模型设定和诊断检验
系统gmm检验步骤
系统gmm检验步骤
系统GMM检验的步骤包括以下几个关键环节：
1. 模型设定：需要根据研究问题设定动态面板数据模型，这通常涉及到因变量的滞后项作为解释变量，以捕捉动态关系。
2. 选择工具变量：在GMM中，选择合适的工具变量（IV）是关键。
工具变量应该与模型中的随机干扰项不相关，但与解释变量相关。
3. 过度识别检验：使用Hansen检验来判断工具变量的有效性。
原假设是所有工具变量都是有效的。
如果p值大于0.1，通常认为不能拒绝原假设，即工具变量是有效的。
如果p值显著，则说明至少有一个工具变量是无效的。
4. 模型估计：在Stata中，可以使用`xtabond2`命令进行系统GMM估计，该命令结合了差分GMM和系统GMM的优点，能够同时处理固定效应和随机效应。
此外，`xtbcfe`命令也可用于处理某些类型的固定效应模型。
5. 模型诊断：除了Hansen检验，还需要进行其他诊断检验，如Sargan检验、AR(1)和AR(2)序列相关检验等，以确保模型估计的一致性和稳健性。
6. 结果解释：根据GMM估计的结果，解释各个变量的系数，并讨论其经济意义和实证研究的含义。
总的来说，在进行系统GMM检验时，需要对模型的设定、工具变量的选择、估计方法、以及模型的诊断检验等方面进行综合考虑，确保估计结果的准确性和可靠性。
古扎拉蒂计量经济学第四版讲义Ch9 Model Specification
第九章模型设定Model Specification and Diagnostic Testing1. Introduction假如模型没有被正确设定，我们会遇到model specification error或model specification bias 问题。
本章主要回答这些问题：1、选择模型的标准是什么？2、什么样的模型设定误差会经常遇到？3、模型设定误差的后果是什么？4、有那些诊断工具来发现模型设定误差？5、如果诊断有设定误差，如何校正，有何益处？6、怎样评估相互竞争模型的表现（model evaluation）？Model Selection Criteria这是笼统的模型选择标准：1、利用该模型进行预测在逻辑上是可能的；2、模型的参数具有稳定性，否则，预测就很困难。
弗里德曼说：模型有效性的唯一检验标准就是比较模型的预测是否与经验一致。
3、模型要与经济理论一致。
4、解释变量必须与误差项不相关。
5、模型的残差必须是白噪声；否则就存在模型设定误差。
6、最后选择的模型应该涵盖其它可能的竞争模型；也就是说，其他模型不应该比所选模型的表现更好。
Types of specification errors大概有这几种设定误差：设定误差之一：所选模型忽略了重要的解释变量（该解释变量被包含在模型误差中）设定误差之二：所选模型包含了不必要或不相关的解释变量设定误差之三：所选模型具有错误的方程形式（比如y采用了不该采用的对数转换）设定误差之四：被解释变量and/or解释变量测量偏差（所用数据相对于真实值有偏差）导致的误差（commit the errors of measurement bias）设定误差之五：随机误差项进入模型的形式不对引起的误差（比如是multiplicatively还是additively）The assumption of the CLRM that the econometric model is correctly specified has two meanings. One, there are no equation specification errors, and two, there are no model specification errors.上面概括的五种设定误差称为equation specification errors。
面板数据模型的检验方法研究
面板数据模型的检验方法研究一、本文概述在统计学和经济学的实证研究中，面板数据模型已经成为了一种非常重要的工具。
由于其能够同时考虑时间序列和横截面数据的信息，使得模型设定更加丰富，能够更好地刻画现实世界的复杂性。
然而，随着面板数据模型应用的广泛，如何对其进行准确且有效的检验，确保模型的适用性和预测准确性，成为了亟待解决的问题。
本文旨在探讨面板数据模型的检验方法，以期为相关领域的实证研究提供有益的参考。
具体而言，本文首先将对面板数据模型的基本理论进行梳理，明确其特点和适用场景。
然后，将详细介绍面板数据模型的常见检验方法，包括但不限于单位根检验、协整检验、模型设定检验等。
这些检验方法不仅能够检验模型的内在稳定性和一致性，还能为模型参数的估计和预测提供重要依据。
本文还将对面板数据模型检验方法的最新研究进展进行综述，以期为读者提供全面的视角。
本文将通过实际案例分析，演示面板数据模型检验方法的应用，从而增强文章的实用性和操作性。
总体而言，本文期望通过对面板数据模型检验方法的深入研究，为相关领域的研究者提供一套系统、完整的检验方法体系，以推动面板数据模型在实证研究中的应用和发展。
二、面板数据模型理论基础面板数据模型（Panel Data Model）是计量经济学中一个重要的分析工具，它能够同时处理横截面和时间序列两个维度的数据。
面板数据模型不仅能够控制不可观测的异质性，提高估计效率，还能更好地捕捉数据的动态特征。
因此，面板数据模型在经济、金融、社会学等领域得到了广泛的应用。
面板数据模型的理论基础主要建立在三大类别之上：固定效应模型、随机效应模型和混合效应模型。
固定效应模型假设每个个体的截距项是固定的，不同个体之间的截距项存在差异，但不随时间变化。
随机效应模型则假设截距项是随机的，并且与解释变量不相关。
混合效应模型则假设所有个体的截距项都相同，没有考虑个体差异。
在实际应用中，研究者通常需要根据样本数据和研究目的选择合适的模型。
统计师如何进行统计模型诊断
统计师如何进行统计模型诊断在统计学中，统计模型是描述数据背后统计关系和规律的数学表达式。
然而，即使经过仔细设计和构建的模型，也可能存在一些问题，如假设的违背、残差的不符合分布假设等。
为了确保模型的准确性和可靠性，统计师需要进行统计模型的诊断和评估。
本文将介绍统计师如何进行统计模型诊断的方法。
一、收集数据在进行统计模型诊断之前，首先需要收集相关的数据。
这包括模型的自变量和因变量数据，以及可能影响模型的其他变量数据。
数据的准确性和完整性对于模型诊断至关重要，因此需要对数据进行清洗、处理和验证。
二、检查模型的假设在进行统计模型诊断时，统计师首先需要检查模型中的假设是否满足。
常见的模型假设包括线性性、独立性、常态性、等方差性等。
通过统计检验和图形分析等方法，可以对模型假设进行检验。
如果发现模型假设被违背，则需要重新考虑模型的构建和假设的合理性。
三、检验残差分布残差是指观测值与模型估计值之间的差异，是评估模型拟合程度的重要指标。
统计师可以通过对残差进行分析来评估模型的拟合情况。
常见的残差分析方法包括正态概率图、残差图、残差平方图等。
通过观察残差的分布和特征，可以判断模型是否存在误差项的异方差、非线性等问题。
四、识别异常值和离群点异常值和离群点可能对统计模型的拟合产生较大影响，因此需要对其进行识别和处理。
统计师可以通过分析残差，观察是否存在明显偏离的观测值，并对其进行剔除或修正。
另外，还可以使用统计方法，如箱线图、3σ原则等，来检测和处理异常值。
五、验证模型的稳定性模型稳定性是指模型的参数和结果是否对数据的微小变动敏感。
统计师可以通过重复取样、交叉验证等方法来评估模型的稳定性。
如果模型对数据的微小变动非常敏感，则可能存在过拟合或欠拟合的问题，需要对模型进行调整和改进。
六、模型比较和选择在进行统计模型诊断时，有时会涉及多个备选模型的比较和选择。
统计师可以使用模型评估指标，如AIC、BIC等，来对不同模型进行评估和比较。
计量经济学-第13章 模型设定和诊断检验
(13.2.7)所表明的是，研究者没有使用真正的Yi和Xi，却用
了含有测量误差的替代变量Yi*和Xi*。
11
5、对随机误差项ui不正确的设定 （Specification errors to the stochastic error ）
如果真实的、正确的模型是：
Yi Xiui
并且lnui满足CLRM的假定
就很困难。
表现出数据的协调性；即从模型中估计的残差必须完全随机
（从技术上而言必须是白噪音）。
模型有一定的包容性；即模型应该包容或包括所有与之竞争
的模型。
6
§13.2 设定误差的类型
1、漏掉一个有关变量（1.Omitting A Relevant Variable）
为了简明起见，令这个模型为：
因此，(13.2.2)中的误差项u2i事实上是：
u2i
u1i
4
X
3 i
8
2、包含了一个无需或无关的变量 （Including an unnecessary or irrelevant variable）
假定另一个研究者使用了以下模型：
Yi
1
2 X i
3
X
2 i
4
X
3 i
或近似地为 例如，若 c = 15，k = 5，α = 5%， 由(13.4.3)，真实的显著性水平为 (15／5)(5%) = 15%
(13.4.2) (13.4.3)
28
在实践中，多数研究者都仅报告其“最终”回归结 果，而不透露此前是如何通过大量数据开采或预检验而 得到这些结果的详情。
——这与个人升迁有关！
( E(ˆ3) 2
多元回归模型的建立
多元回归模型的建立多元回归模型是一种统计学中常用的分析工具，用于探究多个自变量与一个因变量之间的关系。
本文将介绍多元回归模型的建立过程，包括模型的设定、数据的收集与准备、模型的检验与解释等方面。
首先，多元回归模型的建立需要设定适当的模型形式。
在设定模型时，需要明确自变量与因变量之间的关系，即确定线性关系还是非线性关系。
在多元回归模型中，假设因变量Y与自变量X1，X2，...，Xn之间存在线性关系，即Y = β0 + β1*X1 + β2*X2 + ... + βn*Xn + ε其中，Y表示因变量，X1，X2，...，Xn表示自变量，β0，β1，β2，...，βn表示模型的系数，ε表示误差项。
在模型设定时，还需要考虑是否存在交互作用，即自变量之间是否会相互影响。
接下来，需要收集与准备数据。
数据的收集需要根据研究的目的，选择合适的样本和观测变量。
为了保证模型的有效性，样本的选择应该具有代表性，并且样本大小应该足够大。
观测变量的选择需要根据研究的背景和目的，选择与因变量有关的自变量，并对数据进行测量和记录。
在数据准备过程中，需要对数据进行清洗和处理，以确保数据的质量和一致性。
包括处理缺失值、异常值和离群值，对变量进行转换和标准化等操作。
然后，需要对模型进行检验与解释。
模型的检验旨在评估模型的拟合优度和统计显著性。
通过计算残差平方和（RSS）、判定系数（R-squared）以及调整判定系数（Adjusted R-squared）等指标，评估模型对数据的拟合程度。
同时，还可以使用F检验和t检验对模型的参数进行统计检验，判断自变量的系数是否显著。
模型的解释是对模型结果进行解读，得出关于自变量和因变量之间关系的结论。
通过分析模型的系数，可以确定自变量对因变量的影响方向和程度。
此外，还可以通过对模型的残差进行检验，评估模型的合理性和稳健性。
最后，需要进行模型的诊断和改进。
诊断模型的目的是检验模型的假设是否满足，以及是否存在模型的缺陷和不足。
模型的诊断和修正(计量经济学模型专题)
模型的诊断和修正
自相关检验及修正的EViews操作
1.绘图检验自相关问题的EViews操作 进行了OLS回归后，选择EViews主窗口的Quick|Graph命令，输入残差序列名 （Resid），选择图形类型，最后单击确定键即得到残差图。绘制残差序列图也可以通 过Equation对象窗口的Resids按钮或View|Acutal,Fitted,Residual命令实现。 2.DW检验操作 通常OLS回归估计输出结果中包含着对模型的D.W.检验结果，无需单独进行操作。通 过查询DW临界值表可以判断模型自相关问题。DW统计量值越接近2，表明自相关程 度越弱。
哈维检验
戈列瑟检验 自回归条件LM检验 怀特检验 用户自主设定检验
模型的诊断和修正
（3）输出检验结果
F-statistic是辅助方程整体显著性的F统计量；Obs*Rsquared是怀特检验的统计量 ，通过比较 Obs*Rsquared的概率值和显著性水平可以对方程是否存在异方 差进行判断。 图示的怀特检验结果中Obs*R-squared的概率值小于显 著性水平0.05，则拒绝原假设，方程存在异方差。
模型的诊断和修正
内生变量问题与两阶段最小二乘法（TSLS） 最小二乘法要求解释变量与随机误差相互独立， 如 果解释变量与随机误差项不相互独立，模型就 存在 内生性问题。
பைடு நூலகம்
模型的诊断和修正
1. 内生性的含义及后果 当解释变量与随机误差不相互独立时，我们称模型存在内生性问题。 引起内生性问题的原因通常有忽略了重要的解释变量、变量之间存在 联立性、变量存在测量误差等等。 内生性使得模型不能满足OLS的基本假设，对模型进行OLS估计得到 估计量是有偏且不一致的。 2.内生性的解决方法-两阶段最小二乘法（TSLS） 模型存在内生性问题时，需要寻找一组工具变量（Instrument Variable）以消除解释变量和随机误差项之间的相关性。选择的工具 变量应当与解释变量高度相关但与随机误差项无关，且工具变量的个 数应大于等于模型需要估计的系数个数，以保证模型的可识别要求。 两阶段最小二乘法估计的第一阶段是利用原模型解释变量对工具变量 进行最小二乘法估计，得到解释变量的拟合值。第二阶段利用第一阶 段得到的解释变量拟合值对原模型进行最小二乘估计从而得到模型的 估计值。这样可以消除内生性影响，获得较为准确的模型估计值。
简述建立计量经济学模型的基本步骤
建立计量经济学模型的基本步骤计量经济学是经济学中的一个重要分支，通过使用统计工具和模型解决经济问题。
建立计量经济学模型是进行计量经济学研究的核心内容之一。
下面将详细介绍建立计量经济学模型的基本步骤。
第一步：明确研究问题和目标在建立计量经济学模型之前，首先需要明确研究问题和目标。
这一步是非常关键的，因为它决定了后续研究的方向和方法。
研究问题可以来自实际社会或经济现象，例如就业、通货膨胀、财政政策等。
目标可以是找出影响某一经济现象的主要因素，或者预测未来的经济走势等。
第二步：选择合适的模型类型根据研究问题和目标，选择合适的计量经济学模型类型。
常见的模型类型包括回归分析、时间序列分析、面板数据分析等。
回归分析是最常用的模型类型之一，通过建立因变量和自变量之间的关系，来解释因变量的变化。
时间序列分析适用于研究随时间变化的现象，例如经济增长率、股票价格等。
面板数据分析则可以同时考虑个体和时间的变化，适用于追踪个体之间的差异和变化。
第三步：收集和整理数据在建立计量经济学模型之前，需要收集和整理相关的数据。
数据的来源可以是各个部门的统计年鉴、调查问卷、社会调查数据等。
数据的质量和准确性对研究结果的可靠性有重要影响，因此在这一步需要特别注意数据的选择和处理。
可以使用数据库软件如Excel或专业的数据分析软件如SPSS来整理和处理数据。
第四步：变量选择与设定在建立计量经济学模型之前，需要选择合适的变量。
变量包括因变量和自变量。
因变量是要解释和预测的经济现象，自变量是影响因变量的因素。
变量选择的关键是具有经济学理论基础，并与研究问题和目标密切相关。
同时，还需要对变量进行设定，在回归模型中，可以选择线性关系、非线性关系或者其他形式的关系。
第五步：建立和估计模型在变量选择和设定完成之后，就可以建立计量经济学模型并进行估计。
对于回归模型，可以使用最小二乘法进行参数估计。
其他模型类型也有不同的估计方法，例如时间序列模型可以使用自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）来估计模型参数。
华中科技大学《计量经济学》计量经济建模模型(精)PPT课件
未加证明的经验： 包含一个不相关变量比去掉了一个相关变量要好！但 是包含一个不相关变量导致估计量的精度降低，还可 能引起多重共线性等。因此最好的方法是，基于经济 学理论或变量间的逻辑关系或已有的文献，模型仅包 含那些直接影响应变量的解释变量，且这些解释变量 还不应被模型所包含的其它解释变量所解释
在上述5类设定问题中,1-4类设定误差是基本和 常见的,称为模型设定误差(Model specification error),其基本特征是与正确设定的模型相比较, 而第5种设定误差称为模型误设所引起的误差 (Model mis-specification error,),简称为误设误 差,其特征是不知道正确设定的模型,而是从相 互竞争的模型开始, 如凯恩斯理论强调政府支 出对GDP的作用,而货币学派则强调货币对于解 释GDP的作用.基于这2种经济学理论就形成了 两个相互竞争的模型,回归因子分别为政府支出 和货币.从经济学理论和计量经济学的实证,并 不知道其中的哪一个是正确设定的模型.
Yi=a1+a2X2i+vi
(13.9)
王少平教授：华中科技大学经济学院本科试验班计量经济学讲义
产生的后果
若X3i与X2i相关，即相关系数为r23≠0 这种设定误差导致参数估计有偏 若r23＝0，但，即X3i与X2i无关，具有对于设
定有误偏差而的a2的模估型计（是13无.9）偏的。估计，a1的估计是 真实模型的误差ui的方差s2也不能通过估计
a1、a2和a3的估计是无偏和一致的，即 E(ˆ1) 1 E(ˆ2 ) 2 E(ˆ3) 3 0（b3在正确设定的模型中不出
现即为0）。
王少平教授：华中科技大学经济学院本科试验班计量经济学讲义
简述建立与应用计量经济模型的主要步骤
在撰写文章之前，我们需要先了解什么是计量经济学以及建立与应用计量经济模型的主要步骤。
计量经济学是经济学的一个重要分支，其核心在于利用统计方法和数学模型来分析经济现象和经济政策。
而建立与应用计量经济模型的主要步骤是指在实际研究中，如何根据研究目的和数据特点，进行模型的建立与应用。
下面，我们将逐步深入探讨这个主题。
一、收集数据建立计量经济模型的第一步是收集相关数据。
数据的质量和数量对于模型的建立和应用至关重要，因此需要确保数据的准确性、完整性和代表性。
选择合适的时间跨度和样本范围也是非常重要的。
二、变量选择在收集到数据之后，需要根据研究目的和假设，选择合适的自变量和因变量。
自变量是影响因变量的因素，而因变量是需要进行分析和解释的变量。
在选择变量时，需要考虑变量之间的相关性以及可能存在的内生性问题。
三、建立模型接下来是建立计量经济模型。
根据变量的选择和研究目的，可以选择合适的计量经济模型，常见的模型包括线性回归模型、时间序列模型、面板数据模型等。
建立模型时需要考虑模型的功能形式、假设前提以及模型的适配性。
四、模型估计模型建立完成后，需要对模型进行参数估计。
通过统计方法对模型的参数进行估计，得到模型的具体数值结果。
常见的估计方法包括最小二乘法、极大似然估计等。
五、模型诊断一旦模型估计完成，需要对模型进行诊断。
模型诊断是为了检验模型的假设前提是否成立，以及模型是否符合统计要求。
常见的诊断方法包括残差分析、异方差检验、多重共线性检验等。
六、模型应用建立的计量经济模型可以用于实际问题的应用。
根据模型的估计结果，可以进行政策效果评估、市场预测、风险控制等实际应用。
建立与应用计量经济模型的主要步骤包括数据收集、变量选择、模型建立、模型估计、模型诊断和模型应用。
在实际操作中，需要根据具体问题和数据特点来灵活应用这些步骤，以达到科学、准确地分析和解释经济现象的目的。
从个人观点来看，建立与应用计量经济模型是经济研究中非常重要的一部分。
计量经济学模型的计量检验
263.8
587.8
0.449
3182.5 3674.5
6076.3 7164.4
0.524 0.513
314.6 492.0
Hale Waihona Puke 587.1 1088.10.536 0.452
4589.0 8792.1
0.522
914.5 1627.7
0.562
5175.0 10132.8
0.511
586.0 1340.7
如果拟合优度变化很不显著，则说明新引入的变量与其它变量之间 存在共线性关系。
克服多重共线性的方法
第一类方法：排除引起共线性的变量 找出引起多重共线性的解释变量，将它排除出去。
以逐步回归法得到最广泛的应用。 第二类方法：差分法 时间序列数据、线性模型：将原模型变换为差分模型:
Yi=1 X1i+2 X2i++k Xki+ i 可以有效地消除原模型中的多重共线性。 一般讲，增量之间的线性关系远比总量之间的线性关系弱得多。
➢也可用怀特异方差校正功能（方差未知）来消除异方差 以上两种都可以通过Eviews实现
➢通过对数据取自然对数消除异方差
异方差的修正
序列相关性
自相关定义为：按时间（在时间序列数据中）或空间（在横截面数 据中）排序的观测序列个成员之间的相关。经典模型假定，任一次 观测的干扰项都不收任何其他观测干扰项的影响。
格里瑟检验：
查表得拒绝原假设，存在异方差
F检验统计量概率为0小于，因此 拒绝原假设，模型存在异方差。
异方差的修正
➢模型检验出存在异方差性，可用加权最小二乘法来消除异方差。 （方差已知） 加权最小二乘法是对原模型加权，使之变成一个新 的不存在异方差性的模型，然后采用OLS估计其参数。
第九章 模型的设定和检验
X1 正交是不太可能。
（2）对扰动项方差σ 2 估计的影响
e1 = M1Y ,
M1
=
I
−
X
1
(
X
' 1
X1
)−1
X1'
e1'e1 = Y ' M1Y = ( X1β1 + X 2β2 + ε ) ' M1( X1β1 + X 2β2 + ε )
=
β
' 2
X
' 2
M
1
X
2
β
2
+ε
'Mε
+
2β
' 2
X
' 2
E(βˆ1)
=
β1
+
(
X
' 1
X
1
)−1
X1' X 2β2
≠
β1 ，一般情况下不是无偏的。
要使 E(βˆ1) = β1 ，需要满足： ① β2 = 0 。这不可能，因为 X 2 为重要解释变量， β2 ≠ 0
② X1' X 2 = 0 ，即 X 2 ， X1 正交，由于经济变量大多数有相关性，故 X 2 ，
对于实际估计的方差来说，
Est.Var(βˆ1)
=
σˆ12
(
X1' X1)−1
=
e1' e1 n − k1
(
X1' X1)−1
由于σˆ12 高估，故 Est.Var(βˆ1) < Est.Var(βˆ1,2 ) 不一定成立。
小结：如果模型中遗漏重要解释变量，损失的是无偏性。
计量经济学课程教学中的“四步法”
计量经济学课程教学中的“四步法”计量经济学是应用数理统计学和经济学理论来分析经济现象和经济政策的科学方法。
在计量经济学课程的教学中，常常使用一种被称为“四步法”的方法来进行实证分析。
这种方法主要包括问题设定、模型设定、参数估计和结果解释四个步骤。
下面将对这四个步骤进行详细介绍。
第一步：问题设定。
在进行计量经济分析之前，首先需要明确研究问题。
这一步骤包括明确研究目标、界定研究对象和确定问题的理论背景。
在问题设定阶段，研究者需要定义自己要研究的变量，明确变量的测量方式和数据的可获得性。
还需要考虑研究问题的实际意义和现有研究的局限性，以便在后面的步骤中进行合理的模型设定和参数估计。
第二步：模型设定。
在问题设定的基础上，研究者需要建立一个理论模型来解释和预测变量之间的关系。
模型设定可以基于经济理论，也可以基于实证研究的发现。
在模型设定阶段，研究者需要选择适当的变量和函数形式来描述变量之间的关系。
常见的模型设定方法包括线性回归模型、面板数据模型和时间序列模型等。
第三步：参数估计。
在模型设定完成后，研究者需要利用经济数据来估计模型中的参数。
参数估计可以使用不同的方法，例如最小二乘法、极大似然估计和广义矩估计等。
在参数估计过程中，研究者需要选择适当的估计方法，并且要进行模型的诊断检验，以确保估计结果的可靠性。
参数估计的目标是找到最优的参数估计值，以使模型尽可能地拟合观测数据。
第四步：结果解释。
在参数估计完成后，研究者需要解释估计结果，并对研究问题进行定性和定量分析。
结果解释可以通过观察估计结果的正负、大小和显著性来得到。
研究者还需要进行敏感性分析，以确定结果是否具有稳健性。
在结果解释阶段，研究者还可以对估计结果进行经济学意义的解释和实证论证，以便对研究问题提供更深入的理解。
固定效应回归的过程
固定效应回归的过程固定效应回归是一种用于处理面板数据（panel data）的统计方法，它可以帮助我们理解不同个体之间的差异以及这些差异如何随时间变化。
在经济学、社会学和其他领域，面板数据是非常常见的，因为它可以提供更丰富的信息，比如随着时间的推移，各个个体的变化情况。
固定效应回归的核心思想是控制个体和时间特定效应，以估计某个变量的影响。
以下是固定效应回归的详细过程：1. 数据准备：首先，需要收集包含面板数据的数据库。
这通常包括不同个体的不同时间点的数据。
数据集应该包括因变量（我们想要解释或预测的变量）和自变量（我们可以用来解释因变量的变量）。
2. 模型设定：在设定模型时，需要确定因变量和自变量的关系。
这可以通过设定一个线性回归模型来完成，该模型将因变量表示为自变量的函数。
在固定效应回归中，模型通常包含个体和时间特定的虚拟变量，以控制个体和时间特定的效应。
3. 估计固定效应：在模型设定后，需要估计模型的参数。
在固定效应回归中，这包括估计每个自变量的系数以及个体和时间特定的固定效应。
固定效应是每个个体或时间点的特定效应，它们不随自变量的变化而变化。
4. 解释结果：一旦参数被估计，就可以解释结果了。
解释结果时，需要注意系数的符号和大小，以及它们是否具有统计显著性。
此外，还需要考虑模型的假设是否得到满足，以及模型是否可以用于预测。
5. 诊断检验：在解释结果之后，需要进行诊断检验以检查模型的有效性。
这可能包括检查残差的正态性、异方差性和自相关性。
如果模型不符合这些假设，可能需要使用其他模型或方法。
6. 预测：最后，可以使用估计的模型进行预测。
这可以通过将新的观测值代入模型来完成，然后计算预测的因变量值。
以上就是固定效应回归的详细过程。
需要注意的是，固定效应回归只是一种工具，它的有效性取决于数据的性质和问题类型。
在选择是否使用固定效应回归时，需要仔细考虑数据的特性以及研究问题。
计量经济学设计原则
计量经济学设计原则计量经济学是应用数学和统计学原理来研究经济现象和经济政策的一门学科。
在进行计量经济学的研究时，需要遵循一些设计原则，以确保研究的可靠性和有效性。
本文将介绍一些常用的计量经济学设计原则。
1. 显著性水平的选择：显著性水平代表了我们拒绝原假设的程度。
在进行实证研究时，需要事先确定显著性水平的选择，通常为0.05或0.01。
选择适当的显著性水平可以保证研究结果的可靠性。
2. 样本选择的随机性：样本选择的随机性是保证研究结果具有一般性的重要条件。
通过随机抽样，可以避免样本选择偏差，使得样本能够代表总体。
3. 内生性的控制：内生性是计量经济学中常见的问题，指的是解释变量和被解释变量之间存在的内在关联。
为了解决内生性问题，需要采用适当的控制变量或者使用工具变量等方法。
4. 功能形式的选择：在进行计量经济学模型的设定时，需要选择适当的功能形式。
常用的功能形式包括线性关系、对数关系、多项式关系等。
选择合适的功能形式可以提高模型的拟合度和解释力。
5. 异方差性的处理：异方差性是指随机误差项的方差不恒定。
在计量经济学研究中，需要检验和处理异方差性，以确保模型的有效性。
常用的处理方法包括加权最小二乘法和异方差稳健标准误等。
6. 多重共线性的检验：多重共线性是指解释变量之间存在高度相关性的情况。
多重共线性会影响模型的解释力和稳定性。
因此，在进行计量经济学研究时，需要进行多重共线性的检验，并采取相应的处理措施，如删除冗余变量或者使用主成分分析等方法。
7. 异常值的处理：异常值是指与其他观测值相比显著偏离的观测值。
异常值可能会对模型的估计结果产生较大的影响。
因此，在进行计量经济学研究时，需要对异常值进行检验，并采取相应的处理措施，如删除异常值或者使用鲁棒回归等方法。
8. 模型诊断的检验：模型诊断是指对估计模型进行检验，以评估模型的合理性和有效性。
常用的模型诊断方法包括残差分析、异方差检验、序列相关检验等。
关于模型诊断与检验
关于模型诊断与检验1．动态分布滞后模型与一般到特殊建模法最常见的动态分布滞后模型是ADL (1, 1) 和ADL (2, 2) ，y= α0 + α1 y t-1 + β0 x t + β1 x t-1+ u t, u t~ IID (0, σ 2 ),t(5.9)和y= α0 + α1 y t-1 + α2 y t-2 + β0 x t + β1 x t-1+ β2 x t-2+ u t, u t~ IIDt(0, σ 2 )通过对α0 , β0 和β1施加约束条件，从ADL模型（5.9）可以得到许多特殊的经济模型。
下面以9种约束条件为例，给出特定模型如下：（1）当α1 = β1 = 0 成立，摸型（5.9）变为y= α0 +β0 x t + u t .t(5.11)这是一个静态回归模型。
（2）当β0= β1= 0时，由模型（5.9）得y= α0 + α1 y t-1 + u t .t(5.12)这是一阶自回归模型。
（3）当α1 =β0 = 0 时，则有y= α0 + β1 x t-1 + u t .t(5.13)x是y t的超前指示变量。
此模型称为前导模型。
t-1（4）当约束条件是α1 =1，β1 = - β0时，（5.9）式变为∆ y= α0 + β0 ∆ x t+ u t .t(5.14)这是一个一阶差分模型。
当x t与y t为对数形式时，上述模型为增长率模型。
（5）若α1 = 0成立，模型（5.9）则变为一阶分布滞后模型。
y= α0 + β0 x t+β1 x t - 1 + u t.t(5.15)(6) 取β1 = 0，则模型（5.9）变为标准的局部调整模型（偏调整模型）。
y= α0 + α1 y t -1 + β0x t+ u t.t(5.16)(7) 当β0 = 0 时，由模型（5.9）得y= α0 + α1 y t -1 + β1 x t -1 + u t .t(5.17)模型中只有变量的滞后值作解释变量，y t的值仅依靠滞后信息。
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(13.3.6) (13.3.7)
18
我们知道：
ˆ 2
yix2i x22i
1
(
ˆ2
y x 2 )( x 3 2 ) ( y x 3 )( x 2 x 3 ) x 2 2 x 3 2 ( x 2 x 3 )2
1、如果X3与X2相关，r23 ≠ 0，那么
bˆห้องสมุดไป่ตู้
和
1
bˆ
1
是有偏误
2
且非一致的。也就是说，
E(bˆ1) 1
E(bˆ12) 2
2、如果X3与X2不相关，r23 = 0，那么bˆ 3 2
0 ，尽管bˆ
现在无
1
偏，但bˆ 1 2 是无偏的。
3、干扰的方差σ2将被不正确地估计。
4、bˆ 1 2 的方差 (
第十三章
计量经济建模： 模型设定和诊断检验
1
经济学家多年来对“真理”的寻求曾给人一种观感： 经济学家们就好像在一间黑房子里搜寻一直原本并不存在 的黑猫；而计量经济学家还经常声称找到了一只。
2
经典线性回归模型的假定之一（假定9）是，分析中 所使用的模型被“正确地”设定；如果模型并未被明确 设定，我们就遇到了这样的问题：模型设定误差（model specification error）或者模型设定偏误（model specification bias）。
因此，(13.2.2)中的误差项u2i事实上是：
u2i u1i 4Xi3
8
2、包含了一个无需或无关的变量 （Including an unnecessary or irrelevant variable）
假定另一个研究者使用了以下模型：
Y i 1 2 X i 3 X i 2 4 X i 3 5 X i 4 u 3 i (13.2.4)
其中，Yi = 生产的总成本，Xi = 产量。 等式(13.2.1)是立方总成本函数。
(13.2.1)
7
但是，假设出于某种原因，研究者决定使用以下模型：
Y i12X i3X i2 u 2 i
(13.2.2)
由于(13.2.1)被认为是真实的，采用(13.2.2)就构成了一种设定误
差，即漏掉了一个有关变量（Xi3）的误差。
就很困难。
表现出数据的协调性；即从模型中估计的残差必须完全随机
（从技术上而言必须是白噪音）。
模型有一定的包容性；即模型应该包容或包括所有与之竞争
的模型。
6
§13.2 设定误差的类型
1、漏掉一个有关变量（1.Omitting A Relevant Variable）
为了简明起见，令这个模型为：
Y i1 2 X i3 X i2 4 X i3 u 1 i
Y i * 1 * 2 * X * i 3 * X * i2 4 * X * i3 u * i (13.2.7)
其中，Yi* Yi i ，X*i Xi i ，εi和ωi均为测量误差。
(13.2.7)所表明的是，研究者没有使用真正的Yi和Xi，却用 了含有测量误差的替代变量Yi*和Xi*。
3
寻找正确的模型就像寻找圣杯一样。具体而言，我 们需要考虑如下问题：
我们如何去寻找一个“正确”的模型？换言之，在经验分析中 选择一个模型的准则有哪些？
在实践中，容易遇到哪些类型的模型设定误差？ 设定误差的后果有哪些？ 如何侦查设定误差？换言之，我们可以使用哪些诊断工具？ 一旦侦查出设定误差，我们能采取哪些补救措施？ 如何评价几个表现不相上下的备选模型？
2 2i
bˆ32
X2i X3i X22i
（X3对X2回归）
(1) (2) (3) (4)
14
于是，等式(4)变换为：
b ˆ1223b ˆ32
X2i(ui u) X22i
(5)
分别取等式两边的期望值
E(bˆ12)23bˆ32
(6)
（其中，β2和β3都是常数，ui与X2i和X3i不相关）
15
于是，漏掉变量X3的后果如下：
Y i 12X 2 i3X 3 i u i (13.3.1)
但出于某种原因，我们拟合了如下模型：
Y i b1b12X 2ii (13.3.2)
后果将会如何？
13
三变量回归模型的离差形式：
Y i2X 2 i3 X 3 i u i u
有：
Y i X 2 i 2X 2 2 i 3X 2 i X 3 i X 2 i ( u i u )
4
§13.1 模型选择准则
根据亨得利和理查德的观点，一个被选用于经验分析的 模型应满足如下准则：
数据容纳性；即从模型做出的预测必须有逻辑上的可能性。 与理论一致；即必须有好的经济含义。 回归元的弱外生性；即解释变量或回归元必须与误差项不相
关。
5
表现出参数的不变性；即参数的值必须稳定，否则预测
新的误差项是：
u3i u1i 5Xi4u1i
(13.2.5)
因为真模型中λ5 = 0
9
3、错误的函数形式（Wrong functional form）
再假定又一研究者拟定以下模型：
ln Y i 1 2 X i 3 X i 2 4 X i 3 u 4 i
(13.2.6)
10
4、测量偏误的误差（Errors of measurement bias） 考虑有研究者使用如下模型：
Y i X 3 i 3X 3 2 i 2X 2 i X 3 i X 3 i ( u i u )
两边分别除以∑X2i2：
Y X iX 2 2 i2 i23
X 2 iX 3 i X 2 i(u i u)
X 2 2 i
X 2 2 i
回到前面，有
bˆ12
X 2i Yi
X
2
X
2 2i
)是真实估计量的方差的一个有偏误
的估计值。
5、通常的置信区间和假设检验程序容易给出错误的结论。
6、所作出的预测不可靠。 16
结论：一旦根据相关理论把模型建立起来，切忌从 中再忽略掉一个变量。
17
2、包含一个无关变量（模型拟合过度） 现在让我们假定
Yi 12X2iui
是真实模型，而我们拟合了一下模型：
11
5、对随机误差项ui不正确的设定 （Specification errors to the stochastic error ）
如果真实的、正确的模型是：
Yi Xiui
并且lnui满足CLRM的假定
误设为：
Yi Xi ui
(13.2.8) (13.2.9)
12
§13.3 模型设定误差的后果
1、模型拟合不足（漏掉一个相关变量） 真实的模型：