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文檔簡介

白變量的選擇1、t檢驗2、遺漏變量檢驗法3、冗余變量檢驗法、遺漏變量(Omittedvariables)檢驗1.遺漏變量檢驗原理遺漏變量檢驗用以査看對現(xiàn)有模型添加某些變量后,新變量是否對因變量的解釋有顯著貢獻原假設H0是添加變量不顯著。檢驗統(tǒng)計量是IR~x2(m),其中m是新變量的個數(shù)2.如何進行遺漏變量檢驗選擇Ⅴiew/oefficientTests/Omittedvariab|eLikelihoodration,在打開的對話框中,列岀檢驗統(tǒng)計量名,用至少一個空格相互隔開。eqnametestaddomittedserieslist例題:糧食產(chǎn)量(Y)通常由生產(chǎn)勞動力(L)、化肥用量(K)等因素決定的Y=AKOmIttedVariablesTe原假設H0是添加變量不顯著Specification:LOG(Y)CLOG(L)LOG(KOmittedVariables:LKF-statisti1364802(2,21)0.2772Likelihoodratio02042檢驗結(jié)果不能拒絕原假F-testsummary:設,即添加變量不顯著TestSSR0.00511200.0015ncudedobservLOGK.Ss68340.B47525ResdLogL48.5134250.10203-0.0002390.000294加入變量后的模型>mF-gtatiste9420Durbin-watsongtt冗余(Redundantvariables)變量1冗余變量檢驗原理冗余變量檢驗是遺漏檢驗的逆過程。它要求先建立包括所有變量的模型,然后檢驗其中一部分變量是不是冗余變量。(可以確定方程中一部分變量系數(shù)是否為o,從而可以從方程中剔出去。)原假設:被檢驗變量系數(shù)為0。2如何進行冗余變量檢驗it*View/CoefficientTests/RedundantVariable-likelihoodRatio,在對話框中,輸入每一檢驗的變量名,相互間至少用·空格隔開。eqname.testdropredundantserieslist例如:原始回歸為Islog(y)clog(L)log(K)KL如果輸入增加的變量K和L,EViews顯示去掉這兩個回歸因子的約束回歸結(jié)果,以及檢驗原假設:被檢驗變量系數(shù)為0pecification:LOG(Y)CLOG(L)LOG(K)KLRedundantvariablevalueProbabilityFstatstic210.277設,即冗余變量不顯著TestsLOGY006Includedabecrvationg:28ta,errortStatistic102032988266346加入變量后的模型

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