模型的计量经济学检验

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。

1.计量经济学的研究步骤：确定变量和数学关系式—模型检验；分析变量间具体的数量关
系—估计参数；检验所得结论的可靠性—模型检验；作经济分析和经济预测—模型应用。

2.计量经济学模型中的基本要素：经济变量，经济参数，随机误差项。

3.总体回归函数：E(Y︱Xi)=f(Xi)
4.样本回归函数:^Yi=^β1+^β2Xi
5.随机扰动项的概念及产生原因：1各个Yi值与条件均值E（Y︱Xi）的偏差ui代表排除
在模型以外的所有因素对Y的影响。

2未知影响因素的代表，无法取得数据的已知影响因素的代表，众多细小影响因素的综合代表，模型的设定误差，变量的观测误差，变量内的随机性。

6.简单线性回归模型的基本假定
7.OLS估计式及分布性质:p28,29
8.回归系数的区间估计:
9.拟合优度检验:
10.回归系数的假设检验(t检验)P42
11.点预测与区间预测p44
12.Eviews回归结果的解释和报告p51。

计量经济学的模型方法本文就计量经济学模型方法的几个哲学基础问题进行讨论。

（一）计量经济学模型的检验与发现一般认为的“只能检验，不能发现”，对于狭义的计量经济学模型方法，即模型检验而言是成立的，但广义的或者说完整的计量经济学模型方法，包括模型设定和模型检验两个阶段，是一个能够作出科学发现的研究过程。

狭义的计量经济学，它以模型估计和模型检为核心内容，说到底，就是回归分析。

那么它显然处于对假说进行检验的位置。

回归分析是一种统计分析方法，它针对已经设定的总体回归模型，按照随机抽样理论抽取样本观测值，采用适当的模型估计方法估计模型参数，并进行严格的检验，得到样本回归函数，从而完成统计分析的全过程。

统计分析给出的只是必要条件而非充分条件。

经济行为中客观存在的经济关系，一定能够通过表征经济行为的数据的统计分析而得到检验。

如果不能通过必要性检验，在表征经济行为的数据是准确的和采用的统计分析方法是正确的前提下，只能质疑所设定的经济关系的合理性和客观性。

但是反过来，如果在统计分析中发现了新的数据之间的统计关系，并不能就此说发现了新的经济行为关系，因为统计关系不是经济关系的充分条件。

毫无疑问，从这个意义上讲，计量经济学模型只能检验理论而不能发现理论。

尽管狭义的计量经济学模型方法的功能是有局限的，只能检验，不能发现，但它仍然是任何科学的经济学研究所不可或缺的。

经济研究以至于整个社会科学研究的一个显著特点是没有实验室，不可能通过实验室的实验来检验理论假设，那么回归分析就成为不可替代的检验方法。

广义的计量经济学，是经济理论、统计学和数学的结合。

计量经济学模型研究的完整框架是：关于经济活动的观察即行为分析关于经济理论的抽象即理论假说建立总体回归模型获取样本观测数据估计模型检验模型应用模型。

我们不妨称之为“广义的计量经济学模型理论与方法”。

大量有价值的应用计量经济学模型的实证经济研究成果，并不是“没有理论的检验”，都是首先提出理论假说，然后进行检验。

数学与统计学院实验报告院（系）：数学与统计学学院学号：姓名：实验课程：计量经济学指导教师:实验类型（验证性、演示性、综合性、设计性）：验证性实验时间：2017年 3 月 15 日一、实验课题Chow检验（邹氏检验）二、实验目的和意义1 建立财政支出模型表1给出了1952-2004年中国财政支出（Fin）的年度数据（以1952年为基期，用消费价格指数进行平减后得数据）。

试根据财政支出随时间变化的特征建立相应的模型。

表1obs Fin obs Fin obs Fin19521970198819531971198919541972199019551973691199119561974199219571975199319581976199419591977199519601978199619611979199719621980199819631981199919641982200019651983200119661984200219671985200319681986200419691987步骤提示：（1）做变量fin的散点图，观察规律，看在不同时期是否有结构性变化。

（2）建立时间变量t=1，2，…，做Fin关于t的线性回归模型，并对其做参数结构稳定性检验（Chow检验或Chow预测检验）（建立变量t的方法是：t=@trend()+1）三、解题思路（1）Eviews6---建立fin的连续序列（object--series）---画散点图（view—graph—dot plot）（2）建立t的时间变量（quick—generate series—t=@trend()+1）---建立fin、t的方程（quick--estimate equation—fin c t）---chow检验（view—stability test—chow breakpoint test—断点为1996）---建立三个方程（一个受约束方程，两个不受约束方程）---比较1996年属于不受约束方程那个方程四、实验过程记录与结果（1）、散点图通过散点图可以发现，1996年存在结构性变化（针对斜率96年前后突然变大）（2）chow检验受约束模型：由该方程发现，残差存在明显的相关性，即存在自相关性，进行以1996年为断点分阶段检验不受约束模型（1）、1952-1996（2）1997-2004根据受约束模型相比，各统计量明显有转好的趋势。

计量经济学简答1. 模型的检验包括哪几个方面？具体含义是什么？模型的检验主要包括：经济意义检验、统计检验、计量经济学检验、模型的预测检验。

①在经济意义检验中，需要检验模型是否符合经济意义，检验求得的参数估计值的符号、大小、参数之间的关系是否与根据人们的经验和经济理论所拟订的期望值相符合；②在统计检验中，需要检验模型参数估计值的可靠性，即检验模型的统计学性质，有拟合优度检验、变量显著检验、方程显著性检验等；③在计量经济学检验中，需要检验模型的计量经济学性质，包括随机扰动项的序列相关检验、异方差性检验、解释变量的多重共线性检验等；④模型的预测检验，主要检验模型参数估计量的稳定性以及对样本容量变化时的灵敏度，以确定所建立的模型是否可以用于样本观测值以外的范围。

2. 计量经济学研究的基本步骤是什么？包括四个步骤：理论模型的设定、模型参数的估计、模型的检验、模型的应用。

3. 总体回归函数和样本回归函数之间有哪些区别与联系？样本回归函数是总体回归函数的一个近似。

总体回归函数具有理论上的意义，但其具体的参数不可能真正知道，只能通过样本估计。

样本回归函数就是总体回归函数的参数用其估计值替代之后的形式，即01??ββ，为01ββ，的估计值。

4. 为什么用可决系数2R 评价拟合优度，而不是用残差平方和作为评价标准？可决系数R 2=ESS/TSS=1-RSS/TSS ，含义为由解释变量引起的被解释变量的变化占被解释变量总变化的比重，用来判定回归直线拟合的优劣，该值越大说明拟合的越好；而残差平方和与样本容量关系密切，当样本容量比较小时，残差平方和的值也比较小，尤其是不同样本得到的残差平方和是不能做比较的。

此外，作为检验统计量的一般应是相对量而不能用绝对量，因而不能使用残差平方和判断模型的拟合优度。

5. 根据最小二乘原理，所估计的模型已经使得拟合误差达到最小，为什么还要讨论模型的拟合优度问题？普通最小二乘法所保证的最好拟合是同一个问题内部的比较，即使用给出的样本数据满足残差的平方和最小；拟合优度检验结果所表示的优劣可以对不同的问题进行比较，即可以辨别不同的样本回归结果谁好谁坏。

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。

计量经济学试题计量经济学模型选择与评估计量经济学是经济学的重要分支之一，它的核心任务是建立经济模型并通过实证研究来评估和推断经济现象与经济政策的关系。

在实际应用中，我们需要选择适当的计量经济学模型来解决实际问题，并评估这些模型的有效性和可靠性。

本文将以计量经济学试题为例，探讨计量经济学模型选择与评估的相关问题。

一、模型选择的基本原则在选择计量经济学模型时，我们应该遵循一些基本原则。

首先，要根据研究问题的特点和数据的可用性确定模型的类型。

例如，如果研究问题是关于因果关系的推断，那么需要选择因果推断模型，如线性回归模型。

其次，要考虑模型的适应性和理论基础。

一个好的模型应该能够刻画和解释现实经济现象，并具备合理的理论基础。

最后，要考虑模型的复杂性和数据要求。

过度复杂的模型可能导致过拟合问题，而数据要求过高的模型可能难以满足实际需求。

二、模型评估的方法在评估计量经济学模型时，我们需要考虑模型的拟合优度和参数的统计显著性。

拟合优度可以通过判断模型的残差平方和来评估，通常使用R方作为衡量指标，R方越高表示模型拟合优度越好。

参数的统计显著性可以通过计算参数的t值或p值来判断，一个参数的t值越大或p值越小，表示该参数越显著。

此外，还可以使用诊断图和假设检验等方法来评估模型的合理性和有效性。

三、应对模型选择和评估中的挑战在模型选择和评估过程中，我们常常会面临一些挑战。

首先，数据的质量和可用性是一个重要问题。

如果数据存在缺失值、异常值或者非正常分布，可能会对模型选择和评估造成影响。

其次，模型的共线性和遗漏变量问题也需要注意。

如果模型存在共线性，可能导致参数估计不准确；如果模型存在遗漏变量，可能会导致模型的遗漏变量偏误。

为了应对这些问题，我们可以使用数据清洗和变量选择等方法来预处理数据和选择合适的变量。

结论计量经济学试题中的模型选择与评估是计量经济学研究的关键环节，它直接影响到研究结论的准确性和可靠性。

在进行模型选择时，我们应该遵循基本的原则，根据研究问题和数据特点来确定模型的类型和复杂度。

经济学研究中的计量经济学模型评估在经济学研究中，计量经济学是一种重要的方法论，通过建立和评估经济模型来研究经济现象和政策效果。

计量经济学模型评估是对经济模型有效性和可靠性的评估，它在经济研究中扮演着至关重要的角色。

首先，计量经济学模型评估需要建立适当的经济模型。

构建经济模型时，需要明确关注的经济问题、变量的选择和理论依据。

经济模型应该能够准确地描述经济现象，并具有可估计的参数，为后续的模型评估奠定基础。

接下来，模型评估的一项重要任务是进行模型的参数估计。

参数估计是通过收集和分析可用数据来确定模型中的未知参数。

常见的参数估计方法包括最小二乘估计、极大似然估计等。

参数估计的质量对模型评估的准确性和可靠性至关重要。

在进行模型参数估计之后，评估模型的拟合优度也是计量经济学模型评估的重要任务之一。

拟合优度反映了经济模型对现实世界数据的拟合程度。

常用的拟合优度指标包括R平方、调整R平方等。

较高的拟合优度表明模型能够较好地解释和预测数据，增强了模型评估的可信度。

此外，计量经济学模型评估还需要进行模型的假设检验。

模型假设检验的目的是验证模型的合理性和有效性。

常见的假设检验方法包括t检验、F检验等。

假设检验能够帮助我们判断模型中的变量是否具有统计显著性，从而评估模型的可用性。

除了对模型的参数估计、拟合优度和假设检验进行评估外，计量经济学模型评估还需要考虑模型的稳健性。

稳健性评估是通过对模型进行敏感性分析，检验模型在参数值或某些条件变化时的稳定性和鲁棒性。

稳健性评估可以增加模型评估的可靠性和泛化能力。

此外，计量经济学模型评估还需要进行模型的预测和验证。

模型的预测性能是评估模型性能的重要指标之一。

通过对模型进行预测，可以验证模型的有效性和可靠性。

在模型预测中，可以运用回归分析、时间序列分析等方法进行验证。

最后，计量经济学模型评估还需要进行模型结果的解释和政策分析。

对模型结果的解释是为了从理论角度深入理解模型产生结果的原因和机制。

模型旳计量经济学检查一、 概念1、 异方差：2)(i i Var σε=，随机扰动项旳方差随解释变量（被解释变量）旳变化而变化2、 自有关：s t E s t ≠≠ , 0)(εε时。

一阶自有关：t t t v +=-1ρεε，0≠ρ，t v 中不存在自有关性；二阶自有关：t t t t v ++=--2211ερερε，02≠ρ，t v 中不存在自有关性。

3、 多重共线性：完全多重共线性：1)(+<k X Rank ，02211=+++k k x x x λλλ ；不完全多重共线性：02211=++++u x x x k k λλλ二、 产生旳背景1、 异方差● 模型设立错误（缺失解释变量、函数形式设立错误）；● 样本数据旳观测误差；● 异常值旳影响。

2、 自有关● 经济变量旳惯性作用；● 经济行为旳滞后性；● 随机因素旳影响；●模型设立错误；●蛛网现象。

3、多重共线性●经济变量变化趋势旳共向性；●经济变量之间旳密切内在联系；●模型中使用滞后变量；●模型设立中变化选择不当。

三、产生旳影响1、异方差●最小二乘估计无偏，参数估计值旳方差不再最小；●t检查失效（也许浮现虚假通过现象）；●估计与预测精度减少。

2、自有关：●最小二乘估计无偏，参数估计值旳方差不再最小；●∧2σ低估2σ；●t检查失效（也许浮现虚假通过现象）；●估计与预测精度减少。

3、多重共线性（不完全多重共线性）●难于区别单个解释变量旳作用、回归模型缺少稳定性；●参数估计旳原则差扩大（膨胀）；●t检查失效（也许浮现虚假通但是现象）；●估计与预测精度减少。

四、检查措施1、 异方差● 图示法：⏹一元模型：Scat x y ⏹ 多元模型：Scat y e● 有关性检查：残差与解释变量或被解释变量与否存在较强有关性● GoldFeld-Quandt 检查● White 检查● ARCH 检查2、 自有关● 图示法： Scat e e(-1)；● 有关性检查：残差与其滞后项与否存在较强有关性；● D-W 检查：根据DW 记录量与U L d d ,旳比较得出检查成果；● Breusch-Godfrey 检查（高阶自有关检查、辅助回归法）：根据辅助回归模型旳2nR 与)(2p αχ旳比较得出检查成果。

计量经济学简单模型分析计量经济学是经济学领域中的一个重要分支，它借助数学和统计学的方法，通过建立模型来描述、解释和预测经济现象。

简单模型分析是计量经济学的基础，本文将介绍如何进行计量经济学简单模型分析。

首先，进行计量经济学简单模型分析需要明确研究问题和目标。

确定研究问题需要考虑实际背景和理论依据，确定模型的目标是为了回答研究问题。

其次，需要收集相关数据，包括时间序列数据、横截面数据等。

在收集数据时，需要注意数据的准确性、完整性和可比较性。

接下来，需要选择合适的模型。

简单线性回归模型是计量经济学中最简单的模型之一，适用于单一自变量和因变量的分析。

简单线性回归模型的数学形式为：y = β0 + β1x + ε，其中y是因变量，x是自变量，β0和β1是模型的参数，ε是误差项。

建立模型后，需要进行模型的估计和检验。

普通最小二乘法（OLS）是估计简单线性回归模型最常用的方法，它通过最小化残差平方和来估计模型的参数。

模型的检验包括拟合优度检验、统计检验和计量经济学检验等。

拟合优度检验用于评估模型对数据的拟合程度，统计检验用于检验模型的假设条件是否成立，计量经济学检验用于评估模型的可靠性、稳定性和预测能力。

最后，需要对模型进行分析和解释。

模型的参数估计值是解释模型的关键，β1表示自变量x每增加一个单位时因变量y的平均增加量。

需要分析模型的假设条件是否成立，以及模型的预测能力。

如果模型存在不足之处，需要进行相应的调整和改进。

总之，计量经济学简单模型分析是经济学研究的重要基础。

通过简单模型分析，我们可以描述、解释和预测经济现象，为经济决策提供科学依据。

随着数据科学和机器学习的发展，计量经济学的方法和技术将不断得到完善和创新，为经济学研究提供更加精确和实用的工具。