B07 模型设定与诊断检验
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。
模型的能力评估与异常观测点的诊断
模型的能力评估与异常观测点的诊断在统计建模和机器学习领域，模型的能力评估和异常观测点的诊断是非常重要的任务。
模型的能力评估可以帮助我们了解模型对数据的拟合程度和预测准确度，而异常观测点的诊断则能够帮助我们识别出数据集中的异常点和离群点。
本文将介绍常用的模型评估方法和异常观测点的诊断技术，并探讨它们的应用场景和优缺点。
一、模型的能力评估方法模型的能力评估是指对训练好的模型进行性能评估的过程。
常见的模型能力评估方法包括交叉验证、留一法和AIC/BIC准则等。
1. 交叉验证交叉验证是一种常用的模型评估方法，它可以通过将数据集划分为训练集和验证集，然后用训练集训练模型，再用验证集评估模型的性能。
交叉验证可以帮助我们评估模型的泛化能力和预测准确度。
2. 留一法留一法是一种特殊的交叉验证方法，它将每个样本单独作为验证集，其他样本作为训练集。
留一法的优点是可以在数据量较小时使用，但计算成本较高。
3. AIC/BIC准则AIC（赤池信息准则）和BIC（贝叶斯信息准则）是模型选择的常用准则。
这两个准则考虑了模型的参数数量和最大似然估计的拟合程度，并给出了一个综合的评分，可以用于比较不同模型的性能。
二、异常观测点的诊断技术异常观测点的诊断是指识别出数据集中的异常点和离群点的过程。
常见的异常观测点诊断技术包括箱线图、Z-得分和DBSCAN等方法。
1. 箱线图箱线图是一种常用的可视化方法，它通过盒形图和虚线箱线图来展示数据的分布情况，并标记出离群点。
箱线图可以直观地帮助我们识别出数据集中的异常观测点。
2. Z-得分Z-得分是一种统计方法，它通过计算观测点与均值之间的标准差，来判断观测点是否为异常点。
Z-得分越大，表示观测点越偏离正态分布，可能是一个异常观测点。
3. DBSCANDBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）是一种聚类算法，它通过计算样本之间的密度来识别出异常观测点。
数据科学中的诊断模型构建方法
数据科学中的诊断模型构建方法数据科学是一门涉及数据处理、分析和解释的学科，它的应用范围广泛，包括医疗、金融、市场营销等领域。
在这些领域中，构建准确可靠的诊断模型对于预测和决策至关重要。
本文将介绍一些常用的数据科学中的诊断模型构建方法。
一、数据收集与预处理在构建诊断模型之前，首先需要收集相关的数据。
数据可以来自于实验室测试、问卷调查、传感器监测等多种途径。
收集到的原始数据可能存在噪声、缺失值和异常值等问题，因此需要进行预处理。
预处理的第一步是数据清洗，即去除重复值和异常值。
重复值可能会导致结果的偏差，而异常值则可能干扰模型的准确性。
其次，需要处理缺失值。
缺失值的处理方法有多种，可以使用插补法填充缺失值，或者根据其他变量的相关性进行预测。
最后，还需要对数据进行归一化或标准化处理，以消除不同变量之间的量纲差异。
二、特征选择与提取在构建诊断模型时，选择合适的特征是至关重要的。
特征选择的目标是从原始数据中挑选出与目标变量相关性较高的特征。
常用的特征选择方法有相关系数分析、方差分析和卡方检验等。
此外，还可以使用机器学习算法进行特征选择，如决策树、随机森林和支持向量机等。
如果原始数据的特征维度较高，可以考虑进行特征提取。
特征提取是将原始数据转化为新的特征空间的过程，以减少特征维度和提高模型的表达能力。
常用的特征提取方法有主成分分析、线性判别分析和非负矩阵分解等。
三、模型选择与训练在特征选择和提取之后，需要选择适合的模型进行训练。
不同的诊断问题可能需要不同的模型，常用的模型包括逻辑回归、支持向量机、决策树和神经网络等。
模型的选择应根据问题的特点和数据的性质进行。
模型训练的过程是通过给定的训练数据来估计模型的参数。
训练数据应该包括正例和负例样本，以便模型能够学习到两者之间的差异。
训练数据还需要进行交叉验证，以评估模型的性能和泛化能力。
四、模型评估与优化在模型训练完成后，需要对模型进行评估。
评估模型的性能可以使用多种指标，如准确率、召回率、精确率和F1值等。
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。
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
模型的诊断与检验
第9页
11.4 似然比（LR）检验
（第3版257页）
模型的诊断与检验
第10页
11.4 似然比（LR）检验
（第3版258页）
模型的诊断与检验
第11页
11.4 似然比（LR）检验
似然比（LR）检验EViews操作有两种路径。 （1）在非约束模型预计结果窗口中点击View，选Coefficient Tests, Redundant Variables -Likelihood Ratio功效（模型中是否存在多出不主要解释变量），在随即 弹出对话框中填入GDP，DEF。可得结果。其中LR（Log likelihood ratio）= 90.34， 与上面计算结果相同。
模型的诊断与检验
（第3版280页）
第32页
11.9 格兰杰（Granger）因果性检验（不讲）
Granger非因果性检验EViews操作是，打开SHt和SZt数剧组窗口，点击 View键，选Granger Causility功效。在随即打开对话框口中填上滞后期数 2，点击OK键，即可得到图11.20检验结果。 用滞后5, 10, 15, 20, 25期检验式分别检验，结果见下表：
模型的诊断与检验
1
2
=
3
成立条件下，W统计量渐近服从
(1)
分布。
第16页
11.5沃尔德（Wald）检验
（第3版262页）
模型的诊断与检验
第17页
11.5沃尔德（Wald）检验
（第3版263页）
模型的诊断与检验
第18页
11.5沃尔德（Wald）检验
（第3版263页）
模型的诊断与检验
第19页
11.5沃尔德（Wald）检验
模型设定偏误问题
变换变量
对某些变量进行适当的变换，可能有助于消 除模型设定偏误。
使用其他模型
如果一种模型无法充分拟合数据，可以尝试 使用其他模型。
模型设定偏误的修正方法
手动修正
01
根据专业知识或数据特点，手动调整模型的结构或参数，以消
除模型设定偏误。
自动修正
02
利用软件提供的自动修正功能，如一些统计软件中的“自动选
要点三
例子
考虑一个简单的线性回归模型，其中被 解释变量是家庭收入（Y），解释变量 是教育程度（X1）和工作经验（X2）。 如果遗漏了职业类型（X3）这一重要 解释变量，那么模型将无法准确估计 X1和X2对Y的影响，导致估计结果出 现偏差。
测量误差偏误
总结词
详细描述
例子
测量误差偏误是计结果出现偏差。
常见的模型设定偏误类型
遗漏变量偏误
要点一
总结词
遗漏变量偏误是指模型中未能包含对 被解释变量有重要影响的解释变量， 导致估计结果出现偏差。
要点二
详细描述
在经济学和其他社会科学领域，模型 中往往包含许多解释变量，但受限于 数据可得性和模型复杂度等因素，一 些重要的解释变量可能被遗漏。这会 导致模型无法准确捕捉到所有影响被 解释变量的因素，从而产生偏误。
联立性偏误
总结词
联立性偏误是指模型中解释变量 之间存在相关性，导致估计结果 出现偏差。
详细描述
例子
在多元回归模型中，如果解释变 量之间存在相关性，会导致多重 共线性问题，使得模型无法准确 估计每个解释变量的效应。这会 导致估计结果的不稳定性和偏误。
考虑一个包含三个解释变量的多 元线性回归模型，其中被解释变 量是消费支出（Y）。如果两个解 释变量X1和X2之间存在高度相关 性，那么模型在估计X1和X2对Y 的影响时会出现偏误，导致估计 结果的不准确。
模型诊断名词解释(二)
模型诊断名词解释(二)模型诊断名词解释1. 模型诊断模型诊断是指对建立的数学模型进行分析和评估，以确定模型在解释现象、预测未来等方面的准确度和可靠性。
2. 残差分析残差分析是指对模型预测值与真实观测值之间的偏差进行统计分析，用于评估模型的拟合效果。
通过检查残差的分布、统计性质和模式，可以判断模型是否具有合理的拟合程度。
•例子：在线性回归模型中，通过分析残差的正态性、随机性、线性性等特征，可以判断模型的假设是否成立，并进一步分析模型的可靠性。
3. 离群点检测离群点检测是指通过识别和分析数据中的异常值，判断其是否对模型的拟合产生了显著影响。
•例子：在聚类模型中，通过离群点检测可以识别出那些与其他数据点差异较大的异常点，进而判断其对聚类结果的影响。
4. 多重共线性多重共线性是指模型中存在两个或多个自变量之间高度相关的情况，可能导致模型的稳定性下降，估计结果的可靠性受到影响。
•例子：在线性回归模型中，如果自变量之间存在高度相关性，即多重共线性，那么模型的参数估计可能会变得不稳定，难以解释。
5. 过拟合与欠拟合过拟合是指模型在训练集上过于拟合，导致在测试集或新样本上表现不佳。
欠拟合是指模型在训练集上未能很好地拟合数据，模型的复杂度过低。
•例子：在分类模型中，如果模型过拟合，训练集上的准确率可能达到很高，但在测试集上表现不佳；如果模型欠拟合，无论在训练集还是测试集上的准确率都较低。
6. ROC曲线ROC曲线是接收者操作特征曲线的缩写，是评价二值分类模型性能的重要工具。
该曲线以模型的真阳性率（True Positive Rate）和假阳性率（False Positive Rate）为纵横坐标。
•例子：在医学诊断领域中，可以使用ROC曲线评估分类模型对某种疾病的检测准确性，根据曲线下面积（AUC）来判断模型的性能。
7. 置信区间置信区间是对总体参数（如均值、比例等）估计的范围，表示估计结果的不确定性。
常用的置信区间一般为95%或99%。
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。
固定面板模型建模前的检验
固定面板模型建模前的检验概述：固定面板模型（Fixed Effects Model）是一种常用的经济学建模方法，用于处理面板数据中的固定效应。
在进行固定面板模型建模之前，需要进行一系列的检验来确保模型的有效性和可靠性。
本文将介绍固定面板模型建模前的常见检验方法及其意义。
1. 数据平稳性检验：在进行固定面板模型建模前，需要对面板数据进行平稳性检验，以确保变量的平稳性。
常用的平稳性检验方法包括ADF检验和单位根检验。
如果变量不平稳，则需要进行差分处理或采用其他方法来确保数据的平稳性。
2. 异方差性检验：固定面板模型的有效性要求误差项满足同方差性假设。
为了检验异方差性，可以使用Breusch-Pagan检验或White检验。
如果检验结果表明存在异方差性，则需要进行异方差性修正，如使用异方差稳健标准误或进行加权最小二乘法估计。
3. 多重共线性检验：多重共线性可能导致固定面板模型估计结果不稳定或不可靠。
为了检验多重共线性，可以使用方差膨胀因子（VIF）或条件数等指标。
如果检验结果表明存在多重共线性，需要采取相应的措施，如删除冗余变量或进行主成分分析。
4. 异常值检验：异常值可能对固定面板模型的估计结果产生显著影响。
可以使用箱线图或Grubbs检验等方法来检验异常值。
如果存在异常值，需要进行适当的处理，如删除异常值或使用鲁棒估计方法。
5. 模型拟合度检验：在进行固定面板模型建模后，需要对模型的拟合度进行检验。
常用的拟合度检验方法包括R方、调整R方、F统计量和LM统计量等。
较高的R方和显著的F统计量表明模型的拟合度较好，LM统计量可用于检验模型的合理性。
6. 模型稳健性检验：固定面板模型的稳健性检验可以用于检验模型的假设是否成立。
常用的稳健性检验方法包括布罗斯-帕根检验、汉森检验和沃尔德检验等。
稳健性检验可以提高模型的可靠性和鲁棒性。
7. 模型诊断：进行固定面板模型建模后，还需要对模型进行诊断，以检验模型的合理性和有效性。
4 模型诊断与检验
RSS RSS 1 n2 F RSS n k
RSS 这里 RSS 用所有样本观测值估计方程的残差平方和， 1 是用n1 子样本进行估计方程的残差平方和，k 是被估计参数的个数。
如何检验？ 选择View/Stability Test /Chow Forecast Test进行Chow预测 检验。对预测样本开始时期或观测值数进行定义。数据应在当 前观测值区间内。
2. 残差检验
包括对估计方程残差的序列相关，正态性，异方差性 和自回归条件异方差性检验。
(1) 相关图和Q统计量
(2) 平方残差相关图 (3) 直方图和正态检验 显示直方图和残差的描述统计量，包括检验正态性的 Jarque-Bera统计量。如果残差服从正态分布， J-B统计量应服 从2 分布，直方图应呈钟型，若对应的p值较大，即J-B统计量 应不显著，则接受原假设:误差正态分布。 (4) 序列相关LM检验
Chow分割点检验
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。 该检验EViews提供了F统计量和对数似然比（LR）统计 量 ，F统计量基于对约束和非约束残差平方和的比较。在最 简单情况下（一个分割点），计算如下：
( RSS R RSS UR ) k F ~ F ( k , n1 n 2 2 k ) ( RSS UR ) /( n1 n 2 2 k )
>>>如果约束有效，这两个残差平方和差异很小，F统计量值也应 很小。
(2)如何进行Wald系数检验(单个约束条件情形）
Cobb-Douglas生产函数:
Q i 1 Li K i e
其中，Q=产出；L=劳动力投入； K=资本投入
组织诊断】5工具+7模式组织诊断实践技能)
组织诊断】5工具+7模式组织诊断实践技
能)
如今，组织竞争力变得越来越强。
组织的力量源于多个方面，如组织文化、组织架构和流程等。
只有有效地诊断组织，才能帮助组织选择正确的发展方式，支持业务全面提升，推动企业可持续长期健康发展。
因此，对于组织发展实践者而言，认清组织并识别组织能力是一个复杂的过程。
他们需要全面理解组织战略、经营策略、组织结构和形态、组织管理流程等。
同时，他们还需要掌握OD必备的诊断能力，将调查分析的结果转化成具体且可执行的方法。
___老师提出以下模块建议：
模块一：破解组织诊断与组织评估
在这个模块中，我们将介绍组织诊断的本质和写在诊断前的注意事项。
我们还将讨论四个分析步骤，包括组织变革问题、组织效能问题、组织发展问题和组织设计问题。
模块二：组织诊断流行工具
在这个模块中，我们将介绍一些流行的组织诊断工具。
这些工具包括组织能力杨三角、六个盒子、7S模型、组织健康
问卷和BLM模型。
我们将详细讨论每个工具的方法和实操，
以帮助组织发展实践者掌握诊断能力。
模块三：7大模式组织诊断的建模技能
在这个模块中，我们将介绍7大模式组织诊断的建模技能。
这些模式包括组织指标诊断、定义组织模型、建立评估流程和为管理改进提供领导力支持。
我们将详细讨论每个模式的方法和衡量方式，以帮助组织发展实践者建立有效的评估流程。
总之，这三个模块将帮助组织发展实践者全面掌握组织诊断的技能，提高组织的竞争力，实现可持续长期健康发展。
线性模型的选择和诊断
线性模型的选择和诊断线性模型是统计学中常用的一种模型，它在数据分析和预测中具有广泛的应用。
线性模型的选择和诊断是保证模型的准确性和可靠性的关键步骤。
本文将从线性模型的选择和诊断两个方面进行探讨。
一、线性模型的选择线性模型的选择是指在给定的数据集中，选择出最合适的线性模型来描述数据的关系。
线性模型的选择可以通过以下几个步骤来进行。
1. 数据预处理在选择线性模型之前，首先需要对数据进行预处理。
这包括数据清洗、缺失值处理、异常值处理等。
数据预处理的目的是保证数据的准确性和完整性，避免对模型选择产生不良影响。
2. 特征选择特征选择是选择出对目标变量具有显著影响的特征。
常用的特征选择方法有相关系数分析、方差分析、逐步回归等。
通过特征选择可以减少模型的复杂度，提高模型的解释能力。
3. 模型选择准则模型选择准则是选择线性模型的重要依据。
常用的模型选择准则有最小二乘法、最大似然估计、贝叶斯信息准则等。
这些准则可以根据模型的复杂度和拟合优度来选择最合适的线性模型。
4. 模型评估在选择线性模型之后，需要对模型进行评估。
常用的模型评估指标有均方误差、残差分析、拟合优度等。
模型评估的目的是检验模型的准确性和可靠性，发现模型存在的问题并进行修正。
二、线性模型的诊断线性模型的诊断是对已选择的线性模型进行检验和修正的过程。
线性模型的诊断可以通过以下几个方面进行。
1. 残差分析残差是指模型预测值与实际观测值之间的差异。
残差分析可以通过绘制残差图、正态概率图等来检验模型的合理性。
如果残差存在规律性，说明模型存在问题，需要进行修正。
2. 多重共线性检验多重共线性是指自变量之间存在高度相关性的情况。
多重共线性会导致模型参数的不稳定性和解释能力的下降。
常用的多重共线性检验方法有方差膨胀因子和条件数等。
如果存在多重共线性问题，可以通过删除相关性较强的自变量或者进行主成分分析来解决。
3. 异常值检验异常值是指与其他观测值明显不同的观测值。
面板固定效应模型检验流程
面板固定效应模型检验流程
面板固定效应模型是一种用于分析面板数据的统计模型，它考
虑了个体间的固定效应。
在进行面板固定效应模型的检验时，通常
需要经过以下流程：
1. 数据准备，首先需要准备面板数据，包括时间序列和不同个
体（或单位）的数据。
确保数据的准确性和完整性，进行数据清洗
和变量筛选。
2. 模型设定，确定面板固定效应模型的具体形式，包括模型中
的自变量、因变量以及控制变量。
同时，还需要确定固定效应的形式，例如虚拟变量或者其他形式的固定效应。
3. 检验固定效应的必要性，在进行面板固定效应模型之前，需
要进行固定效应的必要性检验，通常采用Hausman检验，来判断是
否需要引入固定效应。
4. 模型估计，使用合适的统计软件（如R、Stata、Python等）进行面板固定效应模型的估计，得到模型的系数估计值和显著性检
验结果。
5. 模型诊断，对估计得到的面板固定效应模型进行诊断，包括残差的自相关性检验、异方差性检验等，以确保模型的拟合效果和统计性质符合要求。
6. 结果解释，最后，对估计得到的面板固定效应模型进行结果解释，包括系数的经济意义和显著性检验结果的解释，以得出对研究问题的结论。
总的来说，面板固定效应模型的检验流程包括数据准备、模型设定、固定效应的必要性检验、模型估计、模型诊断和结果解释等步骤，需要综合运用统计学和经济学的知识进行分析和解释。
计量经济学实验一 计量经济学软件EViews
实验一计量经济学软件EViews一、计量经济学软件EViews的使用实验目的：熟悉EViews软件的基本使用功能。
实验要求：快速熟悉描述统计和线性回归分析。
实验原理：软件使用。
实验数据：1978-2005年广东省消费和国内生产总值统计数据。
实验步骤：（一）启动EViews软件进入Windows以后，双击桌面EViews6图标启动EViews，进入EViews窗口。
EViews的四种工作方式：（1）鼠标图形导向方式；（2）简单命令方式；（3）命令参数方式（1与2相结合）；（4）程序（采用EViews命令编制程序）运行方式。
（二）创建工作文件假定我们要研究广东省消费水平与国内生产总值（支出法）之间的关系，收集了1978—2005年28年的样本资料（表1-1），消费额记作XF（亿元），国内生产总值记作GDP（亿元）。
根据资料建立消费函数。
进入EViews后的第一件工作，通常应由创建工作文件开始。
只有建立（新建或调入原有）工作文件，EViews才允许用户输入，开始进行数据处理。
建立工作文件的方法是点击File/New/Workfile。
选择新建对象的类型为工作文件。
选择数据类型和起止日期，并在对话框中提供必要的信息：适当的时间频率（年、季度、月度、周、日）；最早日期和最晚日期。
开始日期是项目中计划的最早的日期；结束日期是项目计划的最晚日期，以后还可以对这些设置进行修改。
非时间序列提供最大观察个数。
建立工作文件对话框如图1-2所示，按OK确认，得新建工作文件窗口（图1-3）。
表1-1图1-2工作文件窗口是EViews的子窗口。
它也有标题栏、控制栏、控制按钮。
标题栏指明窗口的类型是Workfile、工作文件名和存储路径。
标题栏下是工作文件窗口的工具条。
工具条上是一些按钮。
图1-3View —观察按钮；Proc —过程按钮；Save —保存工作文件；Show —显示序列数据；Fetch —读取序列；Store —存储序列；Delete —删除对象；Genr —生成新的序列；Sample —设置观察值的样本区间。
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。
医学检验中的疾病诊断模型构建及应用
医学检验中的疾病诊断模型构建及应用医学检验是临床疾病诊断与治疗中不可或缺的环节之一。
在医学检验中，通过对患者的生理指标和临床表现进行检测和分析，可以为医生诊断提供重要的依据。
在现代医学检验中，利用计算机技术和数学模型进行疾病诊断已经成为一种趋势。
这种方法可以更快速、准确地诊断出疾病种类并进行治疗，有着较高的应用价值。
一种常用的医学检验中的疾病诊断模型构建方法是机器学习。
机器学习是利用算法根据历史数据进行学习，从而预测未来行为或结果的一种方法。
在医学检验中，机器学习可以根据已有的样本数据学习，通过建模和验证等过程，构建出能够判断某种疾病是否发生的模型。
模型的构建需要经过以下几个步骤：第一步，数据预处理。
这是机器学习建模的第一步，需要将原始数据进行筛选、清洗和处理，以得到适合建模的数据集。
在医学检验中，数据预处理需要对患者的生理状态、病史和检查结果等指标进行处理，提取出适合建模的特征。
第二步，特征提取。
特征是指在医学检验中具有诊断意义的生理指标或病史等信息。
经过数据预处理后，需要对这些特征进行提取和选择，以构建出优化后的数据集。
第三步，特征工程。
特征工程是指在构建模型之前对数据进行进一步的处理和优化。
这包括特征标准化、特征筛选、特征降维等操作，提高模型的表现和泛化能力。
第四步，模型构建。
模型构建是机器学习建模的核心步骤。
在医学检验中，根据数据集和特征工程的结果，可以使用决策树、支持向量机、神经网络等方法构建出适合疾病诊断的模型。
第五步，模型评估。
为保证模型的精确性和泛化能力，通常需要对构建出的模型进行评估。
这包括模型的准确率、召回率、F1值等指标的计算，以评估模型的好坏。
医学检验中的疾病诊断模型可以应用于多个领域。
例如，现在的人工智能技术已经在临床医学中应用，诸如肿瘤、糖尿病及心血管疾病等疾病的定性和定量分析。
机器学习技术可以在这些方面对患者健康进行符合人体生理反应的快速测定，并最终指导临床医生的治疗决策。
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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值是显著的， （4）如果得到的 值是显著的，则认为原来的 ）如果得到的F值是显著的 模型是错误设定的。 模型是错误设定的。 检验的优点 （5）RESET检验的优点：简单易行，无需设定 ） 检验的优点：简单易行， 备择模型。缺点：即使知道模型是误设的， 备择模型。缺点：即使知道模型是误设的，也不能 帮助选择正确的模型。因此它主要作为诊断工具。 帮助选择正确的模型。因此它主要作为诊断工具。
违背了经 典假设！ 典假设！
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计量经济学
二、遗漏相关变量的后果
1、遗漏有关变量的后果： 、遗漏有关变量的后果： （1）如果遗漏的变量 X 2 与模型中的变量 X1 相 ） ˆ ˆ 有偏且非一致，见图7-1。 关，则 α 0 和 α 1 有偏且非一致，见图 。 ˆ ˆ E(α1 ) = β1 + β2β21 ，ˆ21 是遗漏变量 X 2 对变量 X1 β 的斜率系数， 的影响。 的斜率系数，系数 α 1 中包含了 X 2 对Y的影响。 的影响 ˆ ˆ 是无偏的， 不相关， （2）如果 X 2 与 X1 不相关，则 α 1 是无偏的， ） ˆ 仍有偏误。 但 α 0 仍有偏误。
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计量经济学
二、关于建模的补充说明
1、建立一个好的模型没有一个统一的方法。 、建立一个好的模型没有一个统一的方法。 2、也许我们永远无法知道真实的模式是什么 、 样的，但我们却希望找到一个“相对” 样的，但我们却希望找到一个“相对”精确反映 现实的模型。 现实的模型。
3计量经Biblioteka 学第2节遗漏了相关变量
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计量经济学
第4节
一、测量误差
测量误差
假设真实模型为： 假设真实模型为： i = β 0 + β 1 X 1i + β 2 X 2 i + ui Y ∗ 研究者使用了模型： 研究者使用了模型： i∗ = β0∗ + β1∗ X1∗i + β2∗ X2i + ui∗， Y
ε 均为测量 其中 Yi∗ = Yi + ε i ， ki = Xki + ωki ， i 和 ωki 均为测量 X∗
计量经济学
第七章
模型设定与诊断检验
第1节 评价模型的标准 第2节 遗漏了相关变量 第3节 包含了无关变量 第4节 测量误差 第5节 不正确的函数形式 第6节 模型设定误差检验 教学时数： 教学时数：4
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计量经济学
第1节
评价模型的标准
一、评价计量经济模型的主要标准
1、简约性：模型需要一定程度的抽象或简化。 、简约性：模型需要一定程度的抽象或简化。 2、可识别性：模型参数值的稳定性或不变性。 、可识别性：模型参数值的稳定性或不变性。 3、理论一致性：模型必须有好的经济含义。 、理论一致性：模型必须有好的经济含义。 4、拟合优度：模型所包含的解释变量应尽可能 、拟合优度： 地解释因变量的变化。 地解释因变量的变化。 5、预测能力：如果运用不正确的函数形式对样 、预测能力： 本外数据进行估计，会增加犯严重错误的概率。 本外数据进行估计，会增加犯严重错误的概率。
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计量经济学
第5节
不正确的函数形式
假设真实的模型为： 假设真实的模型为： Yi = β 0 + β 1 X 1i + β 2 X 2 i + ui 研究者使用了模型： 研究者使用了模型： lnYi = γ 0 + γ 1 Xi + γ 2 X2i + γ 3 X3i + v3i 或者使用了其他的形式。 或者使用了其他的形式。
误差。 误差。 研究者没有使用真正的 Yi 和 Xi ，而使用了 含有测量误差的替代变量 含有测量误差的替代变量 Yi∗ 和 Xi∗ 。
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计量经济学
二、因变量的测量误差
1、真实模型为： i = β 0 + β 1 X i + ui ，由于 不可 、真实模型为： Y 由于Y不可 直接观测而使用了一个可观测变量 Yi∗ = Yi + vi ，于 是模型变成了： 是模型变成了： Yi∗ = β0 + β1 Xi + ui + vi = β0 + β1 Xi + ε i 其中， 是合成误差项，包含总体误差项 总体误差项（ 其中，ε i 是合成误差项，包含总体误差项（可 方程误差项） 测量误差项。 称为方程误差项 称为方程误差项）和测量误差项。 2、因变量的测量误差不影响参数估计及其方 、 差的无偏性，但所估计系数的方差 系数的方差却比没有测量 差的无偏性，但所估计系数的方差却比没有测量 误差时要大。 误差时要大。
1、残差分析：既可以检验模型的设定误差， 、残差分析：既可以检验模型的设定误差， 也可以检验自相关和异方差等问题。 也可以检验自相关和异方差等问题。 2、MWD检验：在线性和对数模型之间选择。 检验： 对数模型之间选择 、 检验 在线性和对数模型之间选择。
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（1）建立假设： H 0 : 线性模型 ， H 1 : 对数模型 。 ）建立假设： ˆ （2）估计线性模型，得到 Yi 的估计值 Yi 。 ）估计线性模型， （3）估计双对数模型，得到 lnYi 的估计值 lnYi 。 ）估计双对数模型， ˆ 加入线性模型。 （4）计算 Z1i = lnYi − lnY i ，并将 Z1 加入线性模型。 ） 的系数是统计显著的，就拒绝原假设。 如果 Z 1 的系数是统计显著的，就拒绝原假设。 ˆ 加入对数模型。 （5）计算 Z2i = exp(lnYi ) − Yi ，并将 Z2 加入对数模型。 ） 的系数是统计显著的，就拒绝备择假设。 如果 的系数是统计显著的，就拒绝备择假设。 Z2
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4、采用 或F统计量检验系数的显著性，心中 、采用t或 统计量检验系数的显著性 统计量检验系数的显著性， 要有一个具体的模型。切勿反复使用t或 检验进 要有一个具体的模型。切勿反复使用 或F检验进 数据开采，建模必须以理论为指导。 行数据开采，建模必须以理论为指导。
二、对遗漏变量和不正确函数形式的检验
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模型设定与诊断检验
1、Wald检验：View/Coefficient Tests/Wald、 检验： 检验 Coefficient Restrictions 2、遗漏变量检验：View/Coefficient Tests/ 、遗漏变量检验： Omitted Variables - Likelihood Ratio 3、冗余变量检验：View/Coefficient Tests/ 、冗余变量检验： Redundant Variables - Likelihood Ratio 4、RESET检验：View/Stability Tests/Ramsey 检验： 、 检验 RESET Test/Number of Fitted Terms: … 遗漏变量检验和冗余变量检验的原假设为： 遗漏变量检验和冗余变量检验的原假设为：检验 的变量系数为0。 的变量系数为 。
vi = ui − α3 X3i
违背了经 典假设！ 典假设！
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二、包含了无关变量的后果
1、引入无关变量的后果： 、引入无关变量的后果： （1）不正确模型中所有参数的 ）不正确模型中所有参数的OLS估计都是无 估计都是无 偏且一致的，误差项方差的估计是正确的， 偏且一致的，误差项方差的估计是正确的，通常 的区间估计和假设检验仍是可靠的。 的区间估计和假设检验仍是可靠的。 估计量的方差将增大 （2）系数 ）系数OLS估计量的方差将增大（t值的绝 估计量的方差将增大（ 值的绝 对值会降低）， ），而且常常会降低 对值会降低），而且常常会降低 R 2 。 2、虽然包含无关变量能够提高 R2 ，从而提高 、 模型的预测能力， 模型的预测能力，但增加无关变量会导致对参数 进行推断的可靠性降低，而且可能导致多重共线 进行推断的可靠性降低，而且可能导致多重共线 自由度降低。 性和自由度降低。
遗漏了相关变量： 一、遗漏了相关变量：拟合不足
假设真实的模型为： 假设真实的模型为： Yi = β0 + β1 X1i + β2 X2i + ui 研究者使用了模型： 研究者使用了模型： Yi = α0 + α1 X1i + vi 因此， 实际上是： 因此，误差项 vi 实际上是：
vi = ui + β 2 X 2 i
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3、拉姆塞（Ramsey）RESET检验： 、拉姆塞（ 检验： ） 检验 ˆ （1）根据回归模型估计出 Yi 。 ） ˆ ˆ 加入模型， ˆ （2）把 Yi 的高次幂 Yi2 、Yi3 加入模型，以获得 ） ˆ 之间的系统关系。 残差和 Yi 之间的系统关系。 是否显著： （3）检验新方程中增加的 R2 是否显著： ）
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计量经济学
第6节
模型设定误差检验
一、侦察是否含有无关变量
1、如果理论表明某个（些）变量对因变量有 、如果理论表明某个（ 理论表明某个 影响，就应该把它纳入模型， 纳入模型 影响，就应该把它纳入模型，即使实证检验发现 其系数不显著， 不会产生包含无关变量问题 产生包含无关变量问题。 其系数不显著，也不会产生包含无关变量问题。 2、如果理论薄弱或模糊，无法确定函数的形 、如果理论薄弱或模糊， 为了避免遗漏变量问题， 式，为了避免遗漏变量问题，可以把控制变量纳 入模型，如果系数不显著，则应删除控制变量。 入模型，如果系数不显著，则应删除控制变量。 3、如果不确定其他的解释变量与该控制变量 、 是否相关，需用F统计量检验系数的联合假设 统计量检验系数的联合假设。 是否相关，需用 统计量检验系数的联合假设。
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计量经济学
（3）误设模型的误差方差是真实误差方差 σ 2 的 ） 有偏估计。 有偏估计。 ˆ 的方差的有偏估计。 （4）α 1 的方差是 β1 的方差的有偏估计。 ）ˆ （5）通常的区间估计和假设检验不再可靠，基 ）通常的区间估计和假设检验不再可靠， 于不正确模型进行的预测将是不可靠的。 于不正确模型进行的预测将是不可靠的。 2、从模型中忽略了相关变量可能产生非常严重 、从模型中忽略了相关变量可能产生非常严重 的后果，因此要尽可能避免模型设定偏误。 的后果，因此要尽可能避免模型设定偏误。