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知识回顾(Knowledge review) 第二章 模型的估计与结果:https://blog.csdn.net/ChenQihome9/article/details/82818974 第一节 检验的步骤和过程估计的模型要符合计量经济学的前提假设,如果违反了经典假设,那么会导致参数估计值不具有最小方差,即丧失有效性;如果违反正态性的假设,就会导致t统计量不服从于t分布,则t检验失效。为了解决这些问题,我们就得对模型的回归结果进行检验分析。对模型的检验包括正态性检验、多重共性检验、自相关检验和异方差检验。在Equation方程窗口中(Equation为之前保存的回归结果方程式),点击View,再点击Residual Diagnostics。相关的操作和表中的英文术语解释如下: 表1-1 相关检验的名称含义Correlogram-Q-Statistics 各期残差的相关性分析 Correlogram Squared Residuals 各期残差平方的相关性分析 Histogram-Normality 残差的正态性检验 Serial Correlation LM Test... 序列自相关的LM检验 Heteroskedasticity Tests... 异方差检验 一、正态性检验1. 首先做正态性检验:点击View,再点击Residual Diagnostics。选择Histogram-Normality。 2. 分析结论:如图0302,看图的右侧的指标,将Jarque-Bera项的相伴概率Probability和显著性水平0.05进行比较,如果大于0.05则表明随机扰动项服从正态分布的原假设成立,否则表明正态分布的假设不成立。而图中的结果是0.001307,小于0.05,结论是随机扰动项不服从正态分布。 图0302 二、自相关性检验1. 其次做自相关性检验:点击View,再点击Residual Diagnostics。选择Serial Correlation LM Test...,随后出现自相关的滞后期窗口,里面需要输入的数字是你需要做几阶的自相关检验。 2. 分析结论:紧接着查看Obs*R-squared后面的对应的相伴概率即Prob. Chi-Square(2)的值,此时做的是二阶自相关的检验,现在的结果是0.0000,小于0.05,因此存在二阶自相关。同理操作后也知道存在一阶自相关。 图0303三、异方差检验 1. 接着做异方差检验:点击View,再点击Residual Diagnostics。选择Heteroskedasticity Tests... 表1-2 异方差检验方法的选择Breusch-Pagan-Godfrey 布劳什-帕甘-戈弗雷检验,BPG检验 Harvey 哈维检验 Glejser 戈里瑟检验 ARCH 自回归条件异方差检验 White 怀特检验 Custom Test Wizard 定制导向检验 2. 选择White检验,在include White cross terms前面勾选后,表示进行包含交叉项的White异方差检验。不勾选的表示不带交叉项的White 异方差检验。分析结论:将Obs*R-squared项后面的相伴概率与显著性水平0.05进行比较分析;如果大于0.05,则表明接受正态分布的假设,反之则存在异方差。如图0304,现在得到的三项的检验结果都是0.0000,均小于0.05,表明存在异方差。 图0304知识拓展(Knowledge development) 第三章 模型的检验(二):https://blog.csdn.net/ChenQihome9/article/details/82919754 |
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