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文档简介
偏回归系数 在前面的多元线性回归模型中 它表示在其它自变量保持不变的条件下 该自变量变化一个单位将引起因变量平均变化多少个单位 两个补充问题 1 回归模型的结构稳定性检验2 自变量的选择 1 回归模型的结构稳定性检验 Chow检验 Chow检验包括Chow s断点检验和Chow s预测检验 1 Chow s断点 Breakpoint 检验思想 是对每个子样本单独拟合方程来观察估计方程是否有显著差异 零假设 两个子样本拟合的方程无显著差异 而有显著差异意味着模型中存在结构变化 检验之前 需先把数据分成两个或更多的子样本 每个子样本的观察数必须多于方程的个数 这样才能对每个子样本分别拟合方程 对总体样本可单独拟合一个方程 对子样本可分别拟合方程 Chow s断点检验基于这两组方程的残差平方和的比较 可构造统计量 Chow检验时的限制条件 1 应用Chow检验必须满足子样本回归模型的随机误差项是独立同分布 均服从正态分布 2 Chow检验的结果仅仅告知以子样本的回归方程是否相同 而无法告知导致这种差异的原因 3 Chow检验假定知道结构发生变化的时间点 2 Chow s预测检验 Chow s预测检验是先对包含前T1个观察值的子样本建立模型 然后用这个模型对后T2个观察值的自变量进行预测 如果实际值与预测值有很大变动 就可以怀疑模型中存在结构性变化 2 自变量的选择 实际建模时 选取哪些变量作为自变量引入模型 对模型的优劣有直接的影响作用 模型中 既不能遗漏重要的自变量 又要防止过多变量带来的多重共线性 Testadd检验用于对方程引入新的自变量时 检验引入是否对模型有利 其零假设是应将该变量纳入方程 检验用到Wald统计量和LR统计量 后面作专题介绍 Testdrop检验用于在方程中剔除自变量时
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