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计量经济学复习知识点重点难点计量经济学知识点第一章导论1、计量经济学的研究步骤：模型设定、估计参数、模型检验、模型应用。
2、计量经济学是统计学、经济学和数学的结合。
3、计量经济学作为经济学的一门独立学科被正式确立的标志：1930年12月国际计量经济学会的成立。
4、计量经济学是经济学的一个分支学科。
第二章简单线性回归模型1、在总体回归函数中引进随机扰动项的原因：①作为未知影响因素的代表；②作为无法取得数据的已知因素的代表；③作为众多细小影响因素的综合代表；④模型的设定误差；⑤变量的观测误差；⑥经济现象的内在随机性。
2、简单线性回归模型的基本假定：①零均值假定；②同方差假定；③随机扰动项和解释变量不相关假定；④无自相关假定；⑤正态性假定。
3、OLS回归线的性质：①样本回归线通过样本均值；②估计值的均值等于实际值的均值；③剩余项ei的均值为零；④被解释变量的估计值与剩余项不相关；⑤解释变量与剩余项不相关。
4、参数估计量的评价标准：无偏性、有效性、一致性。
5、OLS估计量的统计特征：线性特性、无偏性、有效性。
6、可决系数R2的特点：①可决系数是非负的统计量；②可决系数的取值范围为[0,1]；③可决系数是样本观测值的函数，可决系数是随抽样而变动的随机变量。
第三章多元线性回归模型1、多元线性回归模型的古典假定：①零均值假定；②同方差和无自相关假定；③随机扰动项和解释变量不相关假定；④无多重共线性假定；⑤正态性假定。
2、估计多元线性回归模型参数的方法：最小二乘估计、极大似然估计、矩估计、广义矩估计。
3、参数最小二乘估计的性质：线性性质、无偏性、有效性。
4、可决系数必定非负，但是根据公式计算的修正的可决系数可能为负值，这时规定为0。
5、可决系数只是对模型拟合优度的度量，可决系数越大，只是说明列入模型中的解释变量对被解释变量的联合影响程度越大，并非说明模型中各个解释变量对被解释变量的影响程度也大。
6、当R2=0时，F=0；当R2越大时，F值也越大；当R2=1时，F→∞。
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。
![《应用回归分析》课后题答案[整理版]](https://img.taocdn.com/s1/m/603529c1f242336c1eb95eca.png)
《应用回归分析》课后题答案[整理版] 《应用回归分析》部分课后习题答案第一章回归分析概述 1.1 变量间统计关系和函数关系的区别是什么, 答:变量间的统计关系是指变量间具有密切关联而又不能由某一个或某一些变量唯一确定另外一个变量的关系，而变量间的函数关系是指由一个变量唯一确定另外一个变量的确定关系。
1.2 回归分析与相关分析的联系与区别是什么, 答:联系有回归分析和相关分析都是研究变量间关系的统计学课题。
区别有a.在回归分析中，变量y称为因变量，处在被解释的特殊地位。
在相关分析中，变量x和变量y处于平等的地位，即研究变量y与变量x的密切程度与研究变量x与变量y的密切程度是一回事。
b.相关分析中所涉及的变量y与变量x全是随机变量。
而在回归分析中，因变量y是随机变量，自变量x可以是随机变量也可以是非随机的确定变量。
C.相关分析的研究主要是为了刻画两类变量间线性相关的密切程度。
而回归分析不仅可以揭示变量x 对变量y的影响大小，还可以由回归方程进行预测和控制。
1.3 回归模型中随机误差项ε的意义是什么, 答:ε为随机误差项，正是由于随机误差项的引入，才将变量间的关系描述为一个随机方程，使得我们可以借助随机数学方法研究y与x1,x2…..xp的关系，由于客观经济现象是错综复杂的，一种经济现象很难用有限个因素来准确说明，随机误差项可以概括表示由于人们的认识以及其他客观原因的局限而没有考虑的种种偶然因素。
1.4 线性回归模型的基本假设是什么,答:线性回归模型的基本假设有:1.解释变量x1.x2….xp是非随机的，观测值xi1.xi2…..xip是常数。
2.等方差及不相关的假定条件为{E(εi)=0 i=1,2….Cov(εi,εj)=,σ^23.正态分布的假定条件为相互独立。
4.样本容量的个数要多于解释变量的个数，即n>p.1.5 回归变量的设置理论根据是什么,在回归变量设置时应注意哪些问题,答:理论判断某个变量应该作为解释变量，即便是不显著的，如果理论上无法判断那么可以采用统计方法来判断，解释变量和被解释变量存在统计关系。
经济模型分析实践操作手册第1章引言与经济模型基础 (3)1.1 经济模型的概念与作用 (3)1.2 经济模型的分类与构建方法 (4)1.3 经济模型分析的操作流程 (4)第2章数据收集与处理 (5)2.1 数据来源与收集方法 (5)2.1.1 数据来源 (5)2.1.2 数据收集方法 (5)2.2 数据清洗与预处理 (5)2.2.1 数据清洗 (6)2.2.2 数据预处理 (6)2.3 数据整合与描述性统计分析 (6)2.3.1 数据整合 (6)2.3.2 描述性统计分析 (6)第3章经济指标与变量选择 (6)3.1 经济指标体系构建 (6)3.1.1 宏观经济指标 (6)3.1.2 产业经济指标 (7)3.1.3 区域经济指标 (7)3.2 变量选择与筛选方法 (7)3.2.1 定性筛选方法 (7)3.2.2 定量筛选方法 (7)3.2.3 综合筛选方法 (7)3.3 经济变量间的关系分析 (7)3.3.1 相关性分析 (7)3.3.2 因果关系分析 (7)3.3.3 结构分析 (8)第4章模型构建与假设设定 (8)4.1 模型构建的理论依据 (8)4.2 假设条件设定 (8)4.3 模型参数估计与检验 (9)第5章计量经济学方法应用 (9)5.1 线性回归模型 (9)5.1.1 一元线性回归 (9)5.1.2 多元线性回归 (9)5.2 非线性回归模型 (10)5.2.1 逻辑斯蒂回归 (10)5.2.2 多项式回归 (10)5.3 计量经济学软件应用 (10)5.3.1 R软件 (10)5.3.2 Stata软件 (10)5.3.4 SPSS软件 (11)第6章模型诊断与优化 (11)6.1 模型设定检验 (11)6.1.1 理论基础 (11)6.1.2 方法与步骤 (11)6.2 模型参数稳定性分析 (11)6.2.1 理论基础 (11)6.2.2 方法与步骤 (11)6.3 模型优化策略 (11)6.3.1 理论基础 (11)6.3.2 方法与步骤 (12)第7章经济政策分析 (12)7.1 经济政策模拟方法 (12)7.1.1 计量经济模型 (12)7.1.2 计算机模拟 (12)7.1.3 经济政策模拟软件 (12)7.2 政策效应评估 (12)7.2.1 政策效应指标 (12)7.2.2 政策效应分析 (13)7.2.3 敏感性分析 (13)7.3 政策优化与调整建议 (13)7.3.1 政策参数调整 (13)7.3.2 政策组合策略 (13)7.3.3 政策实施路径优化 (13)第8章风险评估与管理 (13)8.1 经济风险识别与度量 (13)8.1.1 风险识别 (13)8.1.2 风险度量 (13)8.2 风险预警与防范策略 (14)8.2.1 风险预警 (14)8.2.2 防范策略 (14)8.3 风险管理方法与应用 (14)8.3.1 风险管理方法 (14)8.3.2 风险管理应用 (14)第9章经济预测与决策 (14)9.1 经济预测方法 (14)9.1.1 趋势预测法 (14)9.1.2 季节性预测法 (14)9.1.3 指数平滑法 (15)9.1.4 回归分析法 (15)9.2 预测结果分析与应用 (15)9.2.1 预测结果分析 (15)9.2.2 预测结果应用 (15)9.3.1 EDSS的构成 (15)9.3.2 EDSS的功能 (16)第10章案例分析与操作实务 (16)10.1 实际经济问题案例分析 (16)10.1.1 案例一：产能过剩问题分析 (16)10.1.2 案例二：区域经济协调发展研究 (16)10.1.3 案例三：消费升级背景下的产业结构调整 (16)10.1.4 案例四：国际贸易摩擦对我国经济的影响 (16)10.2 经济模型分析操作实务 (16)10.2.1 选择合适的经济模型 (16)10.2.2 收集和整理数据 (16)10.2.3 建立模型并进行实证分析 (16)10.2.4 模型结果解读与验证 (16)10.2.5 模型优化与调整 (16)10.3 操作中应注意的问题与建议 (16)10.3.1 数据质量问题 (16)10.3.2 模型选择与适用性 (17)10.3.3 模型参数设置 (17)10.3.4 跨学科综合分析 (17)10.3.5 结果的实践指导意义 (17)10.3.6 持续跟踪与优化 (17)第1章引言与经济模型基础1.1 经济模型的概念与作用经济模型是对现实经济活动进行抽象和简化的理论框架，旨在揭示经济现象之间的内在联系和规律。
农业大数据驱动下的作物智能管理解决方案第1章绪论 (3)1.1 背景与意义 (3)1.2 国内外研究现状 (4)1.3 本书内容安排 (4)第2章农业大数据概述 (4)2.1 农业大数据的定义与特点 (5)2.1.1 数据量大（Volume） (5)2.1.2 数据处理速度快（Velocity） (5)2.1.3 数据类型多样（Variety） (5)2.1.4 数据真实性（Veracity） (5)2.2 农业大数据的来源与类型 (5)2.2.1 土壤数据 (5)2.2.2 气象数据 (5)2.2.3 生物数据 (5)2.2.4 农业经济数据 (5)2.2.3.1 结构化数据 (6)2.2.3.2 非结构化数据 (6)2.3 农业大数据的发展趋势 (6)2.3.1 数据采集与获取技术的进步 (6)2.3.2 数据处理与分析技术的发展 (6)2.3.3 数据共享与开放 (6)2.3.4 智能决策支持系统的应用 (6)第3章作物生长数据采集技术 (6)3.1 土壤信息采集技术 (6)3.1.1 土壤理化性质检测 (6)3.1.2 土壤养分检测 (6)3.1.3 土壤微生物检测 (6)3.2 气象信息采集技术 (7)3.2.1 温度与湿度采集 (7)3.2.2 光照与辐射采集 (7)3.2.3 风速与风向采集 (7)3.3 作物生长状态监测技术 (7)3.3.1 作物生理参数监测 (7)3.3.2 作物形态监测 (7)3.3.3 作物病虫害监测 (7)第4章数据预处理与存储 (7)4.1 数据清洗与整合 (7)4.1.1 数据清洗 (7)4.1.2 数据整合 (8)4.2.1 数据标准化 (8)4.2.2 数据归一化 (8)4.3 数据存储与管理 (8)4.3.1 数据存储 (8)4.3.2 数据管理 (9)第5章作物生长模型构建 (9)5.1 作物生长模型概述 (9)5.2 参数估计与优化 (9)5.2.1 机理模型参数估计 (9)5.2.2 统计模型参数估计 (9)5.2.3 机器学习模型参数优化 (9)5.3 模型验证与评价 (10)5.3.1 模型验证 (10)5.3.2 模型评价 (10)5.3.3 模型应用与优化 (10)第6章智能决策支持系统 (10)6.1 决策树算法在作物管理中的应用 (10)6.1.1 决策树算法原理 (10)6.1.2 决策树算法在作物管理中的应用实例 (10)6.2 人工神经网络在作物管理中的应用 (10)6.2.1 人工神经网络原理 (10)6.2.2 人工神经网络在作物管理中的应用实例 (11)6.3 深度学习技术在作物管理中的应用 (11)6.3.1 深度学习技术原理 (11)6.3.2 深度学习技术在作物管理中的应用实例 (11)6.3.3 深度学习技术在作物病虫害识别中的应用 (11)第7章作物病虫害智能诊断 (11)7.1 病虫害识别技术 (11)7.1.1 人工智能在病虫害识别中的应用 (11)7.1.2 病虫害特征提取 (11)7.1.3 病虫害识别模型的构建与优化 (11)7.2 基于图像处理技术的病虫害诊断 (12)7.2.1 图像采集与预处理 (12)7.2.2 病虫害图像特征提取 (12)7.2.3 基于深度学习的病虫害图像识别 (12)7.3 病虫害预测与防治策略 (12)7.3.1 病虫害预测方法 (12)7.3.2 防治策略 (12)7.3.3 病虫害监测与预警系统 (12)第8章智能灌溉与施肥 (12)8.1 智能灌溉系统设计 (13)8.1.1 系统构架 (13)8.1.2 灌溉决策模型 (13)8.2 施肥策略优化 (13)8.2.1 施肥模型构建 (13)8.2.2 优化算法 (13)8.2.3 施肥决策实现 (13)8.3 水肥一体化技术 (13)8.3.1 技术原理 (13)8.3.2 系统集成 (14)8.3.3 应用案例 (14)第9章农业机械智能管理 (14)9.1 农业机械作业调度优化 (14)9.1.1 作业调度概述 (14)9.1.2 大数据在作业调度中的应用 (14)9.1.3 作业调度优化算法 (14)9.1.4 作业调度系统设计与实现 (14)9.2 基于大数据的农业机械故障诊断 (14)9.2.1 农业机械故障诊断现状 (14)9.2.2 大数据在故障诊断中的应用 (14)9.2.3 故障诊断模型构建 (14)9.2.4 故障诊断系统设计与实现 (14)9.3 农业机械智能导航与路径规划 (15)9.3.1 智能导航与路径规划概述 (15)9.3.2 大数据在智能导航与路径规划中的应用 (15)9.3.3 智能导航与路径规划算法 (15)9.3.4 智能导航与路径规划系统设计与实现 (15)第10章案例分析与应用前景 (15)10.1 作物智能管理解决方案案例 (15)10.1.1 案例一：基于大数据的精准灌溉系统 (15)10.1.2 案例二：无人机在作物病虫害监测中的应用 (15)10.1.3 案例三：基于大数据的智能施肥系统 (15)10.2 农业大数据在农业产业中的应用 (16)10.2.1 农业生产环节 (16)10.2.2 农产品加工环节 (16)10.2.3 农产品销售环节 (16)10.3 智能农业发展前景与挑战 (16)10.3.1 发展前景 (16)10.3.2 挑战 (16)第1章绪论1.1 背景与意义全球人口的增长和气候变化对农业生产带来的挑战，提高作物产量和资源利用效率成为农业发展的重要课题。
数据分析基础教程——数据驱动决策的指南第1章数据分析基础概念 (4)1.1 数据分析的定义与价值 (4)1.2 数据分析的方法与流程 (4)1.3 数据分析工具与技能要求 (5)第2章数据收集与清洗 (5)2.1 数据来源与收集方法 (5)2.1.1 数据来源 (5)2.1.2 数据收集方法 (6)2.2 数据质量评估与清洗 (6)2.2.1 数据质量评估 (6)2.2.2 数据清洗 (6)2.3 数据整合与预处理 (6)2.3.1 数据整合 (6)2.3.2 数据预处理 (7)第3章数据摸索性分析 (7)3.1 数据描述性统计 (7)3.1.1 中心趋势度量 (7)3.1.2 离散程度度量 (7)3.1.3 分布形状度量 (7)3.2 数据可视化 (7)3.2.1 散点图 (7)3.2.2 条形图 (8)3.2.3 饼图 (8)3.2.4 箱线图 (8)3.2.5 直方图 (8)3.3 常见数据分布特征分析 (8)3.3.1 正态分布 (8)3.3.2 偏态分布 (8)3.3.3 伯努利分布 (8)3.3.4 二项分布 (8)3.3.5 指数分布 (8)第4章数据分析方法 (8)4.1 描述性分析 (8)4.1.1 频率分布 (9)4.1.2 图表展示 (9)4.1.3 统计量度 (9)4.1.4 相关性分析 (9)4.2 推断性分析 (9)4.2.1 假设检验 (9)4.2.2 估计理论 (9)4.2.3 方差分析 (9)4.2.4 回归分析 (9)4.3 预测性分析 (9)4.3.1 时间序列分析 (9)4.3.2 机器学习算法 (9)4.3.3 神经网络 (10)4.3.4 模型评估与优化 (10)第5章统计推断基础 (10)5.1 假设检验 (10)5.2 置信区间 (10)5.3 方差分析 (10)第6章回归分析 (11)6.1 线性回归 (11)6.1.1 线性回归的基本概念 (11)6.1.2 一元线性回归 (11)6.1.3 多元线性回归 (11)6.1.4 线性回归的评估 (11)6.2 多元回归 (11)6.2.1 多元回归的概念 (11)6.2.2 多元回归方程的建立 (12)6.2.3 多元回归的应用 (12)6.2.4 多元回归的注意事项 (12)6.3 非线性回归 (12)6.3.1 非线性回归的概念 (12)6.3.2 非线性回归模型 (12)6.3.3 非线性回归的参数估计 (12)6.3.4 非线性回归的应用 (12)6.3.5 非线性回归的评估与优化 (12)第7章数据挖掘与机器学习基础 (12)7.1 数据挖掘概念与任务 (12)7.1.1 数据挖掘的基本概念 (13)7.1.2 数据挖掘的任务 (13)7.2 监督学习算法 (13)7.2.1 线性回归 (13)7.2.2 逻辑回归 (13)7.2.3 决策树 (13)7.2.4 支持向量机 (13)7.3 无监督学习算法 (14)7.3.1 Kmeans聚类 (14)7.3.2 层次聚类 (14)7.3.3 主成分分析 (14)7.3.4 自组织映射 (14)第8章数据可视化与报告撰写 (14)8.1.1 明确目标 (14)8.1.2 简洁明了 (15)8.1.3 合理选择图表类型 (15)8.1.4 适当使用颜色 (15)8.1.5 注意数据精度 (15)8.1.6 优化布局 (15)8.2 常用数据可视化工具 (15)8.2.1 Microsoft Excel (15)8.2.2 Tableau (15)8.2.3 Power BI (15)8.2.4 Python数据可视化库（如Matplotlib、Seaborn等） (15)8.2.5 R语言可视化包（如ggplot2、lattice等） (16)8.3 数据分析报告撰写方法 (16)8.3.1 报告结构 (16)8.3.2 引言 (16)8.3.3 数据概述 (16)8.3.4 分析方法 (16)8.3.5 分析结果 (16)8.3.6 结论与建议 (16)8.3.7 语言风格 (16)第9章数据分析实践案例 (16)9.1 行业案例分析：电商 (16)9.1.1 背景介绍 (17)9.1.2 数据来源与处理 (17)9.1.3 分析方法 (17)9.1.4 案例应用 (17)9.2 行业案例分析：金融 (17)9.2.1 背景介绍 (17)9.2.2 数据来源与处理 (17)9.2.3 分析方法 (17)9.2.4 案例应用 (17)9.3 行业案例分析：医疗 (18)9.3.1 背景介绍 (18)9.3.2 数据来源与处理 (18)9.3.3 分析方法 (18)9.3.4 案例应用 (18)第10章数据驱动决策实施与优化 (18)10.1 数据驱动决策模型构建 (18)10.1.1 数据收集与预处理 (18)10.1.2 特征工程 (19)10.1.3 模型选择与训练 (19)10.1.4 模型评估与调优 (19)10.2 决策优化方法与实践 (19)10.2.2 整数规划 (19)10.2.3 非线性规划 (19)10.2.4 智能优化算法 (19)10.3 数据驱动决策的未来发展 (19)10.3.1 数据驱动与人工智能的融合 (20)10.3.2 多源数据融合 (20)10.3.3 实时数据驱动决策 (20)10.3.4 隐私保护与数据安全 (20)第1章数据分析基础概念1.1 数据分析的定义与价值数据分析是一种通过科学方法对数据进行收集、处理、分析和解释的过程，旨在揭示数据背后的规律、趋势和关联性，为决策提供支持。
§2.11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（不讲）11.9 格兰杰（Granger）因果性检验（不讲）12（第3版252页）在建立模型过程中，要对模型参数以及模型的各种假定条件作检验。
这些检验要通过运用统计量来完成。
在第2章和第3章已经介绍过检验单个回归参数显著性的t 统计量和检验模型参数总显著性的F 统计量。
在第5章介绍了模型误差项是否存在异方差的Durbin-Watson 检验、White 检验；在第6章介绍了模型误差项是否存在自相关的DW 检验和BG 检验。
本章开始先简要总结模型参数总显著性的F 检验、单个回归参数显著性的t 检验。
然后再介绍几个在建模过程中也很常用的其他检验方法。
他们是检验模型若干线性约束条件是否成立的F 检验和似然比（LR ）检验、Wald 检验、LM 检验、JB 检验以及Granger 非因果性检验。
第11章模型的诊断与检验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。
910（2）在非约束模型输出结果窗口中点击View ，选Coefficient Tests,Redundant Variables -Likelihood Ratio 功能（模型中是否存在多余的不重要解释变量），在随后弹出的对话框中填入GDP ，DEF 。
可得计算结果F = 537.5。
（3）在约束模型输出结果窗口中点击View ，选Coefficient Tests, Omitted Variables -Likelihood Ratio 功能（模型中是否丢了重要的解释变量），在随后弹出的对话框中填入拟加入的解释变量GDP ，DEF 。
可得结果F = 537.5。
1211.4 似然比（LR ）检验例11.2：用LR 统计量检验原假设β3 = β4 = 0。
是否成立。
估计结果如下； DEBT t = 4.31 +0.35 GDP t +0.99 DEF t +0.88 REPAY t(0.2) (2.2) (31.5) (17.8)R 2 = 0.9990, DW=2.12, T =22, logL = -115.8888, (1980-2001) 得约束模型估计结果如下，DEBT t = -388.40 +4.49 GDP t(-3.1) (17.2)R 2 = 0.94, DW=0.25, T =22, logL = -161.0583, (1980-2001)计算LR 统计量的值，LR = - 2 [ log L (β~, 2~σ) - log L (βˆ, 2ˆσ) ] = -2 (-161.0583 +115.8888) = 90.34因为LR = 90.34 >χ 2(2) = 5.99，所以推翻原假设。
结论是不能从模型中删除解释变量DEF t 和REPAY t 。
检验结果与上面的F 检验结论相一致。
11.4 似然比（LR）检验似然比（LR）检验的EViews操作有两种途径。
（1）在非约束模型估计结果窗口中点击View，选Coefficient Tests, Redundant Variables -Likelihood Ratio功能（模型中是否存在多余的不重要解释变量），在随后弹出的对话框中填入GDP，DEF。
可得结果。
其中LR（Log likelihood ratio）= 90.34，与上面的计算结果相同。
（2）在约束模型估计结果窗口中点击View，选Coefficient Tests, Omitted Variables -Likelihood Ratio功能（模型中是否丢了重要的解释变量），在随后弹出的对话框中填入拟加入的解释变量GDP，DEF。
可得结果。
其中LR（Log likelihood ratio）= 90.34，与上面的计算结果相同。
131411.5沃尔德（Wald）检验沃尔德检验的优点是只需估计无约束一个模型。
当约束模型的估计很困难时，此方法尤其适用。
另外，F 和LR 检验只适用于检验线性约束条件，而沃尔德检验适用于线性与非线性约束条件的检验。
沃尔德检验的原理是测量无约束估计量与约束估计量之间的距离。
先举一个简单的例子说明检验原理。
比如对如下无约束模型y t = β1 x 1t + β2 x 2 t + β3 x 3 t + v t检验线性约束条件β2 = β3是否成立。
则约束模型表示为y t = β1 x 1t + β2 (x 2 t + x 3 t ) + v t其中β2也可以用β3表示。
因为对约束估计量2~β和3~β来说，必然有2~β-3~β= 0，所以沃尔德检验只需对无约束模型进行估计。
如果约束条件成立，则无约束估计量（2ˆβ-3ˆβ）应该近似为零。
如果约束条件不成立，则无约束估计量(2ˆβ-3ˆβ)应该显著地不为零。
关键是要找到一个准则，从而判断什么是显著地不为零。
21在(11.20)式窗口中点击View ，选Coefficient Tests, Wald-CoefficientRestrictions 功能，并在随后弹出的对话框中填入C(2)/C(3)=0.5，得输出结果如图11.7。
其中χ2= 0.065即是Wald 统计量的值。
上式W = 0.075与此略有出入。
因为W = 0.065对应的概率大于0.05，说明统计量落在原假设的接收域。
结论是接受原假设（约束条件成立）。
11.5沃尔德（Wald）检验11.6 拉格朗日乘子（LM）检验拉格朗日（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得简单时，更适用于这种检验。
LM乘子检验可以检验线性约束也可以检验非线性约束条件的原假设。
对于线性回归模型，通常并不是拉格朗日乘子统计量（LM）原理计算统计量的值，而是通过一个辅助回归式计算LM统计量的值。
2224(3) 建立LM 辅助回归式，= α0+ α1 x 1t + α2 x 2 t + …+ αk x k t + v t , 其中由第一步得到。
(4)用OLS 法估计上式并计算可决系数R 2。
(5)用第四步得到的R 2计算LM 统计量的值。
LM = T R 2其中T 表示样本容量。
在零假设成立前提下，TR 2 渐近服从m个自由度的χ2(m ) 分布，(m )LM = T R 2∼χ2 (m )其中m 表示约束条件个数。
t uˆ11.6 拉格朗日乘子（LM）检验(3) 建立LM辅助回归式如下uˆ= α0 + α1 Ln x1t + α2 Ln x2 t + v ttuˆ由第一步得到。
其中t(4) 用OLS法估计上式并计算可决系数R 2。
uˆ= -10.67 - 0.67 Lnx t1 + 1.18 Lnx t2t(-3.9) (-3.7)(3.9)R2 = 0.89, F = 48.45, DW=1.3 (5) 用第四步得到的R2计算LM统计量的值。
LM = T R 2 = 0.89×15 = 13.35 > χ2(1) = 3.8原假设β3 = 0不成立。
11.7 邹（Chow）突变点检验（不讲）11.8 JB（Jarque-Bera）正态分布检验（不讲）262711.9 格兰杰（Granger ）因果性检验（不讲）（第3版277页）以2变量为例，定义格兰杰非因果性检验如下：如果由y t 和x t 滞后值所决定的y t 的条件分布与仅由y t 滞后值所决定的条件分布相同，即ƒ( y t | y t -1, …, x t -1, …) = ƒ( y t | y t -1, …) 则称x t -1对y t 不存在格兰杰因果性关系。
格兰杰因果性的另一种表述是其他条件不变，若加上x t 的滞后变量后对y t 的预测精度不存在显著性改善，则称x t -1对y t 不存在格兰杰因果性关系。
根据以上定义，格兰杰因果性检验式如下：y t = ∑=−k i i t i y 1α+∑=−k i i t i x 1β+ u 1t如有必要，常数项，趋势项，季节虚拟变量等都可以包括在上式中。
29注意：（1）“格兰杰因果性”的正式名称应该是“格兰杰非因果性”。
只因口语都希望简单，所以称作“格兰杰因果性”。
（2）为简便，通常总是把x t -1 对y t 存在（或不存在）格兰杰因果关系表述为x t （去掉下标-1）对y t 存在（或不存在）格兰杰因果关系（严格讲，这种表述是不正确的）。
（3）格兰杰因果关系与哲学意义的因果关系还是有区别的。
如果说“x t 是y t 的格兰杰原因”只是表明“x t 中包括了预测y t 的有效信息”。
（4）这个概念首先由格兰杰（Granger ）在1969年提出。
11.9 格兰杰（Granger ）因果性检验（不讲）33通过EViews 计算的Granger 因果性检验的两个F 统计量的值见图。
SH t 和SZ t 之间存在单向因果关系。
即SZ t 是SH t 变化的Granger 原因，但SH t 不是SZ t 变化的Granger 原因。
11.9 格兰杰（Granger ）因果性检验（不讲）34Granger 非因果性检验的EViews 操作是，打开SH t 和SZ t 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。
k =5 k =10k =15k =20k =25 H 0：上海综指不是深圳成指变化的Granger 原因1.08 1.36 1.21 1.29 1.40接受 H 0：深圳成指不是上海综指变化的Granger 原因 43.9 23.415.912.610.3拒绝11.9 格兰杰（Granger ）因果性检验（不讲）35注意：（1）滞后期k 的选取是任意的。
实质上是一个判断性问题。
以x t 和y t 为例，如果x t -1对y t 存在显著性影响，则不必再做滞后期更长的检验。
