5.3 违背经典假设的计量经济学方法

一、多重共线性二、异方差性三、序列相关性四、随机解释变量问题第三节违背经典假设的计量经济学方法一、多重共线性1.含义

如果有两个或者两个以上的解释变量x之间存在显著的相关性，则称模型存在多重共线性。分类

出现完全共线性。

（1）完全共线性完全共线，例如

（2）一般共线性

一般共线，例如

表现假设X1,和X2共线共线性若不严重，可忽略正的共线性负的共线性原因：经济变量之间客观存在的联系

后果

完全共线后果

若完全共线性

一般共线后果

2、检验图示法，建立解释变量之间的散点图判断

判决系数法

逐步回归法

3.克服多重共线行的方法原理：增量之间的线性关系比总量之间的线性关系弱

①—②

严重共线：应用一阶差分法（或者岭回归法）

一般共线：应用广义差分法（详见第三节）剔除法：经济意义不显著的共线变量可剔除说明：即使存在多重共线，如果解释变量可以通过t检验，可以忽略多重共线问题。一阶差分法软件程序

二、异方差性1.含义表现

递增异方差递减异方差成因：随机误差项中某一因素起了主导作用。

例如，服装需求模型依据需求函数，影响需求量的显著因素主要是收入和价格，详见第7章需求函数部分。

气候变化低收入

高收入后果

显著性检验失效。

如果不满足同方差假设则不能构造有效的t统计量。

2、检验

同方差递增异方差递减异方差图示法戈里瑟法（Glejser）t检验

以一元模型为例布罗施-帕甘（Breusch-Pagan）检验

怀特（White）检验

3、估计[加权(Weight)最小二乘法WLS]原理

WLS软件操作（依据原理，手动）

WLS软件程序（实际操作，自动）

三、序列相关性表现模型存在正序列相关性

样本点在回归直线同侧——正的序列相关

样本点在回归直线异侧——负的序列相关原因：随机误差相中某一因素起到主导作用紧缩政策

扩张政策后果因为参数估计量的有效性证明和t统计量的构造都依赖序列无关假设。（详见参数估计量有效性证明）2，变量的显著性检验失效

2、检验图示法散点图D-W法（Durbin-Wartson检验）

就是说：D.W小时有正相关的可能D.W大时有负相关的可能D.W检验判断标准Ⅲ：du<D.W<4-du序列无关Ⅳ：4-du<D.W<4-dL无法判断Ⅴ：4-dL<D.W<4负序列相关

Ⅰ

Ⅱ

Ⅲ

Ⅳ

Ⅴ0dldu24-du4-dl4Ⅰ：0<D.W<dl

正序列相关Ⅱ：dl<D.W<du无法判断DW处在无法判断区域

Ⅱdl<D.W<du无法判断Ⅳ：4-du<D.W<4-dL无法判断拉格朗日乘数（LM）检验（补充，了解）

3、估计：一阶广义差分法（假设两个X)

杜宾两步法完成参数估计

一阶广义差分法软件操作举例[为什么输入AR(1)]

广义差分法的软件操作如果模型存在软件输入：Y

C

X1…….XKAR(1)AR(2)……AR(L)

四、随机解释变量问题五、软件操作综合练习如果粮食产量作为被解释变量，依据CD生产函数，应选择哪些解释变量建立模型？注：CD生产函数的数学形式：Y=AKαLβ其中，Y:产出；A：效率系数；K:资本；L:劳动力答:Y：粮食产量X：施肥量；种子投入；种植面积；农机动力；农业劳力技术水平一定情况下的计量模型

农机动力和农业劳力参数为负数，经济意义不合理。技术水平变化情况下的计量模型

农业劳力和技术进步的参数为负数，经济意义不合理。分段回归与虚拟变量的引入考虑粮食生产的条件变化，以2000年为拐点，首先进行Chow检验，结果拒绝参数相等的约束，应该分段分段回归结果显示：2000年之前，技术进步不显著2000年之后，技术进步显著，但模型线性关系不显著引入虚拟变量（乘法，持续作用），OLS估计的线性关系仍不显著检验发现存在异方差性，不存在序列相关性，采用WLS，通过检验1983-2000年分段回归结果技术进步不显著，规模报酬不变20