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第11章结束. (第3版280页) 11.9 格兰杰(Granger)因果性检验(不讲) 通过EViews计算的Granger因果性检验的两个F统计量的值见图。SHt 和SZt之间存在单向因果关系。即SZt是SHt变化的Granger原因,但SHt 不是SZt变化的Granger原因。 (第3版280页) 11.9 格兰杰(Granger)因果性检验(不讲) * 第11章 模型的诊断与检验 11.1 模型总显著性的F检验(已讲过) 11.2 模型单个回归参数显著性的t检验(已讲过) 11.3 检验若干线性约束条件是否成立的F检验 11.4 似然比(LR)检验 11.5 沃尔德(Wald)检验 11.6 拉格朗日乘子(LM)检验 11.7 邹(Chow)突变点检验(不讲) 11.8 JB(Jarque-Bera)正态分布检验(不讲) 11.9 格兰杰(Granger)因果性检验(不讲) (第3版252页) 在建立模型过程中,要对模型参数以及模型的各种假定条件作检验。这些检验要通过运用统计量来完成。在第2章和第3章已经介绍过检验单个回归参数显著性的t统计量和检验模型参数总显著性的F统计量。在第5章介绍了模型误差项是否存在异方差的Durbin-Watson检验、White检验;在第6章介绍了模型误差项是否存在自相关的DW检验和BG检验。 本章开始先简要总结模型参数总显著性的F检验、单个回归参数显著性的t检验。然后再介绍几个在建模过程中也很常用的其他检验方法。他们是检验模型若干线性约束条件是否成立的F检验和似然比(LR)检验、Wald检验、LM检验、JB检验以及Granger非因果性检验。 第11章 模型的诊断与检验 11.1 模型总显著性的F 检验 以多元线性回归模型,yt ?0+?1xt1+?2xt2+…+?k xt k+ ut为例, 原假设与备择假设分别是 H0:?1 ?2 … ?k 0; H1:?j不全为零 在原假设成立条件下,统计量 其中SSR指回归平方和;SSE指残差平方和;k+1表示模型中 被估参数个数;T 表示样本容量。判别规则是, 若 F ? F? k,T-k-1 ,接受H0; 若 F F? k,T-k-1 , 拒绝H0。 (详见第3章) (第3版252页) 11.2 模型单个回归参数显著性的t 检验 (第3版253页) 11.3 检验若干线性约束条件是否成立的F 检验 (第3版254页) 例11.1:建立中国国债发行额模型。 首先分析中国国债发行额序列的特征。1980年国债发行额是43.01亿元,占GDP当年总量的1%,2001年国债发行额是4604亿元,占GDP当年总量的4.8%。以当年价格计算,21年间(1980-2001)增长了106倍。平均年增长率是24.9%。 中国当前正处在社会主义市场经济体制逐步完善,宏观经济运行平稳阶段。国债发行总量应该与经济总规模,财政赤字的多少,每年的还本付息能力有关系。 11.3 检验若干线性约束条件是否成立的F 检验 (第3版254页) 例11.1:建立中国国债发行额模型 选择3个解释变量,国内生产总值,财政赤字额,年还本付息额,根据散点图建立中国国债发行额模型如下: DEBTt ?0 +?1 GDPt +?2 DEFt +?3 REPAYt + ut 其中DEBTt表示国债发行总额(单位:亿元),GDPt表示年国内生产总值(单位:百亿元),DEFt表示年财政赤字额(单位:亿元),REPAYt表示年还本付息额(单位:亿元)。 (第3版255页) 用1980?2001年数据得输出结果如下; DEBTt 4.31 +0.35 GDPt +1.00 DEFt +0.88 REPAYt 0.2 2.2 31.5 17.8 R2 0.999, DW 2.12, T 22, SSEu 48460.78, 1980-2001 是否可以从模型中删掉DEFt和REPAYt呢?可以用F统计量完成上述检验。原假设H0是?3 ?4 0(约束DEFt和REPAYt的系数为零)。给出约束模型估计结果如下, DEBTt -388.40 +4.49 GDPt -3.1 17.2 R2 0.94, DW 0.25, T 22, SSEr 座机电话号码, 1980-2001 已知约束条件个数m 2,T- k-1 18。SSEu 48460.78,SSEr 座机电话号码。 因为F 537.5 F 2, 18 3.55,所以拒绝原假设。不能从模型中删除解释变量DEFt和REPAYt。 (第3版256页) 例11.1:建立中国国债发行额模型 EViews可以有三种途径完成上述F检验。 (1)在输出结
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