么辅助回归中将包含太多的变量，这会迅速降低自由度。因此，在引入变量太多时，必须谨慎一些。White检验的另外一种形式，就是辅助回归中不包含交叉项。因此White检验有两个选项：交叉项和无交叉项。EViews显示两个检验统计量：F统计量和Obs*R2106计量经济学第三章模型检验第四章经典回归模课件107操作方法：点击方程窗口中的VIEW-RESIDUALTESTS-HETEROSKEDASTICITYTESTS-WHITE即可。Eviews操作实例。操作方法：点击方程窗口中的VIEW-RESIDUALTES108存在异方差该如何解决呢？1、模型的变换，将线性模型变换为非线性模型，例如：2、加权最小二乘法