[数学]11-模型的诊断与检验.ppt

例11.8 （file: 5stock） ： 以661天（1999年1月4日至2001年10月5日）的上证综指（SHt）和深证成指（SZt）数据为例，进行双向的Granger非因果性分析。两个序列存在高度的相关关系，那么两个序列间可能存在双向因果关系，也有可能存在单向因果关系。 （第3版278页） 11.9 格兰杰（Granger）因果性检验 （第3版279页） 11.9 格兰杰（Granger）因果性检验 （第3版280页） 11.9 格兰杰（Granger）因果性检验 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 Granger非因果性检验的EViews操作是，打开SHt和SZt的数剧组窗口，点击View键，选Granger Causility功能。在随后打开的对话框口中填上滞后期数2，点击OK键，即可得到图11.20的检验结果。 用滞后5, 10, 15, 20, 25期的检验式分别检验，结果见下表： 结论都是上海综指不是深圳成指变化的Granger原因，但深圳成指是上海综指变化的Granger原因。 （第3版280页） 11.9 格兰杰（Granger）因果性检验 （第3版281页） 11.9 格兰杰（Granger）因果性检验 第11章结束. H1: all equal zero. 规模报酬不变的检验 r=restricted Death rate: skew to the left, easy test/ exam Skew to the right : family income , （第10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（只讲应用） 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 11.9 格兰杰（Granger）因果性检验 11.11赤池信息准则（AIC） File:li-11-1 File:li-11-3 file: 5stock （第3版252页） 第11章 模型的诊断与检验 11.1 模型总显著性的F 检验 （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） 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） （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）在输出结果窗口中点击View，选Coefficient Tests, Wald Coefficient Restrictions功能（Wald参数约束检验），在随后弹出的对话框中填入c(3) = c(4) = 0。可得如下结果。其中F = 537.5。 （第3版256页） 例11.1：建立中国国债发行额模型 （第3版256页） 例11.1：建立中国国债发行额模型 11.4 似然比（LR）检验 （第3版257页） 11.4 似然比（LR）检验 （第3版258页） 11.4 似然比（LR）检验 11.5沃尔德（Wald）检验（只讲应用） （第3版259页） 11.5沃尔德（Wald）检验（只讲应用） （第3版260页） 11.5沃尔德（Wald）检验（只讲应用） （第3版261页） 11.5沃尔德（Wald）检验（只讲应用） （第3版262页） 11.6 拉格朗日乘子（LM）检验（只讲应用） 拉格朗日（Lagrange）乘子（LM）检验只需估计约束模型。所以当施加约束条件后模型形式变