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第八章 模型设定与诊断检验
一、实验目的 总产值 劳动 资本 1958 8911.4 281.5 120753 1959 10873.2 284.4 122242 1960 11132.5 289 125263 1961 12086.5 375.8 128539 1962 12767.5 375.2 131427 1963 16347.1 402.5 134267 1964 19542.7 478 139038 1965 21075.9 553.4 146450 1966 23052 616.7 153714 1967 26128.2 695 164783 1968 29563.7 790.3 176864 1969 33376.6 816 188146 1970 38354.3 848.4 205841 1971 46868.3 873.1 221748 1972 54308 999.2 239715
输入数据
1、建立工作文件 create a 58 72 （或者采用命令 workfile kk a 58 72）
2、输入数据 data y I k
3、建立回归模型 ls y c I k
台湾地区生产函数为
Y=-32135.74+2.44546L+0.344011K
(-10.728) (0.3987) (8.825)
R2=0.99
模型有很高拟合优度，但变量劳动的统计量值没有通过显著性检验
建立C-D生产函数模型
输入命令 ls log(y) c log(i) log(k)
C-D生产函数为log(y)=-8.393324+0.673615 log(L)+1.180703 log(k)
（4.396919） （3.908039）
R2=0.982456
回归系数符合合理，系数显著
检验C-D生产函数中劳动与资本的回归系数是否相加为1
在估计结果窗口中，点击view---coefficient test---wald---coefficient restrictions,然后在弹出的窗口输入公式表达的约束： c(2)+c(3)=1
弹出结果
第一个表格中的F统计量值，就是利用回归系数线性约束的F检验的结果。从结果中可以看出，p值很小，所以可以拒绝原假设，即规模报酬不变不成立。
缺失变量检验
在估计结果窗口中，点击view---coefficient test---omitted variables-likelihood ratio
在弹出的对话框输入 log(i-2)
如果误差独立且服从正态分布，在H0下，F统计量将有确定样本F分布，分子自由度为添加回归因子数。分母自由度为小于总回归因子的观测值数。对数似数比统计量就是LR检验统计量且渐进服从卡方分布，自由度等于添加回归因子数。
本例中，检验结果不能拒绝原假设，即添加变量不显著。
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