实验二：设定误差检验.ppt

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1,1,实验二：

设定误差检验,实验目的：

掌握设定误差常用的检验方法实验内容：

一、DW检验二、LM检验,2,案例分析（第三版）,以本章引子中所提出的问题为例，分析“绝对收入”消费理论和“相对收入”以及财富效应等消费理论在中国城镇居民消费水平中的适用性。

有人依据“绝对收入”消费理论，认为模型可设定为,其中，lnY是城镇居民人均年消费性支出的对数值；lnX2是城镇居民人均年消费性支出的对数值。

3,也有人认为，“绝对收入”消费理论不一定很适用于中国的城镇居民消费支出的实际，应考虑“相对收入”消费理论以及财富效应的影响。

因此，主张考虑将“前一期城镇家庭人均可支配收入”和财富因素的影响也纳入模型中，将模型设定为：

其中，lnX3是表征储蓄财富的变量。

本案例中是用可以获得的“城乡居民储蓄存款年底余额”作为城镇居民家庭储蓄财富的代表。

从中国统计年鉴中可以获得1980年-2012年中国城镇居民人均年消费支出、城镇居民人均可支配收入、城乡居民储蓄存款年底余额等数据如下：

4,5,依据表中1980年-2012年的数据，生成新变量lnY和lnX,对模型

（1）进行回归,有如下回归结果：

1是否有遗漏变量的检验,6,回归结果的残差图为：

显然，图中显示可能存在自相关，建模时遗漏了重要的相关变量可能是重要的原因。

7,

（1）DW检验,模型估计结果的DW=0.9480，表明存在正的自相关。

由于遗漏变量了lnX2t-1和lnX3已经是按从小到大的顺序排列，因此，无需重新计算d统计量。

对n=33和k=1，=0.05的DW统计量的临界值为dL=1.383,dU=1.508。

由于DW=0.9480dL=1.383,，表明式

（1）模型显著存在遗漏变量。

为了检验城镇居民人均可支配收入的滞后值lnX2t-1和居民家庭储蓄财富lnX3t这2个变量是否为被遗漏的重要变量，按照LM检验步骤，对于式

（1）的受约束模型，首先生成其残差序列ei（用EE表示），再用EE对全部解释变量（包括遗漏变量）进行回归，结果如下：

8,

（2）LM检验,对于H0:

受约束回归模型，查表20.025

（2）=7.37776，由表中可决系数数据计算，nR2=320.277619=8.8838，显然，nR2=8.88387.37776，应拒绝H0:

受约束回归模型，即式

（1）不合理，可判断存在重要的遗漏变量。

9,10,（3）一般性检验,在对式

（1）回归的基础上，得到R2=0.9994,点击“Forecast”命令，计算Yt的预测值,再对下式进行回归：

结果为:

11,12,由于:

查表得F0.05（2,29）=3.32,由F=15.18163.32，则拒绝原假设H0:

j=0（j=1,2）,表明存在某种形式的遗漏变量设定误差问题。

13,2对模型设定的调整,为纠正遗漏变量的设定误差，在解释变量中补充lnX2t-1和lnX3t两个解释变量，对模型回归结果如下：

14,其中，lnX2t-1系数的t检验表明在统计意义上不显著，有可能是冗余变量。

若在模型的解释变量中剔除lnX2t-1，再进行如下的校正：

回归结果为,15,

（1）DW检验查表得n=33和k=2，5%的d-统计量的临界值为dL=1.321和dU=1.577。

结果提示，DW=1.61441.577，DW检验表明不存在正自相关，模型不存在显著的遗漏变量。

（2）LM检验残差序列（用EE表示）关于解释变量（包括变量lnX2t-1）的回归,结果为：

16,17,由表中的可决系数得到nR2=320.008581=0.27459220.025

（1）=5.02389表明应接受H0:

受约束回归模型，认为不包括lnX2t-1的受约束模型成立，进而表明变量lnX2t-1的确是冗余变量，不是重要的遗漏变量。

（3）一般性检验在对式（3）回归的基础上，得到R2=0.999651。

进行如下的回归：

回归结果如下:

18,19,查表得F0.05（2,28）=3.34，F0.01（2,28）=5.45。

由F=3.7674F0.01（2,28）=5.45,则在=0.01下，不能拒绝原假设H0:

j=0（j=1,2），表明式（3）的回归不存在某种形式的遗漏变量设定误差问题。

经变量设定检验说明，对于研究中国城镇居民消费水平，相对更为合理的模型应当是经多种方法检验无遗漏变量的式（3）。

这表明“相对收入”消费理论以及财富效应消费理论对中国城镇居民消费水平更为适用。

需要指出的是，在上述建模过程中，主要是从教学的目的出发进行遗漏、冗余变量的讨论，没有考虑通货膨胀因素，也没有考虑时序数据的特殊问题。

而在实证分析中，还应对这类问题进行讨论。

20,作业：

中国私人汽车拥有量分析1、查找数据（1990-2013年）私人汽车拥有量（Y）/万辆城镇人均可支配收入（X2）/元城镇人口（X3）/亿人公路里程（X4）/万公里2、分析以下模型的设定误差,