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第13章模型设定和诊断检验

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系统gmm检验步骤

系统gmm检验步骤

系统gmm检验步骤
系统GMM检验的步骤包括以下几个关键环节：
1. 模型设定：需要根据研究问题设定动态面板数据模型，这通常涉及到因变量的滞后项作为解释变量，以捕捉动态关系。

2. 选择工具变量：在GMM中，选择合适的工具变量（IV）是关键。

工具变量应该与模型中的随机干扰项不相关，但与解释变量相关。

3. 过度识别检验：使用Hansen检验来判断工具变量的有效性。

原假设是所有工具变量都是有效的。

如果p值大于0.1，通常认为不能拒绝原假设，即工具变量是有效的。

如果p值显著，则说明至少有一个工具变量是无效的。

4. 模型估计：在Stata中，可以使用`xtabond2`命令进行系统GMM估计，该命令结合了差分GMM和系统GMM的优点，能够同时处理固定效应和随机效应。

此外，`xtbcfe`命令也可用于处理某些类型的固定效应模型。

5. 模型诊断：除了Hansen检验，还需要进行其他诊断检验，如Sargan检验、AR(1)和AR(2)序列相关检验等，以确保模型估计的一致性和稳健性。

6. 结果解释：根据GMM估计的结果，解释各个变量的系数，并讨论其经济意义和实证研究的含义。

总的来说，在进行系统GMM检验时，需要对模型的设定、工具变量的选择、估计方法、以及模型的诊断检验等方面进行综合考虑，确保估计结果的准确性和可靠性。

模型检验的内容

模型检验的内容

模型检验引言模型检验是指对一个已经构建好的数学模型进行验证和评估的过程。

在科学研究和工程实践中，模型的有效性和可靠性是至关重要的。

通过模型检验，我们可以确定模型的适用范围、精度和准确性，从而为决策提供科学依据。

本文将全面、详细、完整地探讨模型检验的相关内容。

模型检验的意义模型检验是科学研究和工程实践中的必要步骤，它对于保证模型的可靠性和有效性具有重要意义。

通过模型检验，我们可以评估模型的预测能力，验证模型对实际情况的适应性，并为模型在实际应用中提供科学依据。

同时，模型检验还可以帮助我们发现模型的局限性和不足之处，从而改进和完善模型。

模型检验的方法模型检验的方法包括定性检验和定量检验两种。

定性检验定性检验是通过对模型的结构和基本特征进行评估和验证来判断模型的有效性。

在定性检验中，我们可以通过比较模型的结构和实际系统的结构，检查模型是否包含了系统的主要特征和关键过程。

同时，我们还可以通过模拟模型，观察模型的行为和性质，判断模型的合理性和适应性。

定量检验定量检验是通过对模型的输出结果和实际观测数据进行比较和分析来评估模型的准确性和精度。

在定量检验中，我们可以使用一系列统计方法和指标，如均方根误差（RMSE）、相关系数等，来量化模型的预测偏差和拟合程度。

同时，我们还可以通过误差分析、敏感性分析等方法，探讨模型的稳定性和可靠性。

模型检验的步骤模型检验通常包括以下几个步骤：1.收集观测数据：首先，我们需要收集实际观测数据，这些数据将作为模型检验的基础。

2.确定检验指标：根据模型的目标和要求，我们需要选择适当的检验指标。

这些指标应能够全面、准确地评估模型的性能和预测能力。

3.进行定性检验：通过对模型的结构和特性进行定性分析，我们可以初步判断模型的合理性和适应性。

如果模型存在明显的缺陷或不足，需要进行模型修正和改进。

4.进行定量检验：使用统计方法和指标对模型的输出结果和实际观测数据进行比较和分析。

通过比较模型的预测结果和实际观测值，我们可以评估模型的准确性和精度。

计量经济学-第13章 模型设定和诊断检验

计量经济学-第13章 模型设定和诊断检验

(13.2.7)所表明的是，研究者没有使用真正的Yi和Xi，却用
了含有测量误差的替代变量Yi*和Xi*。
11
5、对随机误差项ui不正确的设定 （Specification errors to the stochastic error ）
如果真实的、正确的模型是：
Yi Xiui
并且lnui满足CLRM的假定
就很困难。
表现出数据的协调性；即从模型中估计的残差必须完全随机
（从技术上而言必须是白噪音）。
模型有一定的包容性；即模型应该包容或包括所有与之竞争
的模型。
6
§13.2 设定误差的类型
1、漏掉一个有关变量（1.Omitting A Relevant Variable）
为了简明起见，令这个模型为：
因此，(13.2.2)中的误差项u2i事实上是：
u2i
u1i


4
X
3 i
8
2、包含了一个无需或无关的变量 （Including an unnecessary or irrelevant variable）
假定另一个研究者使用了以下模型：
Yi

1
2 X i

3
X
2 i

4
X
3 i

或近似地为 例如，若 c = 15，k = 5，α = 5%， 由(13.4.3)，真实的显著性水平为 (15／5)(5%) = 15%
(13.4.2) (13.4.3)
28
在实践中，多数研究者都仅报告其“最终”回归结 果，而不透露此前是如何通过大量数据开采或预检验而 得到这些结果的详情。
——这与个人升迁有关！
( E(ˆ3) 2

线性回归分析教案

线性回归分析教案

线性回归分析教案一、引言线性回归是一种常用的统计分析方法，用于研究两个连续型变量之间的线性关系。

在实际应用中，线性回归广泛用于经济学、社会学、医学等领域，用于预测和解释变量之间的关系。

本教案将介绍线性回归的基本原理、模型设定和参数估计方法，以帮助学生深入理解线性回归的概念和应用。

二、教学目标1.了解线性回归的基本原理和假设。

2.学习线性回归模型的设定和参数估计方法。

3.能够使用统计软件实现线性回归模型的计算。

4.掌握线性回归模型的解释和预测能力。

5.理解线性回归模型的运用场景和限制条件。

三、教学内容1.线性回归的基本原理1.1 线性关系的定义1.2 线性回归模型的基本假设1.3 线性回归模型的优点和局限性2.线性回归模型的设定2.1 简单线性回归模型及其参数估计2.2 多元线性回归模型及其参数估计2.3 线性回归模型的变量选择方法3.线性回归模型的参数估计3.1 最小二乘法估计3.2 参数估计的性质和假设检验3.3 模型评估和诊断4.线性回归模型的解释和预测4.1 理解回归系数的含义4.2 判断模型对观测数据的拟合程度4.3 利用回归模型进行预测五、教学方法1.理论讲解与示范通过讲解线性回归的基本原理和模型设定，带领学生了解线性回归模型的概念和应用。

同时，通过实例演示和统计软件的使用展示线性回归模型的计算过程。

2.实践操作与练习在课堂上，安排学生利用统计软件进行线性回归模型的实际计算，并结合具体数据集进行模型拟合和预测操作。

通过实际操作提高学生对线性回归模型的应用能力。

3.案例分析与讨论将一些实际问题、经济数据或社会调查数据与线性回归模型结合，引导学生对模型结果进行解读和讨论，提高学生对模型解释和应用的理解。

六、教学评估1.课堂小测验在课程结束前进行一次小测验，考察学生对线性回归的理解程度和应用能力。

2.作业和项目布置线性回归相关的作业和项目，要求学生独立完成线性回归模型的建立和分析，以检验学生对所学知识的掌握程度。

计量经济学与数据分析作业指导书

计量经济学与数据分析作业指导书

计量经济学与数据分析作业指导书第1章导论 (3)1.1 计量经济学与数据分析概述 (3)1.2 数据类型与来源 (3)1.3 计量经济学模型及其应用 (4)第2章数据的描述性统计分析 (4)2.1 数据的基本特征 (4)2.2 数据可视化 (4)2.3 数据分布特征 (5)2.4 数据质量检验 (5)第3章线性回归模型 (5)3.1 一元线性回归模型 (5)3.2 多元线性回归模型 (6)3.3 参数估计与假设检验 (6)3.4 模型诊断与改进 (6)第4章非线性回归模型 (6)4.1 二次回归模型 (6)4.1.1 二次回归模型的构建 (6)4.1.2 二次回归模型的参数估计 (6)4.1.3 二次回归模型的假设检验 (6)4.1.4 二次回归模型的应用实例 (6)4.2 指数回归模型 (6)4.2.1 指数回归模型的构建 (7)4.2.2 指数回归模型的参数估计 (7)4.2.3 指数回归模型的假设检验 (7)4.2.4 指数回归模型的应用实例 (7)4.3 对数回归模型 (7)4.3.1 对数回归模型的构建 (7)4.3.2 对数回归模型的参数估计 (7)4.3.3 对数回归模型的假设检验 (7)4.3.4 对数回归模型的应用实例 (7)4.4 模型选择与比较 (7)4.4.1 模型选择的原则 (7)4.4.2 模型比较的方法 (7)4.4.3 常用模型选择与比较指标 (7)4.4.4 实际案例中的模型选择与比较 (7)第5章多变量回归模型 (7)5.1 联立方程模型 (7)5.1.1 模型设定与识别 (7)5.1.2 参数估计方法 (7)5.1.3 模型检验与诊断 (7)5.2 面板数据模型 (8)5.2.2 参数估计方法 (8)5.2.3 面板数据模型的应用 (8)5.3 工具变量法 (8)5.3.1 工具变量法的原理 (8)5.3.2 工具变量法的估计方法 (8)5.3.3 工具变量法的应用 (8)5.4 稳健回归方法 (8)5.4.1 稳健回归的必要性 (8)5.4.2 稳健回归方法介绍 (8)5.4.3 稳健回归方法的应用 (8)第6章时间序列分析 (9)6.1 时间序列的基本概念 (9)6.2 自相关与偏自相关分析 (9)6.3 时间序列平稳性检验 (9)6.4 时间序列模型建立与预测 (9)6.4.1 AR模型 (9)6.4.2 MA模型 (9)6.4.3 ARMA模型 (9)6.4.4 ARIMA模型 (9)第7章生存分析 (10)7.1 生存数据及其特点 (10)7.2 生存函数与风险函数 (10)7.3 寿命表与累积风险函数 (10)7.4 Cox比例风险模型 (11)第8章主成分分析 (11)8.1 主成分分析基本原理 (11)8.2 主成分提取与载荷分析 (11)8.3 主成分得分与综合评价 (12)8.4 主成分回归模型 (12)第9章聚类分析 (13)9.1 聚类分析基本概念 (13)9.2 层次聚类法 (13)9.3 K均值聚类法 (13)9.4 密度聚类法 (13)第10章计量经济学应用实例 (14)10.1 财政支出与经济增长关系研究 (14)10.1.1 研究背景 (14)10.1.2 数据与模型 (14)10.1.3 实证分析 (14)10.1.4 结果讨论 (14)10.2 产业结构与就业关系研究 (14)10.2.1 研究背景 (14)10.2.2 数据与模型 (15)10.2.4 结果讨论 (15)10.3 污染物排放与经济增长关系研究 (15)10.3.1 研究背景 (15)10.3.2 数据与模型 (15)10.3.3 实证分析 (15)10.3.4 结果讨论 (15)10.4 教育投入与人力资本关系研究 (15)10.4.1 研究背景 (15)10.4.2 数据与模型 (15)10.4.3 实证分析 (16)10.4.4 结果讨论 (16)第1章导论1.1 计量经济学与数据分析概述计量经济学作为一门应用经济学分支，主要研究如何运用统计学、数学和经济学原理对经济现象进行定量分析。

模型设定和诊断检验

模型设定和诊断检验
Y i12X 2 i3X 3 i v i
(13.3.6) (13.3.7)
18
我们知道：
ˆ 2
yix2i x22i
1
(
ˆ2
y x 2 )( x 3 2 ) ( y x 3 )( x 2 x 3 ) x 2 2 x 3 2 ( x 2 x 3 )2
1、如果X3与X2相关，r23 ≠ 0，那么
bˆห้องสมุดไป่ตู้
和
1
bˆ
1
是有偏误
2
且非一致的。也就是说，
E(bˆ1) 1
E(bˆ12) 2
2、如果X3与X2不相关，r23 = 0，那么bˆ 3 2
0 ，尽管bˆ
现在无
1
偏，但bˆ 1 2 是无偏的。
3、干扰的方差σ2将被不正确地估计。
4、bˆ 1 2 的方差 (
第十三章
计量经济建模： 模型设定和诊断检验
1
经济学家多年来对“真理”的寻求曾给人一种观感： 经济学家们就好像在一间黑房子里搜寻一直原本并不存在 的黑猫；而计量经济学家还经常声称找到了一只。
2
经典线性回归模型的假定之一（假定9）是，分析中 所使用的模型被“正确地”设定；如果模型并未被明确 设定，我们就遇到了这样的问题：模型设定误差（model specification error）或者模型设定偏误（model specification bias）。
因此，(13.2.2)中的误差项u2i事实上是：
u2i u1i 4Xi3
8
2、包含了一个无需或无关的变量 （Including an unnecessary or irrelevant variable）
假定另一个研究者使用了以下模型：

模型的诊断和修正(计量经济学模型专题)



模型的诊断和修正
自相关检验及修正的EViews操作


1.绘图检验自相关问题的EViews操作 进行了OLS回归后，选择EViews主窗口的Quick|Graph命令，输入残差序列名 （Resid），选择图形类型，最后单击确定键即得到残差图。绘制残差序列图也可以通 过Equation对象窗口的Resids按钮或View|Acutal,Fitted,Residual命令实现。 2.DW检验操作 通常OLS回归估计输出结果中包含着对模型的D.W.检验结果，无需单独进行操作。通 过查询DW临界值表可以判断模型自相关问题。DW统计量值越接近2，表明自相关程 度越弱。
哈维检验
戈列瑟检验 自回归条件LM检验 怀特检验 用户自主设定检验
模型的诊断和修正


（3）输出检验结果
F-statistic是辅助方程整体显著性的F统计量；Obs*Rsquared是怀特检验的统计量 ，通过比较 Obs*Rsquared的概率值和显著性水平可以对方程是否存在异方 差进行判断。 图示的怀特检验结果中Obs*R-squared的概率值小于显 著性水平0.05，则拒绝原假设，方程存在异方差。


模型的诊断和修正

内生变量问题与两阶段最小二乘法（TSLS） 最小二乘法要求解释变量与随机误差相互独立， 如 果解释变量与随机误差项不相互独立，模型就 存在 内生性问题。
பைடு நூலகம்
模型的诊断和修正


1. 内生性的含义及后果 当解释变量与随机误差不相互独立时，我们称模型存在内生性问题。 引起内生性问题的原因通常有忽略了重要的解释变量、变量之间存在 联立性、变量存在测量误差等等。 内生性使得模型不能满足OLS的基本假设，对模型进行OLS估计得到 估计量是有偏且不一致的。 2.内生性的解决方法-两阶段最小二乘法（TSLS） 模型存在内生性问题时，需要寻找一组工具变量（Instrument Variable）以消除解释变量和随机误差项之间的相关性。选择的工具 变量应当与解释变量高度相关但与随机误差项无关，且工具变量的个 数应大于等于模型需要估计的系数个数，以保证模型的可识别要求。 两阶段最小二乘法估计的第一阶段是利用原模型解释变量对工具变量 进行最小二乘法估计，得到解释变量的拟合值。第二阶段利用第一阶 段得到的解释变量拟合值对原模型进行最小二乘估计从而得到模型的 估计值。这样可以消除内生性影响，获得较为准确的模型估计值。

4模型设定与诊断

5
理论模型举例——生产函数
Q f T , K , L, Q Ae
t
其中， 1， 1， 1 0 0 0 资本，L表示劳动。
k L


u
u~N Q表示产出量，T表示技术，K表示 公式描述了技术、资本 、劳动与产出量之间 的理论关系，认为只有 加上一个随机扰动项 等式才成立。
• 判别设定的模型能否得到有意义的研究结果，在研究工作 中起着至关重要的作用。
17
一、模型的误设及其后果
• 1. 包含不相干的解释变量： • 则估计量是一致、无偏的，但不是最佳线 性无偏估计量。假设检验是有效的。 • 此外，如果包含的不相干的变量与其它解 释变量相关，则引起的主要后果是解释变 量之间的多重共线性.
1i i 1 2 1i
1i i 1i 1 1i 2 2i i 2 1i 2 1i 1i 2i 1i i 1 2 2 1i 2 1i
(1)如果漏掉的X2与X1相关，则式中的第二项在小样本下求 期望与大样本下求概率极限都不会为零，从而使得OLS估计 量在小样本下有偏，在大样本下非一致。
25
(2)如果X2与X1不相关，则1的估计满足无偏性 与一致性；但这时0的估计却是有偏的。
29
2、检验是否有相关变量的遗漏或函数 形式设定偏误 （1）残差图示法
30
•
残差序列变化图
趋势变化 ：模型设
定时可能遗漏了一随着 时间的推移而持续上升 的变量
循环变化：模型设定
时可能遗漏了一随着时间 的推移而呈现循环变化的
变量
31
• 模型函数形式设定偏误时残差序列呈现正负 交替变化
32
3、检验是否有相关变量的遗漏或函数 形式设定偏误

基础医学模型的建立与验证研究

基础医学模型的建立与验证研究一、引言在医学领域中，建立和验证基础医学模型是非常重要的研究方向。

医学模型的建立旨在探究人体生理及病理的机制，促进临床应用及转化研究。

在本文中，将着重解释基础医学模型的定义、建立、验证和应用。

二、基础医学模型的定义基础医学模型是指具有一定的生理组成和病理特征的研究工具。

模型的建立旨在探索疾病的发生机制，推断其病理过程，并为疾病的临床治疗提供依据和思路。

基础医学模型可分为体内模型和体外模型，两者均具有独特的优点和缺点。

体内模型包括小鼠和大鼠模型、免疫缺陷动物模型等，其最大优势在于动物体内环境复杂，与人体接近，可全面模拟人体疾病；体外模型则包括细胞培养模型、开放试验和封闭试验证等。

其最大缺陷在于模型环境简单，难以反映人体疾病的复杂性。

三、基础医学模型的建立基础医学模型的建立需要确定合适的实验动物，模型类型，研究目标和实验条件等关键因素。

根据研究目的，选择合适的实验方法，进行适当的实验设计，严格的操作规程，进行数据收集和分析，从而确立一个有效的基础医学模型。

在模型建立过程中，通常会涉及到多种生物学技术，如基因编辑技术、蛋白活性检测、形态学评估等。

此外，还要区分实验组和对照组，确保模型的可靠性和有效性。

四、基础医学模型的验证模型验证是模型可靠性的重要保证。

模型的验证有几个方面，其中包括环境因素的验证、实验参数的平衡，实验结果的复现性等。

在验证中，可以借助传统实验方法，如Western blot、PCR等，也可以利用人工智能技术，如机器学习、深度学习等，以提高模型验证的可靠性。

五、基础医学模型的应用基础医学模型在临床研究及医学应用中具有广泛的应用前景。

在新药研发中，可以通过基础医学模型了解药物作用机制，评估药效、毒理和安全性等；在治疗方案制定中，可以根据模型的预测结果，制定更加准确有效的治疗方法。

此外，模型还可以应用于临床诊断、疾病预测和其他医学领域的研究。

六、结论基础医学模型是现代医学研究中的重要组成部分，其建立和验证是医学研究中不可缺少的步骤。

线性模型的选择和诊断

线性模型的选择和诊断线性模型是统计学中常用的一种模型，它在数据分析和预测中具有广泛的应用。

线性模型的选择和诊断是保证模型的准确性和可靠性的关键步骤。

本文将从线性模型的选择和诊断两个方面进行探讨。

一、线性模型的选择线性模型的选择是指在给定的数据集中，选择出最合适的线性模型来描述数据的关系。

线性模型的选择可以通过以下几个步骤来进行。

1. 数据预处理在选择线性模型之前，首先需要对数据进行预处理。

这包括数据清洗、缺失值处理、异常值处理等。

数据预处理的目的是保证数据的准确性和完整性，避免对模型选择产生不良影响。

2. 特征选择特征选择是选择出对目标变量具有显著影响的特征。

常用的特征选择方法有相关系数分析、方差分析、逐步回归等。

通过特征选择可以减少模型的复杂度，提高模型的解释能力。

3. 模型选择准则模型选择准则是选择线性模型的重要依据。

常用的模型选择准则有最小二乘法、最大似然估计、贝叶斯信息准则等。

这些准则可以根据模型的复杂度和拟合优度来选择最合适的线性模型。

4. 模型评估在选择线性模型之后，需要对模型进行评估。

常用的模型评估指标有均方误差、残差分析、拟合优度等。

模型评估的目的是检验模型的准确性和可靠性，发现模型存在的问题并进行修正。

二、线性模型的诊断线性模型的诊断是对已选择的线性模型进行检验和修正的过程。

线性模型的诊断可以通过以下几个方面进行。

1. 残差分析残差是指模型预测值与实际观测值之间的差异。

残差分析可以通过绘制残差图、正态概率图等来检验模型的合理性。

如果残差存在规律性，说明模型存在问题，需要进行修正。

2. 多重共线性检验多重共线性是指自变量之间存在高度相关性的情况。

多重共线性会导致模型参数的不稳定性和解释能力的下降。

常用的多重共线性检验方法有方差膨胀因子和条件数等。

如果存在多重共线性问题，可以通过删除相关性较强的自变量或者进行主成分分析来解决。

3. 异常值检验异常值是指与其他观测值明显不同的观测值。

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•真实模型的离差形式为：
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•将(3)代入(2)： • •因此， 仍是无偏的。 •我们发现：
•将 (3) 代入 (5)：
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第13章模型设定和诊断检验
•x3在真实模型中不存在，它的系数为0。 •因此，这一设定误差(拟合过度)将导致如下后果： •（1）所有参数的OLS估计量都是无偏且一致的，即，
• 结论：一旦根据相关理论把模型建立起来，切忌从 中再忽略掉一个变量。
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•2、包含一个无关变量（模型拟合过度） •现在让我们假定 • •是真实模型，而我们拟合了一下模型： • (13.3.7)
•
(13.3.6)
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•我们知道：
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第13章模型设定和诊断检验
•寻找正确的模型就像寻找圣杯一样。具体而言， 我们需要考虑如下问题：
l 我们如何去寻找一个“正确”的模型？换言之，在经验分析中 选择一个模型的准则有哪些？
l 在实践中，容易遇到哪些类型的模型设定误差？ l 设定误差的后果有哪些？ l 如何侦查设定误差？换言之，我们可以使用哪些诊断工具？ l 一旦侦查出设定误差，我们能采取哪些补救措施？ l 如何评价几个表现不相上下的备选模型？
•4、测量偏误的误差（Errors of measurement bias） 考虑有研究者使用如下模型：
•(13.2.7)
• 其中，
，
，εi和ωi均为测量误差。
•(13.2.7)所表明的是，研究者没有使用真正的Yi和Xi，却用
了含有测量误差的替代变量Yi*和Xi*。
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第13章模型设定和诊断检验
•
•2、如果X3与X2不相关，r23 = 0，那么 偏，但 是无偏的。
，尽管 现在无
•3、干扰的方差σ2将被不正确地估计。
•4、 的方差 (
)是真实估计量的方差的一个有偏误
的估计值。
•5、通常的置信区间和假设检验程序容易给出错误的结论。
•6、所作出的预测不可靠。
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第13章模型设定和诊断检验
•1、模型拟合不足（漏掉一个相关变量）
•真实的模型：
•
(13.3.1)
•但出于某种原因，我们拟合了如下模型：
•
(13.3.2)
•
•后果将会如何？
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第13章模型设定和诊断检验
•三变量回归模型的离差形式： •(1)
•有： (2)
•(3) •两边分别除以∑X2i2：
•(4) •回到前面，有
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•§13.1 模型选择准则
•根据亨得利和理查德的观点，一个被选用于经验分析的 模型应满足如下准则：
l 数据容纳性；即从模型做出的预测必须有逻辑上的可能性。 l 与理论一致；即必须有好的经济含义。 l 回归元的弱外生性；即解释变量或回归元必须与误差项不相
关。
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第13章模型设定和诊断检验
l 表现出参数的不变性；即参数的值必须稳定，否则预测
就很困难。
l 表现出数据的协调性；即从模型中估计的残差必须完全随机
（从技术上而言必须是白噪音）。
l 模型有一定的包容性；即模型应该包容或包括所有与之竞争
的模型。
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•§13.2 设定误差的类型
•
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（X3对X2回归） 第13章模型设定和诊断检验
•于是，等式(4)变换为：
•
(5)
•分别取等式两边的期望值
•
(6)
•（其中，β2和β3都是常数，ui与X2i和X3i不相关）
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第13章模型设定和诊断检验
•于是，漏掉变量X3的后果如下： •1、如果X3与X2相关，r23 ≠ 0，那么 和 是有偏误 •且非一致的。也就是说，
•（2）误差方差σ2的估计是正确的。 •（3）通常的置信区间和假设检验仍然有效。
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第13章模型设定和诊断检验
•（4）但是，一般而言，诸 α 系数的估计值将不是 •有效的，也就是说，它们的方差一般都大于真实模型中 • 的方差。例如：
假定另一个研究者使用了以下模型：
新的误差项是： 因为真模型中λ5 = 0
(13.2.4) (13.2.5)
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第13章模型设定和诊断检验
3、错误的函数形式（Wrong functional form）
再假定又一研究者拟定以下模型：
(13.2.6)
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第13章模型设定和诊断检验
•1、漏掉一个有关变量（1.Omitting A Relevant Variable）
•为了简明起见，令这个模型为：
Байду номын сангаас
•
(13.2.1)
• 其中，Yi = 生产的总成本，Xi = 产量。 •等式(13.2.1)是立方总成本函数。
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第13章模型设定和诊断检验
•但是，假设出于某种原因，研究者决定使用以下模型：
•
(13.2.2)
•由于(13.2.1)被认为是真实的，采用(13.2.2)就构成了一种设定误 差，即漏掉了一个有关变量（Xi3）的误差。 •因此，(13.2.2)中的误差项u2i事实上是：
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第13章模型设定和诊断检验
2、包含了一个无需或无关的变量 （Including an unnecessary or irrelevant variable）
第13章模型设定和诊断 检验
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2020/11/25
第13章模型设定和诊断检验
• 经济学家多年来对“真理”的寻求曾给人一种观感： 经济学家们就好像在一间黑房子里搜寻一直原本并不存在 的黑猫；而计量经济学家还经常声称找到了一只。
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第13章模型设定和诊断检验
• 经典线性回归模型的假定之一（假定9）是，分析 中所使用的模型被“正确地”设定；如果模型并未被明 确设定，我们就遇到了这样的问题：模型设定误差 （model specification error）或者模型设定偏误（model specification bias）。
•5、对随机误差项ui不正确的设定 • （Specification errors to the stochastic error ）
•如果真实的、正确的模型是： • •并且lnui满足CLRM的假定 • •误设为： •
(13.2.8) (13.2.9)
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第13章模型设定和诊断检验
•§13.3 模型设定误差的后果