第5章模型的计量经济学检验.ppt

杜宾两步估计法 利用广义差分法处理序列相关性时，需估计相关系数 的值，可以采用杜宾两步估计法。 案例：中国商品进口模型 1. 通过OLS法建立如下中国商品进口方程： 2. 进行序列相关性检验。 DW检验 则M*关于GDP*的OLS估计结果为： （2）采用科克伦-奥科特迭代法估计? 在Eviews软包下，2阶广义差分的结果为： 多重共线性产生的原因： (1)经济变量之间的内在联系 (2)经济发展的“共向性” (3)模型中含有滞后变量 检验方法： 若散点图呈现某种有规律的变化， 则表明存在序列相关。 （一）图示法 这是最直接的检验方法，可以将估计出的残差 与样本的数量i分别绘制散点图，或者将残差 与 绘制散点图，以此来观察是否存在序列相关。 检验步骤： （二）杜宾-瓦特森检验（Durbin-Watson Test） （1）提出假设 原假设H0：不存在序列相关 备择假设H1：存在序列相关 （2）采用由普通最小二乘法估计得到的残差构造检验统计量DW （3）给定显著性水平a，根据观测值的个数(N)和自变量的个数+常数项（k）查DW分布表，查得临界值dl和du。 （4）将统计量DW与临界值进行比较，判断是否存在序列相关。 DW值 判断结果 4-d1DW4 存在负序列相关 4-duDW4-d1 无法确定 2DW4-du 不存在序列相关 duDW2 不存在序列相关 d1DWdu 无法确定 0DWd1 存在正序列相关 序列相关的修正 （一）广义差分法 该方法是通过差分的办法将原回归模型改为误差项相互独立的模型。 基本步骤： （1）将原回归模型中的变量进行差分变换。变换后的变量为： （2）用变换后的模型替代原模型，然后用普通最小二乘法估计模型参数。 原模型： 变换后的模型： 该方法是先估计?1,?2,?,?l，再对差分模型进行估计 第一步，变换差分模型为下列形式 进行OLS估计，得各Yj（j=i-1, i-2, …,i-l)前的系数?1,?2, ?, ?l的估计值 (二)科克伦-奥科特计算法（Cochrance-Orcutt） 基本步骤： （1）采用OLS对原模型进行估计，然后对残差进行下面的回归： （2）用估计出来的ρ值进行广义差分变换，然后对变换后的方程应用OLS进行新的参数估计。 （3）不断重复前两个步骤，直到当ρ的新估计值与前估计值的差小于0.01或0.05时，或迭代进行了10或20次时，停止迭代。 经济理论指出，商品进口主要由进口国的经济发展水平，以及商品进口价格指数与国内价格指数对比因素决定的。 由于无法取得中国商品进口价格指数，我们主要研究中国商品进口与国内生产总值的关系。（下表）。 （3.32） （20.12） 取?=5%，由于n=24，k=2(包含常数项)，查表得： dl=1.27， du=1.45 由于 DW=0.628 dl ，故: 存在正自相关。 3、运用广义差分法进行自相关的处理 （1）采用杜宾两步法估计? 第一步，估计模型 （1.76） (6.64) (-1.76) (5.88) (-5.19) (5.30) 第二步，作差分变换： （2.76） (16.46) 取?=5%，DWdu=1.43 (样本容量24-2=22) 表明：已不存在自相关 于是原模型为： 与OLS估计结果的差别只在截距项： 取?=5% ，DWdu=1.66(样本容量:22) 表明:广义差分模型已不存在序列相关性。 (3.81) (18.45) (6.11) (-3.61) 可以验证: 仅采用1阶广义差分，变换后的模型仍存在1阶自相关性； 采用3阶广义差分，变换后的模型不再有自相关性，但AR[3]的系数的t值不显著。 什么是多重共线性 如果回归模型的某两个或多个自变量之间出现了相关性，我们就称自变量是多重共线的。 5.3 多重共线性 其中: Ci不全为0，则称为解释变量之间存在完全共线性。 C1X1i+C2X2i+…+CkXki=0 i=1,2,…,n 出现多重共线性的几种情形： （1）研究消费和收入之间的关系 。在建立模型时通常会将当年收入和前一年收入同时作为自变量选入模型中，而当年收入和前一年收入具有较强的相关性，因此，建立的模型就会存在多重共线性。 （2）经济繁荣时期，一些经济变量（收入、消费、投资、价格）都趋于增长；衰