所有計量經(jīng)濟學檢驗方法(全)

1、精選優(yōu)質(zhì)文檔-傾情為你奉上計量經(jīng)濟學所有檢驗方法一、擬合優(yōu)度檢驗可決系數(shù) TSS為總離差平方和，ESS為回歸平方和，RSS為殘差平方和該統(tǒng)計量用來測量樣本回歸線對樣本觀測值的擬合優(yōu)度。該統(tǒng)計量越接近于1，模型的擬合優(yōu)度越高。調(diào)整的可決系數(shù)其中：n-k-1為殘差平方和的自由度，n-1為總體平方和的自由度。將殘差平方和與總離差平方和分別除以各自的自由度，以剔除變量個數(shù)對擬合優(yōu)度的影響。二、方程的顯著性檢驗(F檢驗)方程的顯著性檢驗，旨在對模型中被解釋變量與解釋變量之間的線性關(guān)系在總體上是否顯著成立作出推斷。原假設與備擇假設：H0:1=2=3=k=0 H1: j不全為0統(tǒng)計量服從自由度為(k , n

2、-k-1)的F分布，給定顯著性水平，可得到臨界值F(k,n-k-1)，由樣本求出統(tǒng)計量F的數(shù)值，通過FF(k,n-k-1)或FF(k,n-k-1)來拒絕或接受原假設H0，以判定原方程總體上的線性關(guān)系是否顯著成立。三、變量的顯著性檢驗（t檢驗）對每個解釋變量進行顯著性檢驗，以決定是否作為解釋變量被保留在模型中。原假設與備擇假設：H0：i=0 （i=1,2k）；H1：i0給定顯著性水平，可得到臨界值t/2(n-k-1)，由樣本求出統(tǒng)計量t的數(shù)值，通過 |t| t/2(n-k-1) 或 |t|t/2(n-k-1)來拒絕或接受原假設H0，從而判定對應的解釋變量是否應包括在模型中。四、參數(shù)的置信區(qū)間參數(shù)

3、的置信區(qū)間用來考察：在一次抽樣中所估計的參數(shù)值離參數(shù)的真實值有多“近”。統(tǒng)計量在(1-)的置信水平下i的置信區(qū)間是，其中，t/2為顯著性水平為、自由度為n-k-1的臨界值。五、異方差檢驗1. 帕克(Park)檢驗與戈里瑟(Gleiser)檢驗試建立方程： 或 選擇關(guān)于變量X的不同的函數(shù)形式，對方程進行估計并進行顯著性檢驗，如果存在某一種函數(shù)形式，使得方程顯著成立，則說明原模型存在異方差性。 如： 帕克檢驗常用的函數(shù)形式：或 若在統(tǒng)計上是顯著的，表明存在異方差性。Glejser檢驗類似于帕克檢驗。 Glejser建議:在從OLS回歸取得誤差項后，使用ei的絕對值與被認為密切相關(guān)的解釋變量再做LS

4、估計，并使用如右的多種函數(shù)形式。若解釋變量的系數(shù)顯著，就認為存在異方差。如下函數(shù)形式：2. 戈德菲爾德-匡特(Goldfeld-Quandt)檢驗G-Q檢驗以F檢驗為基礎，適用于樣本容量較大、異方差遞增或遞減的情況。G-Q檢驗的步驟：將n對樣本觀察值(Xi,Yi)按觀察值Xi的大小排隊將序列中間的c=n/4個觀察值除去，并將剩下的觀察值劃分為較小與較大的相同的兩個子樣本，每個子樣樣本容量均為(n-c)/2對每個子樣分別進行OLS回歸，并計算各自的殘差平方和在同方差性假定下，構(gòu)造如下滿足F分布的統(tǒng)計量給定顯著性水平，確定臨界值F(v1,v2)，若F F(v1,v2)，則拒絕同方差性假設，表明存在

5、異方差。3、懷特（White）檢驗懷特檢驗不需要排序，且適合任何形式的異方差 做如下輔助回歸在同方差假設下 R2為輔助方程的可決系數(shù)，h為輔助方程解釋變量的個數(shù)。六、序列相關(guān)檢驗1. 回歸檢驗法 如果存在某一種函數(shù)形式，使得方程顯著成立，則說明原模型存在序列相關(guān)性。2. 杜賓-瓦森（Durbin-Watson）檢驗法杜賓和瓦森針對原假設：H0: =0，即不存在一階自回歸，構(gòu)如下造統(tǒng)計量：（1）計算DW值（2）給定，由n和k的大小查DW分布表，得臨界值dL和dU（3）比較、判斷若 0D.W.dL 存在正自相關(guān) dLD.W.dU 不能確定 dU D.W.4dU 無自相關(guān) 4dU D.W.4 dL

6、不能確定 4dL D.W.F(m,n-k) ，則拒絕原假設，認為X是Y的格蘭杰原因。九、時間序列平穩(wěn)性檢驗1.DF檢驗隨機游走序列 Xt=Xt-1+t是非平穩(wěn)的，其中t是白噪聲。而該序列可看成是隨機模型Xt=Xt-1+t中參數(shù)= 1時的情形。也就是說，我們對式 Xt=Xt-1+t （1） 做回歸，如果確實發(fā)現(xiàn)=1，就說隨機變量Xt有一個單位根?？勺冃问匠刹罘中问剑篨t=(-1)Xt-1+ t =Xt-1+ t （2） 檢驗（1）式是否存在單位根=1，也可通過（2）式判斷是否有 =0。檢驗一個時間序列Xt的平穩(wěn)性，可通過檢驗帶有截距項的一階自回歸模型 Xt=+ Xt-1 +t （*）中的參數(shù)是否

7、小于1?；蛘撸簷z驗其等價變形式Xt=+ Xt-1+t （*）中的參數(shù)是否小于0 。零假設 H0：= 0；備擇假設 H1： 0 可通過OLS法估計Xt=+ Xt-1+t并計算t統(tǒng)計量的值，與DF分布表中給定顯著性水平下的臨界值比較：如果：t 臨界值，則拒絕零假設H0：= 0 ，認為時間序列不存在單位根，是平穩(wěn)的。2.ADF檢驗在DF檢驗中，實際上是假定了時間序列是由具有白噪聲隨機誤差項的一階自回歸過程AR(1)生成的。但在實際檢驗中，時間序列可能由更高階的自回歸過程生成的，或者隨機誤差項并非是白噪聲，為了保證DF檢驗中隨機誤差項的白噪聲特性，Dicky和Fuller對DF檢驗進行了擴充，形成了A

8、DF（Augment Dickey-Fuller ）檢驗。ADF檢驗是通過下面三個模型完成的：模型3 中的t是時間變量，代表了時間序列隨時間變化的某種趨勢（如果有的話）。 檢驗的假設都是：針對H1 0,檢驗H0= 0，即存在一單位根。模型1與另兩模型的差別在于是否包含有常數(shù)項和趨勢項。實際檢驗時從模型3開始，然后模型2、模型1。何時檢驗拒絕零假設，即原序列不存在單位根，為平穩(wěn)序列，何時檢驗停止。否則，就要繼續(xù)檢驗，直到檢驗完模型1為止。十、協(xié)整檢驗1、兩變量的Engle-Granger檢驗為了檢驗兩變量Yt,Xt是否為協(xié)整，Engle和Granger于1987年提出兩步檢驗法，也稱為EG檢驗。

9、 第一步，用OLS方法估計方程 Yt=0+1Xt+t并計算非均衡誤差，得到：稱為協(xié)整回歸(cointegrating)或靜態(tài)回歸(static regression)。第二步，檢驗$et的單整性。如果$et為穩(wěn)定序列，則認為變量YXtt,為(1,1)階協(xié)整；如果$et為1階單整，則認為變量YXtt,為(2,1)階協(xié)整；。 單整性的檢驗方法仍然是DF檢驗或者ADF檢驗由于協(xié)整回歸中已含有截距項，則檢驗模型中無需再用截距項。如使用模型1進行檢驗時，拒絕零假設H0：=0，意味著誤差項et是平穩(wěn)序列，從而說明X與Y間是協(xié)整的。2、多變量協(xié)整關(guān)系的檢驗擴展的E-G檢驗多變量協(xié)整關(guān)系的檢驗要比雙變量復雜一

10、些，主要在于協(xié)整變量間可能存在多種穩(wěn)定的線性組合。 假設有4個I(1)變量Z、X、Y、W，有如下的長期均衡關(guān)系 ：（1） 其中，非均衡誤差項應是I(0)序列： （2）然而，如果Z與W，X與Y間分別存在長期均衡關(guān)系： 則非均衡誤差項v1t、v2t一定是穩(wěn)定序列I(0)。于是它們的任意線性組合也是穩(wěn)定的。例如 （3）一定是I(0)序列由于vt象（2）中的t一樣，也是Z、X、Y、W四個變量的線性組合，由此（3）也成為該四變量的另一穩(wěn)定線性組合。 （1, -0，-1，-2，-3）對應于（2）的協(xié)整向量，（1,-0，-0，-1,1，-1）對應于（3）式的協(xié)整向量。對于多變量的協(xié)整檢驗過程，基本與雙變量情形相同，即需檢驗變量是否具有同階單整性，以及是否存在穩(wěn)定的線性組合。