苹果/安卓/wp
苹果/安卓/wp
积分 16229, 距离下一级还需 2071 积分
权限: 自定义头衔, 签名中使用图片, 设置帖子权限, 隐身, 设置回复可见, 签名中使用代码
道具: 彩虹炫, 雷达卡, 热点灯, 雷鸣之声, 涂鸦板, 金钱卡, 显身卡, 匿名卡, 抢沙发, 提升卡, 沉默卡, 千斤顶, 变色卡下一级可获得
道具: 置顶卡
购买后可立即获得
权限: 隐身
道具: 金钱卡, 雷鸣之声, 彩虹炫, 雷达卡, 涂鸦板, 热点灯
TA的文库&&
苦逼签到天数: 8 天连续签到: 1 天[LV.3]偶尔看看II
一、系数检验
1、置信椭圆（confidence ellipses）
& & 这一检验的结果为每两个系数都绘制了一张二维点图，以这个点为中心还画上了一个椭圆，椭圆的形状变化不定。但是，我还是无法理解这个检验的结果究竟怎么解释系数的显著性。
2、关于系数约束的Wald检验
& & Wald检验的思路非常简单：它没有把原假设定义的系数约束加入回归，通过估计这一无约束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。
& & Wald检验的输出结果为F统计量和卡方统计量和相应的P值，F统计量为（约束模型残差平方和-无约束模型残差平方和）与无约束模型残差平方和经自由度修正后的比值，分子的自由度为约束条件个数。很明显，F统计量就是看约束模型与无约束模型之间的差别大不大，F统计量大表示两个模型差别大，F统计量小则表示两个模型差别小。F统计量大则P值小，拒绝模型之间无差别的原假设。F统计量运用广泛。；卡方统计量等于F统计量乘以检验的约束条件数。当约束非线性时，则仅没有F统计量。检验的原假设为系数约束有效。
& & 可以设置多个约束条件，中间用逗号隔开即可，检验的输出结果是针对所有约束条件一起的。
3、遗漏变量检验（Omitted Variables）
& & 该检验的思路与Wald检验相同，都是考虑加入约束条件之后的模型与无约束模型的比较，只是这里加入的约束条件为可能遗漏的变量，即加入约束条件之后的模型较之无约束模型就多了某些解释变量。
& & 检验的输出结果包括F统计量、似然比统计量（LR）以及相应的P值。F统计量的计算同上；LR统计量是以有约束条件下最大似然与无约束条件下最大似然比值的对数得到，渐近服从卡方分布，自由度等于增加变量的个数，LR统计量近似等于F统计量乘以增加变量的个数。
& & 原假设为添加的变量回归系数为0，即添加的变量不显著。
& & 添加变量的观测数必须与已有变量的观测数相等。
& & 无约束模型只能采取列表法进行回归，不能采用公式法。
4、冗余变量检验(Redundant&&Variables)
& & 分析完全同上
& & 原假设为拟剔除的变量回归系数为0，即剔除变量不显著。
5、因子分割点检验（Factor Breakpoint Test）
& & 因子分割点检验按照一个或者多个分类变量的取值将全部的样本分割成若干子样本，检验利用这些子样本估计出来的方程是否存在显著的差别。如果存在显著的差别，说明变量的关系存在结构变化。比如，可以用这种检验对工资水平是否因为性别差异而受到影响进行检验，即用“性别”变量的取值将样本分割成两部分，检验子样本所估计出来的方程系数是否存在显著差异。因子分割点检验将检验方程的全部系数是否有显著的结构变化，在方程是线性的情形下，也可以检验部分参数是否存在结构变化。
& & 检验的输出结果包括F统计量、似然比统计量（LR）、Wald检验统计量以及相应的P值。F统计量等于【原本的模型残差平方和（相当于约束模型）-分割模型1的残差平方和-分割模型2的残差平方和（两者相当于无约束模型）】/（分割模型1的残差平方和+分割模型2的残差平方和）经自由度修正后的比值，分子的自由度为解释变量个数+1；LR统计量计算同上；Wald检验统计量同上，渐进服从卡方分布。
& & 原假设为不存在分割点，回归模型是统一的。
二、残差检验
1、相关图与Q统计量
& & 这个在其他的文章里面已经详细阐述，不同之处在于之前是就任一序列而言的，这里则是针对回归方程残差序列而言的。
2、残差平方的自相关图与偏自相关图及Q统计量
& & 基本的含义同1
& & 残差平方的相关图可用来检验残差序列是否存在自回归条件异方差即ARCH。如果不存在ARCH则所有滞后期的自相关与偏相关系数都应该为0，通过Q统计量的计算公式可推知此时Q统计值很小，P值较大，应接受前面的原假设。
3、直方图与正态性检验：这个在前面的文章也已经详细阐述。
4、序列相关的LM检验
& & LM检验即拉格朗日乘子检验，它是大样本检验，统计量渐进服从卡方分布。与DW检验相比，LM检验可以用来检验误差项的高阶自相关，而且解释变量可以包括被解释变量的滞后项。由此可见，与DW检验相比，LM具有全面的优势。
& & 原假设为直到滞后期p，残差序列都不存在自相关性。
& & LM检验输出结果主要包括F统计量和LM统计量（Obs*R-squared）。F统计量用来检验滞后残差项的系数全为0的原假设，因为在原假设前提下F统计量的小样本分布是未知的，因此这里的F统计量仅供参考。LM统计量等于样本容量乘以回归模型的可决系数，近似服从以滞后阶数为自由度的卡方分布。
& & 如果LM检验结果表明残差项存在序列相关，则OLS计算出来的回归系数的标准差是无效的，不能再据此作显著性检验（T值=回归系数/回归系数的标准差）。
接下来的5——属于残差项的异方差性检验
5、Breusch-Pagan-Godfrey检验
& & Breusch-Pagan-Godfrey检验的基本思想是构造残差平方序列与解释变量之间的辅助函数，得到回归平方和ESS（ESS/2渐近服从于卡方分布），从而判断异方差性存在的显著性。
& & 原假设为解释变量的回归系数为0，即不存在异方差。
& & 该检验的输出结果主要是F统计量和卡方统计量，其意义与前面的分析相同。
6、Harvey检验
& & 与B-G检验不同的是，Harvey检验的不同在于它用残差平方序列的对数化序列来代替残差平方序列。
& & 原假设以及输出结果与B-G相同。
7、Glejser检验：该检验唯一不同在于用残差序列的绝对值化序列代表方差。
8、ARCH检验
& & ARCH与其他残差异方差检验不同之处在于它是针对时间序列数据的，而后者往往是针对横截面数据的。ARCH将残差平方序列对残差平方的滞后1期到滞后p期做OLS，而不是对解释变量做OLS。
& & 检验的原假设为所有的估计参数均为0，很明显，当原假设成立时，残差平方序列是一个白噪声过程，因而不同时期的预期残差平方相等，即方差相等。相反，当原假设不成立时，表明在不同时间上残差序列存在异方差。
& & 检验的输出结果主要包括F统计量和卡方统计量。对于辅助回归，(n-p)*R^2渐进服从卡方分布。
& & ARCH检验要求观测值为大样本，并且是时间序列数据，它也只能判断模型中是否存在异方差，而不能诊断出是哪一个变量引起的异方差。
9、White检验
& & white检验分为两种类型：无交叉项和有交叉项。它的方差还是以残差平方序列表示，但是对于解释变量却做了处理，它将原回归模型中的解释变量的多项式放进了新模型的解释变量中，而所谓的交叉项无非就是多项解释变量的乘积项。
& & 检验的输出结果依旧主要包括F统计量和卡方统计量。对于辅助回归，n*R^2渐进服从卡方分布。
& & 检验的原假设为所有的估计参数均为0。
三、稳定性检验
& & 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。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。
1、Chow分割点检验
& & 这其实和之前的因子分割点检验实质相同。Chow分割点检验的思想是对每一个子样本区间估计方程，看估计方程中是否存在显著差异。显著差异说明关系中存在结构变化。为进行检验，把数据分为两个或多个子样本区间，每一子区间包含的观测值数应大于方程参数，这样才使得方程能被估计。Chow分割点检验基于比较利用整个样本估计方程获得的残差平方和及利用每一子区间样本估计方程获得的残差平方和之间的差别。
& & 检验的输出结果包括F统计量、似然比统计量（LR）以及相应的P值。而这些统计量的计算与因子分割点检验完全相同。
& & 原假设为不存在结构性变化，这与因子分割点检验也是相同的。& &
& & Chow分割点检验的主要缺陷是，如果每一个子区间要求至少和被估计参数一样多的样本数，那么就存在一个问题，比如说，要检验战争和和平时期的结构变化，但是战争时期的样本数较少。Chow预测检验可以解决这个问题。
2、Chow预测检验
& & Chow预测检验先估计了包括T1区间子样本的所有样本观测值的模型，然后用同样的模型去估计T1区间样本的因变量的值。如果两个估计值差异很大，就说明模型可能不稳定。 这样就避免了某一个子区间样本很少的尴尬。其余的内容与上面一样。
3、Quandt-Andrews分割点检验
& & Quandt-Andrews分割点检验是要对某种设定形式下的方程是否存在一个或者多个未知的结构分割点进行检验，这种检验基于Chow分割点检验，如果想要分析包含了k个样本点的两个时间点或观测值T1和T2之间是否存在结构变化，Chow检验需要在每个观测点处分别进行检验，而Quandt-Andrews分割点检验将通过Chow检验得到的k个检验统计量，将这k个值汇总成一个检验统计量，用来对T1和T2之间没有转折点的原假设进行检验。该检验是检验原方程中全部系数是否存在结构变化，在线性方程情况下，也可以检验部分系数是否存在结构变化。
& & Quandt-Andrews分割点检验的统计量包括三类：第一，最大统计量，即通过Chow检验得到的k个F统计量的最大值；第二，Ave统计量，即通过Chow检验得到的k个F统计量的简单算术平均；第三，Exp统计量。检验输出的结果包括这三个统计量的F统计量值和LR统计量值，其判断依据一如之前。
& & Eviews设定对称地去掉两端15%的样本观测。
4、Ramsey RESET检验
& & RESET是Regression Specification Error Test的简写，表示回归模型的设定误差检验。线性回归模型假定随机干扰项是0均值同方差的分布，Ramsey认为任何设定误差（包括序列自相关、异方差、遗漏变量、不正确的方程形式、解释变量与随机干扰项的相关性等）都回事的模型产生误差，将产生非0均值的随机干扰项。检验会在原模型中添加新变量，新变量由原回归模型的拟合序列的幂次生成，幂次从二次开始，在Eviews中会要求设定添加变量的数目。
& & 原假设为预测向量系数均为0。
& & 该检验的输出结果也主要是F统计量和LR统计量。
& & Ramsey RESET检验能够检测某个方程的设定误差，即使所有传统的检验标准，如拟合优度、一阶自相关检验、系数符号以及较高的T值都已给出令人满意的结果。
& & Ramsey RESET检验只适用于OLS过程。
5、Recursive Estimates(only OLS)
& & 即递归最小二乘法，其思路就是递归：方程通过利用不断增大的样本数据子集而被重复估计得到。如果模型有k个系数需要估计，则先选择前k个观测值进行估计得到第一组估计值，在利用前k+1个观测值进行估计得到第二组估计值……继续这个过程指导选取全部观测值进行估计。前一组估计值被用来预测因变量的下一组值，在适当的精度下，一步预测误差被定义为递归残差。当然，Eviews中递归误差计算公式比这要复杂。递归残差可以用于检验模型的稳定性。该方法只适用于由最小二乘估计的方程，并且方程中不能含有AR或MA项。
& & Eviews在递归最小二乘估计中提供了以下几种输出方式：
第一，递归残差。它给出了零直线附近的递归残差曲线图，在每个点上绘出了正负两个标准差的区域，若残差落在该范围以外，则表示方程的参数是不稳定的。
第二，CUSUM检验。它给出的是残差累积和，在该检验生成的曲线图中，残差累积和曲线以时间为横坐标，图中绘出两条临界线，如果累积和超出了这两条临界线，则说明参数不具有稳定性。
第三，平方的CUSUM检验。同样的原理，也是以临界线为标准。
第四，一步预测检验，每个递归残差都是上一步预测的误差，该误差在原假设下可以与其标准差相比，以检验t时期因变量的值是否可以用从该时点以前所有数据拟合的模型中得到。该检验显著性的概率值可以由输出结果得到。输出图形的上半部分给出了递归残差和标准差，下半部分给出了那些参数恒定的假设以5%、10%和15%的水平被拒绝的样本点的概率值。
第五，N步预测检验，该检验利用递归计算进行一系列的Chow预测检验，该检验不要求任何预测期的设定，它会自动计算所有可能的情况，先以最小可能的样本容量估计预测方程，然后在每一步加入一个预测值。在输出的图形上半部分给出递归残差，下半部分给出显著性概率值。
第六，递归系数，通过输出图形可以看出指定系数在递归估计过程中的变化轨迹，如果随着样本量的逐步增加系数估计值表现出了显著性的变化则表明该系数不具有稳定性，尤其是模型中如果含有结构性突变点，递归系数就会呈现出明显的跳跃性。
支持楼主：、
购买后，论坛将把您花费的资金全部奖励给楼主，以表示您对TA发好贴的支持
载入中......
总评分:&论坛币 + 2&
学术水平 + 2&
热心指数 + 2&
信用等级 + 2&
好东西！！！！！
谢谢楼主呀
感谢分享~~~
楼主用的啥书
为什么可以通过验证残差服从正太分布来说明误差项满足正态性假设呢？
是因为 残差可以作为误差项的估计量？
谢谢楼主总结
浏览过的版块
论坛好贴推荐
&nbsp&nbsp|
&nbsp&nbsp|
&nbsp&nbsp|
&nbsp&nbsp|
&nbsp&nbsp|
&nbsp&nbsp|
为做大做强论坛，本站接受风险投资商咨询，请联系（010-）
邮箱：service@pinggu.org
合作咨询电话：(010)
广告合作电话：（刘老师）
投诉电话：(010)
不良信息处理电话：(010)
京ICP证090565号
京公网安备号
论坛法律顾问：王进律师 上传我的文档
 下载
 收藏
该文档贡献者很忙，什么也没留下。
 下载此文档
正在努力加载中...
相关系数检验法与方差分析一致性的讨论
下载积分：999
内容提示：相关系数检验法与方差分析一致性的讨论
文档格式：PDF|
浏览次数：123|
上传日期： 18:50:34|
文档星级：
该用户还上传了这些文档
相关系数检验法与方差分析一致性的讨论
官方公共微信【图文】T检验及单因素方差分析_百度文库
两大类热门资源免费畅读
续费一年阅读会员，立省24元！
评价文档：
T检验及单因素方差分析
上传于||暂无简介
大小：5.27MB
登录百度文库，专享文档复制特权，财富值每天免费拿！
你可能喜欢方差分析 线性回归_百度文库
两大类热门资源免费畅读
续费一年阅读会员，立省24元！
方差分析 线性回归
上传于||暂无简介
阅读已结束，如果下载本文需要使用1下载券
想免费下载本文？
下载文档到电脑，查找使用更方便
还剩22页未读，继续阅读
你可能喜欢SPSS方差分析_图文_百度文库
两大类热门资源免费畅读
续费一年阅读会员，立省24元！
评价文档：
SPSS方差分析
上传于||暂无简介
大小：743.50KB
登录百度文库，专享文档复制特权，财富值每天免费拿！
你可能喜欢}