模型设定和数据问题的深入探讨.ppt

第章模型设定和数据问题的深入探讨
.函数形式误设
一个多元回归模型不能正确地说明被解
释变量和观察到的解释变量之间的关系时,
此模型存在函数形式误设问题。
·误设一个模型的函数形式可能产生严重的
后果。我们得到的局部效应的估计量可能
有偏或不一致。
一种方法:向模型加入任何重要变量的二
次项,进行一个联合显著性检验(F检验)

被解释变量:Nar(年被捕次数)
解释变量:
pcmv以前被定罪比例
avgsen平均判刑期限,单位:月
tottime岁以来的服刑时间,单位:月
Ptme年的服刑时间,单位:月
Qemp年被雇佣季度数
nc年合法收入,单位:百美元
back如果是黑人, black=
hispan如果是西班牙裔, hispan=
·首先我们将被解释变量向解释变量回归,不包含任何平方
项
Use crime
reg narr pcnv avgsen tottime ptime gemp
inc black hispan
Source
d
Number of obs
F(
.
Residual
.
Adj R-squared
Tota.,
Root mse
=.
narr
Coef. std. Err
[%cnf, nter va门
,
..
.
totti me
..
nc
-
..
hispan
..,.
加入重要变量的平方项
reg narr pcnv pcnvsq avgsen tottime ptime ptsq
gemp inc incsq black hispan
Source
Number of obs
Model
..
Prob >F
.
Residual
are
quare
.
Tota.
ROOt MSE
Coef. Std. Err
t p> t [ % Conf. Inter val
cnv
.
.-,
..
t
c
.e-
.e-
black
..
cons
.,
加入平方项以检测函数形式误设
如果原模型满足假定MLR.,那么在方程中添加
自变量的非线性关系应该是不显著的
,检验出函数形式
误设定
冫如果原模型中有许多解释变量,使用掉大量自由
度缺失
添加二次项也不能得到被忽视的某种特定非线性
关系
对函数误设定的一般检验: RESET
回归设定误差检验 RESET
在原模型中添加OLS拟合值的多项式,以侦查函
数形式误设定
大多数的研究表明平方项和三次项很有用
估计y=β+βX+…+阝X+p+P+eror,
并检验
Ho:δ=,δ=,用F统计量或LM统计量
个显著的F统计量说明函数形式可能存在问题
在零假设和G-M假定下,F的分布大样本近似为
Fn*k分布;也可以用LM型检