实验二:设定误差检验.ppt
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实验二:设定误差检验.ppt
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1,1,实验二:
设定误差检验,实验目的:
掌握设定误差常用的检验方法实验内容:
一、DW检验二、LM检验,2,案例分析(第三版),以本章引子中所提出的问题为例,分析“绝对收入”消费理论和“相对收入”以及财富效应等消费理论在中国城镇居民消费水平中的适用性。
有人依据“绝对收入”消费理论,认为模型可设定为,其中,lnY是城镇居民人均年消费性支出的对数值;lnX2是城镇居民人均年消费性支出的对数值。
3,也有人认为,“绝对收入”消费理论不一定很适用于中国的城镇居民消费支出的实际,应考虑“相对收入”消费理论以及财富效应的影响。
因此,主张考虑将“前一期城镇家庭人均可支配收入”和财富因素的影响也纳入模型中,将模型设定为:
其中,lnX3是表征储蓄财富的变量。
本案例中是用可以获得的“城乡居民储蓄存款年底余额”作为城镇居民家庭储蓄财富的代表。
从中国统计年鉴中可以获得1980年-2012年中国城镇居民人均年消费支出、城镇居民人均可支配收入、城乡居民储蓄存款年底余额等数据如下:
4,5,依据表中1980年-2012年的数据,生成新变量lnY和lnX,对模型
(1)进行回归,有如下回归结果:
1是否有遗漏变量的检验,6,回归结果的残差图为:
显然,图中显示可能存在自相关,建模时遗漏了重要的相关变量可能是重要的原因。
7,
(1)DW检验,模型估计结果的DW=0.9480,表明存在正的自相关。
由于遗漏变量了lnX2t-1和lnX3已经是按从小到大的顺序排列,因此,无需重新计算d统计量。
对n=33和k=1,=0.05的DW统计量的临界值为dL=1.383,dU=1.508。
由于DW=0.9480dL=1.383,,表明式
(1)模型显著存在遗漏变量。
为了检验城镇居民人均可支配收入的滞后值lnX2t-1和居民家庭储蓄财富lnX3t这2个变量是否为被遗漏的重要变量,按照LM检验步骤,对于式
(1)的受约束模型,首先生成其残差序列ei(用EE表示),再用EE对全部解释变量(包括遗漏变量)进行回归,结果如下:
8,
(2)LM检验,对于H0:
受约束回归模型,查表20.025
(2)=7.37776,由表中可决系数数据计算,nR2=320.277619=8.8838,显然,nR2=8.88387.37776,应拒绝H0:
受约束回归模型,即式
(1)不合理,可判断存在重要的遗漏变量。
9,10,(3)一般性检验,在对式
(1)回归的基础上,得到R2=0.9994,点击“Forecast”命令,计算Yt的预测值,再对下式进行回归:
结果为:
11,12,由于:
查表得F0.05(2,29)=3.32,由F=15.18163.32,则拒绝原假设H0:
j=0(j=1,2),表明存在某种形式的遗漏变量设定误差问题。
13,2对模型设定的调整,为纠正遗漏变量的设定误差,在解释变量中补充lnX2t-1和lnX3t两个解释变量,对模型回归结果如下:
14,其中,lnX2t-1系数的t检验表明在统计意义上不显著,有可能是冗余变量。
若在模型的解释变量中剔除lnX2t-1,再进行如下的校正:
回归结果为,15,
(1)DW检验查表得n=33和k=2,5%的d-统计量的临界值为dL=1.321和dU=1.577。
结果提示,DW=1.61441.577,DW检验表明不存在正自相关,模型不存在显著的遗漏变量。
(2)LM检验残差序列(用EE表示)关于解释变量(包括变量lnX2t-1)的回归,结果为:
16,17,由表中的可决系数得到nR2=320.008581=0.27459220.025
(1)=5.02389表明应接受H0:
受约束回归模型,认为不包括lnX2t-1的受约束模型成立,进而表明变量lnX2t-1的确是冗余变量,不是重要的遗漏变量。
(3)一般性检验在对式(3)回归的基础上,得到R2=0.999651。
进行如下的回归:
回归结果如下:
18,19,查表得F0.05(2,28)=3.34,F0.01(2,28)=5.45。
由F=3.7674F0.01(2,28)=5.45,则在=0.01下,不能拒绝原假设H0:
j=0(j=1,2),表明式(3)的回归不存在某种形式的遗漏变量设定误差问题。
经变量设定检验说明,对于研究中国城镇居民消费水平,相对更为合理的模型应当是经多种方法检验无遗漏变量的式(3)。
这表明“相对收入”消费理论以及财富效应消费理论对中国城镇居民消费水平更为适用。
需要指出的是,在上述建模过程中,主要是从教学的目的出发进行遗漏、冗余变量的讨论,没有考虑通货膨胀因素,也没有考虑时序数据的特殊问题。
而在实证分析中,还应对这类问题进行讨论。
20,作业:
中国私人汽车拥有量分析1、查找数据(1990-2013年)私人汽车拥有量(Y)/万辆城镇人均可支配收入(X2)/元城镇人口(X3)/亿人公路里程(X4)/万公里2、分析以下模型的设定误差,
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