第十五章定义和诊断检验.pptVIP免费

第十五章定义和诊断检验第十五章定义和诊断检验经验研究经常是一种相互影响的过程。这一过程从估计关系的定义开始。选择定义常含有几个选择：变量，连接这些变量的函数，以及当数据是时间序列时表示变量间关系的动态结构。不可避免地，在初始定义的恰当性方面存在不确定性。一旦估计了方程，EViews提供了评价方程定义质量的工具。随着改进，检验结果将影响所选择的定义，这一过程将重复下去，直到方程定义恰当为止。本章描述了在方程对象的View和Procs中关于定义检验统计量的多个菜单。我们试图提供足够的统计方法来进行这些检验，但是实际考虑的许多描述是不完全的，建议查阅标准统计和经济计量学参考资料。下面描述的每一检验过程包括假设检验的原假设定义。检验指令输出包括一个或多个检验统计量样本值和它们的联合概率值（p值）。p值说明在原假设为真的情况下，样本统计量绝对值的检验统计量大于或等于临界值的概率。这样，低的p值就拒绝原假设。例如，如果p值在0.05和0.1之间，原假设在5%被拒绝而不是在1%水平。切记：对每一检验都有不同假设和分布结果。例如，有些检验统计量有确切的有限的样本分布（常为t或F分布）。其它是服从近似分布的大样本检验统计量。每一检验的内容都不同，将分别描述。方程对象菜单的View中给出三种检验类型选择来检验方程定义。包括系数检验、残差检验和稳定性检验：其它检验在其它章节讨论。它们包括单位根检验（13章）、Granger因果检验（8章）和Johansen协整检验（19章）。§§15.115.1系数检验系数检验系数检验对估计系数的约束进行评价，包括对遗漏变量和冗余变量特殊情况的检验。一、一、WaldWald检验——系数约束条件检验检验——系数约束条件检验11、、WaldWald检验原理检验原理Wald检验没有把原假设定义的系数限制加入回归，通过估计这一无限制回归来计算检验统计量。Wald统计量计算无约束估计量如何满足原假设下的约束。如果约束为真，无约束估计量应接近于满足约束条件。下面给出计算Wald检验统计量的一般公式。考虑一个一般非线性回归模型)(fy其中y和是T维向量，是待估计参数的k维向量。对参数的任何约束可以写为：0)(:0gHg是一个光滑函数，(对加入q个约束条件)。Wald统计量由下式计算：qkRRg:)()()()()(1bgbbgbVbbgbTgWT为观测值个数，b是非限制参数估计向量。下式给出b的估计方差V：kTuusbbgbbgTsV212,)()(u是无...