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所有计量经济学检验方法
1、回归分析：回归分析是用来确定两个变量之间相关关系的一种统计方法，它能够推断出一个变量对另一个变量的影响程度。
常用的回归检验包括偏直斜率检验、R平方检验、Durbin-Watson检验、自相关检验、Box-Cox检验等。
2、主成分分析：主成分分析（PCA）是一种统计分析方法，用于消除随机变量之间的相关性，从而简化数据分析过程。
常用的方法有二元主成分分析（BPCA）、多元主成分分析（MPCA）
3、因子分析：因子分析是一种统计学方法，用于确定从多个离散观测变量中提取的隐含变量。
常用的因子分析检验包括KMO检验、Bartlett 统计量检验、条件双侧门限统计量检验等。
4、多元分析：多元分析是一种统计学方法，用于探索随机变量之间的关系，常用的多元分析检验包括多元弹性网络（MANOVA）、多元回归（MR）以及结构方程模型（SEM）。
5、聚类分析：聚类分析是一种用于探索研究数据中的结构和特征的统计学方法。
它主要是将数据集分组，以便对数据集中的每组信息单独进行分析。
常用的聚类分析检验有K均值聚类、层次聚类、嵌套聚类等。
6、特征选择：特征选择是一种数据分析技术，用于从大量可能的特征中，选择有效的特征变量。
计量经济学f检验笔记计量经济学中的F检验通常用于检验回归模型的显著性。
在多元线性回归模型中，F检验用于判断所有的自变量与因变量之间的线性关系是否显著。
以下是一份关于F检验的详细笔记：一、F检验的基本概念F检验用于检验回归模型的显著性。
具体来说，它检验模型中所有自变量与因变量之间的线性关系是否显著。
如果F检验的统计量值较大，且对应的p值较小，则说明模型中至少有一个自变量与因变量之间的线性关系是显著的，模型具有统计意义。
二、F检验的计算F检验的统计量计算公式为：F=(SSR/k)/(SSE/n-k)，其中SSR 是回归平方和，SSE是残差平方和，k是自变量的个数，n是样本容量。
SSR和SSE的计算公式分别为：SSR=∑(yhat-y)^2，SSE=∑(y-yhat)^2，其中yhat是因变量的预测值，y是实际观测值。
三、F检验的判断标准一般而言，如果F检验的统计量值大于临界值F(k-1,n-k)，则说明回归模型具有显著性。
临界值F(k-1,n-k)可以根据自由度和给定的置信水平从F分布表中找到。
在给定的置信水平下，如果F检验的p值小于某个阈值（如0.05），则通常认为回归模型具有统计意义。
四、F检验的应用场景F检验广泛应用于计量经济学、统计学等领域。
例如，在金融领域中，可以使用F检验来评估股票价格与多个宏观经济指标之间的线性关系是否显著；在医学领域中，可以使用F检验来分析患者症状与疾病之间的线性关系是否显著。
总之，F检验是计量经济学中非常重要的统计方法之一，它用于判断多元线性回归模型中自变量与因变量之间的线性关系是否显著。
通过正确理解和应用F检验，可以更好地评估模型的统计意义和预测能力。
计量经济学知识点汇总1. 变量类型
- 连续变量和离散变量
- 定量变量和定性变量
- 内生变量和外生变量
2. 数据类型
- 横截面数据
- 时间序列数据
- 面板数据
3. 回归分析
- 简单线性回归
- 多元线性回归
- 非线性回归模型
4. 估计方法
- 普通最小二乘法(OLS)
- 加权最小二乘法(WLS)
- 极大似然估计法(MLE)
5. 假设检验
- t检验
- F检验
- 拉格朗日乘数检验
6. 模型诊断
- 异方差性
- 自相关
- 多重共线性
7. 面板数据模型
- 固定效应模型
- 随机效应模型
- hausman检验
8. 时间序列分析
- 平稳性和单位根检验
- 自回归模型(AR)
- 移动平均模型(MA)
- 自回归移动平均模型(ARMA)
9. 计量经济学软件
- Stata
- EViews
- R
10. 应用领域
- 宏观经济分析
- 微观经济分析
- 金融经济分析
- 政策评估
以上是计量经济学的一些主要知识点,涵盖了变量类型、数据类型、回归分析、估计方法、假设检验、模型诊断、面板数据模型、时间序列分析等内容,以及常用的计量经济学软件和应用领域。
所有计量经济学检验方法(全)计量经济学所有检验方法一、拟合优度检验 可决系数TSSRSSTSS ESS R -==12 TSS 为总离差平方和，ESS为回归平方和，RSS 为残差平方和该统计量用来测量样本回归线对样本观测值的拟合优度。
该统计量越接近于1，模型的拟合优度越高。
调整的可决系数)1/()1/(12----=n TSS k n RSS R 其中：n-k-1为残差平方和的自由度，n-1为总体平方和的自由度。
将残差平方和与总离差平方和分别除以各自的自由度，以剔除变量个数对拟合优度的影响。
二、方程的显著性检验(F 检验)方程的显著性检验，旨在对模型中被解释变量与解释变量之间的线性关系在总体上是否显著成立作出推断。
原假设与备择假设：H 0:β1=β2=β3=…βk =0 H 1:βj 不全为0 统计量)1/(/--=k n RSS kESS F 服从自由度为(k , n-k-1)的F分布，给定显著性水平α，可得到临界值Fα(k,n-k-1)，由样本求出统计量F的数值，通过F>Fα(k,n-k-1)或F≤Fα(k,n-k-1)来拒绝或接受原假设H，以判定原方程总体上的线性关系是否显著成立。
三、变量的显著性检验（t检验）对每个解释变量进行显著性检验，以决定是否作为解释变量被保留在模型中。
原假设与备择假设：H0：βi=0 （i=1,2…k）；H1：βi≠0给定显著性水平α，可得到临界值tα/2(n-k-1)，由样本求出统计量t的数值，通过|t|> tα/2(n-k-1) 或|t|≤tα/2(n-k-1)来拒绝或接受原假设H0，从而判定对应的解释变量是否应包括在模型中。
四、参数的置信区间参数的置信区间用来考察：在一次抽样中所估计的参数值离参数的真实值有多“近”。
统计量)1(~1ˆˆˆ----'--=k n t k n c S t iiii iiie e βββββ在(1-α)的置信水平下βi 的置信区间是( , ) ββααββi i t s t s ii-⨯+⨯22，其中，t α/2为显著性水平为α、自由度为n-k-1的临界值。
所有计量经济学检验方法1. OLS回归分析：OLS（Ordinary Least Squares）是一种常用的回归分析方法，它通过最小二乘估计来计算自变量对因变量的影响。
OLS回归分析可用于检验两个或多个变量之间的关系。
2.t检验：t检验用于检验样本均值与总体均值之间的差异是否显著。
在计量经济学中，常常用t检验来检测回归系数的显著性，即判断自变量对因变量的影响是否显著。
3.F检验：F检验用于检验回归模型的整体显著性。
通过F检验可以判断回归模型中自变量的组合对因变量的影响是否显著。
4.残差分析：残差分析用于检验回归模型的拟合优度。
它通过对回归模型的残差进行统计分析，判断残差是否符合正态分布、是否存在异方差等，并据此评估回归模型的合理性。
5.雅克-贝拉检验：雅克-贝拉检验用于检验时间序列数据的自相关性。
自相关性是指时间序列数据中的随机误差项之间存在相关性，为了使回归模型的估计结果有效，需要排除自相关性的影响。
6. ARIMA模型：ARIMA（Autoregressive Integrated Moving Average）模型是一种常用的时间序列分析模型，用于分析和预测时间序列数据。
ARIMA模型可以用于检验时间序列数据的平稳性和趋势。
7. Granger因果检验：Granger因果检验用于检验两个时间序列变量之间的因果关系。
通过检验一个变量的过去值对另一个变量的当前值的预测能力，可以判断两个变量之间是否存在因果关系。
8.卡方检验：卡方检验用于检验两个或多个分类变量之间是否存在显著差异。
在计量经济学中，卡方检验常用于检验变量之间的相关性和拟合优度。
9.随机效应模型和固定效应模型：随机效应模型和固定效应模型是面板数据分析中常用的方法。
它们通过考虑个体特征对经济现象的影响，帮助研究人员解决面板数据中存在的个体特征和时间特征之间的内生性问题。
10.引导变量法：引导变量法用于解决因果关系中的内生性问题。
通过引入其他变量作为工具变量，可以将内生性引起的估计偏误消除或减小。
计量经济学-假设检验答案版本汇总第五题假设检验答案版本汇总1. 对总体ξ的分布律或分布参数作某种假设，根据抽取的样本观测值，运⽤数理统计的分析⽅法，检验这种假设是否正确，从⽽决定接受假设或拒绝假设，这⼀统计推断过程就是所谓的假设检验。
下⾯通过⼀个实例说明假设检验的基本思想及推理⽅法。
例1 某⼯⼚⽣产⼀种电⼦元件，在正常情况下电⼦元件的使⽤寿命ξ（单位：⼩时）服从正态分布.某⽇从该⼚⽣产的⼀批电⼦元件中随机抽取16个，测得样本均值，假定电⼦元件寿命的⽅差不变，能否认为该⽇⽣产的这批电⼦元件的寿命均值.解：依题意，就是已知总体，且，要求检验下⾯的假设通常称假设为原假设，称假设为备择假设，检验的⽬的就是要在原假设与备择假设之间选择其中之⼀，若认为原假设是正确的，则接受；若认为原假设是不正确的，则拒绝⽽接受备择假设.从抽样检查的结果知样本均值，显然样本均值与假设的总体均值之间存在差异，对于之间出现的差异可以有两种不同的解释：(1) 原假设是正确的，即总体均值，由于抽样的随机性，之间出现某些差异是完全可以接受的；(2) 原假设是不正确的，即总体均值，因此之间出现的差异不是随机性的，即之间存在实质性、显著性的差异。
上述两种解释哪⼀种较合理呢? 回答这个问题的依据是⼩概率的实际不可能性原理，在原假设正确的条件下，合理地构造⼩概率事件A，再对⼀次试验的结果考察A有没有出现，若A出现，则说明不正确，若A没有出现，则没理由认为不正确。
请看下⾯的具体操作。
设原假设正确，即，则统计量，考虑其中a称为显著⽔平，称为统计量u的临界值，通常a取较⼩的值，如0.05或0.01，当显著⽔平时，查表得，则因为很⼩，所以事件是⼩概率事件，根据⼩概率事件的实际不可能性原理，可以认为在原假设正确的条件下这样的事件实际上是不可能发⽣的，但现在抽样检查的结果是上述⼩概率事件竞然发⽣了，这表明抽样检查的结果与原假设不相符合，即样本均值与假设的总体均值之间存在显著差异，因此，应当拒绝原假设，接受备择假设，即认为该⽇⽣产的这批电⼦元件的寿命均值（⼩时）.应当指出，上述结论是取显著⽔平时得到的，若改取显著⽔平，则，从⽽有，因为抽样检查的结果是，可见⼩概率事件没有发⽣，所以没有理由拒绝原假设，就应当接受，即可以认为该⽇⽣产的这批电⼦元件的寿命均值（⼩时）.由此可见，假设检验的结论与选取的显著⽔平a有密切的关系，因此，必须说明假设检验的结论是在怎样的显著⽔平a下作出的。
计量经济学所有检验分布，给定显著性水平α，可得到临界值Fα(k,n-k-1)，由样本求出统计量F的数值，通过F>Fα(k,n-k-1)或F≤Fα(k,n-k-1)来拒绝或接受，以判定原方程总体上的线性关系是否原假设H显著成立。
三、变量的显著性检验（t检验）对每个解释变量进行显著性检验，以决定是否作为解释变量被保留在模型中。
=0 （i=1,2…k）；原假设与备择假设：H0：βiH1：β≠0i给定显著性水平α，可得到临界值tα/2(n-k-1)，由样本求出统计量t的数值，通过|t|> tα/2(n-k-1) 或|t|≤tα(n-k-1)/2来拒绝或接受原假设H0，从而判定对应的解释变量是否应包括在模型中。
四、参数的置信区间参数的置信区间用来考察：在一次抽样中所估计的参数值离参数的真实值有多“近”。
统计量)1(~1ˆˆˆ----'--=k n t k n c S t iiii iiie e βββββ在(1-α)的置信水平下βi的置信区间是( , ) ββααββi i t s t s ii-⨯+⨯22，其中，t α/2为显著性水平为α、自由度为n-k-1的临界值。
五、异方差检验1. 帕克(Park)检验与戈里瑟(Gleiser)检验 试建立方程：iji i X f e ε+=)(~2 或iji i X f e ε+=)(|~|选择关于变量X 的不同的函数形式，对方程进行估计并进行显著性检验，如果存在某一种函数形式，使得方程显著成立，则说明原模型存在异方差性。
如： 帕克检验常用的函数形式：ie X Xf jiji εασ2)(=或ijiiX e εασ++=ln ln )~ln(22若α在统计上是显著的，表明存在异方差性。
Glejser 检验类似于帕克检验。
Glejser 建议:在从OLS 回归取得误差项后，使用e i 的绝对值与被认为密切相关的解释变量再做LS 估计，并使用如右的多种函数形式。
最全计量经济学检验汇总现代计量经济学的检验包括以下三个大类：§1.1 系数检验一、Wald检验--系数约束条件检验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。
考虑一个线性回归模型：和一个线性约束：，R是一个已知的阶矩阵，r是q维向量。
Wald统计量在下服从渐近分布，可简写为：进一步假设误差独立同时服从正态分布，我们就有一确定的、有限的样本F-统计量是约束回归的残差向量。
F统计量比较有约束和没有约束计算出的残差平方和。
如果约束有效，这两个残差平方和差异很小，F统计量值也应很小。
EViews显示和F统计量以及相应的p值。
假设Cobb-Douglas生产函数估计形式如下：（1）Q为产出增加量，K为资本投入，L为劳动力投入。
系数假设检验时，加入约束。
为进行Wald检验，选择View/Coefficient Tests/Wald-Coefficient Restrictions，在编辑对话框中输入约束条件，多个系数约束条件用逗号隔开。
约束条件应表示为含有估计参数和常数（不可以含有序列名）的方程，系数应表示为c(1)，c(2)等等，除非在估计中已使用过一个不同的系数向量。
为检验规模报酬不变的假设，在对话框中输入下列约束：c(2)+c(3)=1二、遗漏变量检验这一检验能给现有方程添加变量，而且询问添加的变量对解释因变量变动是否有显著作用。
原假设是添加变量不显著。
选择View/Coefficient Tests/Omitted Variables-Likehood Ration，在打开的对话框中，列出检验统计量名，用至少一个空格相互隔开。
例如：原始回归为LS log(q) c log(L) log(k) ，输入：K L，EViews将显示含有这两个附加解释变量的无约束回归结果，而且显示假定新变量系数为0的检验统计量。
三、冗余变量冗余变量检验可以检验方程中一部分变量的统计显著性。
更正式，可以确定方程中一部分变量系数是否为0，从而可以从方程中剔出去。
只有以列出回归因子形式，而不是公式定义方程，检验才可以进行。
选择View/Coefficient Tests/Redundant Variable-likelihood Ratio，在对话框中，输入每一检验的变量名，相互间至少用一空格隔开。
例如：原始回归为：Ls log(Q) c log(L) log(K) K L，如果输入K L，EViews显示去掉这两个回归因子的约束回归结果，以及检验原假设（这两个变量系数为0）的统计量。
§1.2 残差检验一、相关图和Q-统计量在方程对象菜单中，选择View/Residual Tests/Correlogram-Q-Statistics，将显示直到定义滞后阶数的残差自相关性和偏自相关图和Q-统计量。
在滞后定义对话框中，定义计算相关图时所使用的滞后数。
如果残差不存在序列相关，在各阶滞后的自相关和偏自相关值都接近于零。
所有的Q-统计量不显著，并且有大的P值。
二、平方残差相关图选择View/Residual Tests/Correlogram Squared Residual，在打开的滞后定义对话框，定义计算相关图的滞后数。
将显示直到任何定义的滞后阶数的平方残差的自相关性和偏自相关性，且计算出相应滞后阶数的Q-统计量。
平方残差相关图可以用来检查残差自回归条件异方差性（ARCH）。
见下面ARCH LM检验。
如果残差中不存在ARCH，在各阶滞后自相关和偏自相关应为0，且Q统计量应不显著。
三、直方图和正态检验选择View/Residual Tests/Histogram Normality，将显示直方图和残差的描述统计量，包括检验正态性的Jarque-Bera统计量。
如果残差服从正态分布，直方图应呈钟型，J-B统计量应不显著。
四、序列相关LM检验选择View/Residual Tests /Serial correlation LM Test定义AR或MA最高阶数。
这一检验可以替代Q-统计量检验序列相关。
属于渐近检验（大样本）一类，被称为拉格朗日乘数（LM）检验。
与D-W统计量仅检验AR(1)误差不同，LM检验可应用于检验高阶ARMA误差，而且不管是否有滞后因变量均可。
因此，当我们认为误差可能存在序列相关时，更愿意用它来进行检验。
LM检验原假设为：直到p阶滞后，不存在序列相关。
五、ARCH LM检验Engle(1982)提出对残差中自回归条件异方差（Autoregressive Conditional Heteroskedasticity, ARCH）进行拉格朗日乘数检验(Lagrange multiplier test)，即LM检验。
选择View/Residual Tests/ARCH LM Tests进行检验，定义要检验的ARCH阶数。
ARCH LM检验统计量由一个辅助检验回归计算。
为检验原假设：残差中直到q阶都没有ARCH，运行如下回归：式中e是残差。
这是一个对常数和直到q阶的滞后平方残差所作的回归。
F统计量是对所有滞后平方残差联合显著性所作的检验。
Obs*统计量是LM检验统计量，它是观测值数乘以检验回归。
六、White异方差性检验White (1980) 提出了对最小二乘回归中残差的异方差性的检验。
包括有交叉项和无交叉项两种检验。
White检验是检验原假设：不存在异方差性。
检验统计量通过一个辅助回归来计算。
利用回归因子所有可能的交叉乘积对残差做回归。
例如：假设估计如下方程式中b估计系数，e是残差。
检验统计量基于辅助回归：F统计量是对所有交叉作用（包括常数）联合显著性的检验。
选择view/Residual test/White Heteroskedasticity进行White's异方差检验。
EViews对检验有两个选项：交叉项和没有交叉项。
有交叉项包括所有交叉作用项。
但如果回归右边有许多变量，交叉项的个数会很多，所以把它们全包括在内不实用。
无交叉项选项仅使用回归因子平方进行检验回归。
§1.3 定义和稳定性检验EViews提供了一些检验统计量选项，它们检查模型参数在数据的不同子区间是否平稳。
一个推荐的经验方法是把观测值区间T分为T1和T2两部分。
T1个观测值用于估计，T2个观测值用于检验和评价。
把所有样本数据用于估计，有利于形成最好的拟合，但没有考虑到模型检验，也无法检验参数不变性，估计关系的稳定性。
检验预测效果要用估计时未用到的数据，建模时常用T1区间估计模型，用T2区间检验和评价效果。
例如居民收入，企业的销售，或其他指标，留下一部分样本进行检验。
对于子区间T1和T2的相对大小，没有太明确的规则。
有时可能会出现明显的结构变化的转折点，例如战争，石油危机等。
当看不出有转折点时，常用的经验方法是用85%-90%的数据作估计，剩余的数据作检验。
EViews提供了现成方法，进行这类分析很方便。
一、Chow分割点检验分割点Chow检验的思想是把方程应用于每一个子样本区间，看看估计方程中是否存在显著差异。
显著差异说明关系中有结构变化。
为了进行Chow间断点检验，选择View/Stability Tests/Chow Breakpoint Test...出现对话框以后，填入间断点的日期。
原假设：不存在结构变化。
二、Chow预测检验Chow预测检验先估计了包括T1区间子样本的模型，然后用估计的模型去预测在剩余的T2区间样本的因变量的值。
如果真实值和预测值差异很大，就说明模型可能不稳定。
检验适用于最小二乘法和二阶段最小二乘法。
原假设为无结构变化。
选择View/Stability Test /Chow Forecast Test进行Chow预测检验。
.对预测样本开始时期或观测值数进行定义。
数据应在当前观测值区间内。
三、RESET Test由Ramsey（1969）提出RESET方法，即回归定义错误检验（Regression Specification Error Test）。
古典正态线性回归模型定义如下：。
扰动项服从多元正态分布。
序列相关，异方差性，非正态分布都违反了扰动项服从多元正态分布的假设。
存在以上这样的定义错误，LS估计量会是有偏的且不一致，一般推断方法也将不适用。
Ramsey说明：任一或所有上述定义错误对产生一个非零均值向量。
因此，RESET检验原假设和被选假设为：；（）。
检验基于一个扩展回归方程：。
建立检验的关键问题是决定什么变量应记入z矩阵。
Ramsey 建议把因变量预测值的乘方（这是解释变量乘方和互乘项的线性组合）计入z，特别的，建议：。
是y对X回归的拟合值向量。
上标说明乘方阶数。
一阶没有包括在内，因为它与X 矩阵完全共线性。
选择View/stability tests/Ramsey RESET test进行检验，定义检验回归中要包括的拟合项数。
拟合项是原始回归方程拟合值的乘方。
如果定义一个很大的拟合项数，EViews将显示一个近似奇异矩阵误差信息，这是因为拟合项的乘方很可能高度共线。
Ramsey RESET检验仅应用于LS估计的方程。
四、递归最小二乘法在递归最小二乘法中，方程使用样本数据大子区间进行重复估计。
如果在向量b中有k 个系数要估计，那么前k个观测值就被用于形成对b的第一次估计。
这一估计重复进行，直到T个样本点都被使用，产生对b向量的T-k+1个估计值。
在每一步中，b的最后一个估计值可以用来预测因变量的下一个值。
这一预测过程的一步超前预测误差，被定义为递归误差。
选择View/stability tests/Recursive Estimate(OLS only)计算递归残差，递归估计仅适用于没有AR和MA项的OLS估计方程。
如果模型有效，递归残差将独立且服从零均值，常数方差的正态分布。
