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1、第13章 计量经济建模：模型设定和诊断检验,1、选择模型的准则有哪些2、可能遇到的模型设定偏误3、模型设定错误的后果4、如何诊断可能的设定偏误5、补救措施6、如何在备选模型中抉择,13.1 模型选择准则,1、数据容纳性（根据模型来预测在逻辑上可行）2、与理论的一致性3、回归元的弱外生性（与扰动项不相关）4、参数的稳定性5、数据的协调性（残差为白噪声）6、模型有一定的包容性（可解释其他模型的结论）,13.2 设定误差的类型,1、缺失有关变量2、包含无关变量3、函数形式错误4、测量偏差（如使用第二手资料）5、扰动项设定错误,13.3 模型设定误差的后果,1、模型拟合不足（缺失变量）（1）若缺失变量
2、与某个回归元相关，则模型参数估计是有偏的（2）扰动项的方差不能被正确的计算（3）参数方差不能被正确计算；置信区间、假设检验不可靠；预测及其置信区间不可靠,2、模型拟合过度（包含无关变量）（1）模型参数估计是无偏、一致的（2）扰动项方差的估计是正确的（3）通常的置信区间和假设检验程序有效（4）参数估计通常是无效的（不是方差最小的估计量）,13.4 设定误差的检验,1、对过度拟合的侦查利用t检验、F检验发现参数不显著的变量，并剔除之2、对缺失变量和不正确的函数形式的检验（1）残差分析（2）D-W统计量（较难操作）（3）拉姆齐RESET检验（常用于检验是否存在非线性关系）（4）LM检验（常用）,拉姆
3、齐RESET检验,1、估计模型，得因变量预测值（拟合值）和R-22、将拟合值的多项式作为回归元，加入到原来的方程重新估计方程，得R-23、定义F统计量（原假设为两个R-2无统计差异）4、计算P值，P值很小则拒绝原假设，即模型设定有误,LM检验,1、估计模型，得残差2、残差对回归元的多项式回归，得R-23、构造统计量n*R-2，在原假设（原始模型正确）下，有4、计算P值，若P值很小，拒绝原假设（原始模型正确），否则接受原假设。,EVIEWS操作,1、估计方程 y c x2、在方程窗口 view-stability tests-Ramsey RESET test3、在弹出的窗口输入，拟合值的项数（
4、输入1则加入拟合值平方，2则三次方.），OK4、观察F检验和Log Likelihood Ration的P值，做出判断，并观察Ramsey的回归方程5、重新估计方程 y c x x2 x3,13.5 测量误差,1、因变量中的测量误差结论：因变量中的测量误差不影响参数估计及其方差的无偏性，但是估计方差会增大2、自变量中的测量误差结论：自变量中的测量误差导致参数估计是有偏的，并且是不一致的（随样本增大也不会收敛到真实值）,13.6 对随机误差项不正确的设定,设定误差项服从什么样的分布在经典假定中误差服从正态分布，若误差不服从正态分布，某些参数估计可能是有偏的，且相关的t、F检验失效,13.7嵌套和
5、非嵌套模型,嵌套模型非嵌套模型,13.8非嵌套假设的检验,1、判别法基于某些拟合优度准则在非嵌套模型之间进行选择，如R-2、调整的R-2（越大越好），AIC准则、SC准则（越小越好）等2、辨识法在考察一个模型时，同时考虑其他模型提供的信息，如混合模型（或人工嵌套模型法），戴维森-麦金农J检验法等,混合模型法要比较C、D两个模型哪个更好构造混合模型对模型的两组参数进行F检验,D-M J检验1、估计模型D，得Y的拟合值计为Y_D2、将Y_D作为回归元加入到模型C中，若Y_D 在此模型中的系数不显著异于0，则表明模型D的因素无助于解释Y，从而模型C是更好的模型，反之模型C不是恰当的模型3、重复步骤1和2，将D和C的位置调换,
