邹检验
3邹检验
实验三、邹检验1、选取2005年1月4日致2011年12月30日东风汽车收盘价日度数据及对应时间的上证综指收盘价日度数据2、打开Eviews软件，新建Workfile，选择数据类型：3、录入数据：对两个收盘价数据进行处理，计算每天的收益率，定义为：rd和rs genr rd=(df-df(-1))/df(-1)genr rs=(sz-sz(-1))/sz(-1)4、对rd和rs做回归分析，ls rd c rs：Dependent Variable: RDMethod: Least SquaresDate: 06/22/14 Time: 19:13Sample (adjusted): 1/05/2005 7/12/2011Included observations: 1700 after adjustmentsVariable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C 9.57E-05 0.000450 0.212485 0.8318RS 1.077154 0.024237 44.44232 0.0000R-squared 0.537723 Mean dependent var 0.000644 Adjusted R-squared 0.537450 S.D. dependent var 0.027301 S.E. of regression 0.018567 Akaike info criterion -5.133649 Sum squared resid 0.585379 Schwarz criterion -5.127251 Log likelihood 4365.601 Hannan-Quinn criter. -5.131280 F-statistic 1975.120 Durbin-Watson stat 1.858855 Prob(F-statistic) 0.000000rs系数的P值为0，说明rd与rs存在显著的线性关系。
邹氏检验法
邹氏检验法邹氏检验法是一种常用的统计学方法，用于检验样本数据是否符合正态分布。
正态分布是一种常见的概率分布，其特点是均值和标准差能够完全描述分布的形态。
因此，正态分布在统计学中具有重要的地位。
邹氏检验法可以帮助我们判断样本数据是否符合正态分布，从而为后续的统计分析提供基础。
邹氏检验法的基本思想是将样本数据按照大小排序，然后计算出每个数据的标准分数。
标准分数是指一个数据与样本均值的差值除以样本标准差。
如果样本数据符合正态分布，那么标准分数应该服从标准正态分布，即均值为0，标准差为1。
因此，我们可以通过计算标准分数的均值和标准差来判断样本数据是否符合正态分布。
具体地，邹氏检验法的步骤如下：1. 将样本数据按照大小排序。
2. 计算出每个数据的标准分数，公式为：(Xi - Xbar) / S，其中Xi为第i个数据，Xbar为样本均值，S为样本标准差。
3. 计算标准分数的均值和标准差，分别记为Zbar和S。
4. 计算统计量W，公式为：W = (Zmax - Zbar) / S，其中Zmax为样本中最大的标准分数。
5. 根据样本容量n和显著性水平α查找邹氏检验表格，找到对应的临界值Wα。
6. 如果W大于Wα，则拒绝原假设，即样本数据不符合正态分布；如果W小于等于Wα，则接受原假设，即样本数据符合正态分布。
需要注意的是，邹氏检验法只能用于判断样本数据是否符合正态分布，不能用于判断样本数据是否来自某个特定的分布。
如果需要判断样本数据是否来自某个特定的分布，需要使用其他的统计方法。
邹氏检验法是一种简单而有效的方法，可以帮助我们判断样本数据是否符合正态分布。
在实际应用中，我们可以根据邹氏检验的结果选择合适的统计方法，从而得到更准确的分析结果。
stata中级计量经济学 假设检验
2015/7/31
1
主要内容
• 线性假设检验
– Wald检验：单系数t和一般性线性检验 – 基于约束最小二乘的检验(LR检验) – LM检验
• 非线性假设检验 • 结构突变的建模和检验：邹检验 • 设定性检验和模型选择
– 主要参考鲍姆第4章和Greene第5、6、7章部分内容
2015/7/31 2
2015/7/31
每一行都有许多0.
15
约束R = q 的例子
1.一个系数为0， j 0, R 0 0 ... 1 0 ...0 , q 0 2.两个系数相等， k j R 0 0 1 ... -1 ...0 , q 0 3.一组系数和为1， 2 3 4 1 R 0 1 1 1 0 ... , q 1 4.系数的一个子集为0，1 0, 2 0, 3 0 1 0 0 0 ... 0 0 , q 0 R 0 1 0 0 ... 0 0 0 0 1 0 ... 0 5.几个线性约束， 2 3 1, 4 6 0, 5 6 0 0 1 1 0 0 0 1 , q 0 R 0 0 0 1 0 1 2015/7/31 0 0 0 0 1 1 0
庭的犹太人，反对这种限制，他的建议是让狗儿自由的跑，看它会不会有不
良表现。 Rao 则看到过Calutta街上许多令人讨厌的流浪狗，不喜欢任由它们 跑来跑去，建议将狗儿一直关在笼子里，观察它在里面抓挠笼子的程度。如
果咆哮抓挠的太厉害，说明还需要进一步训练。那天晚上当 Rao 回到在剑桥
的公寓，他突然意识到 Neyman 和 Wald 的建议与Neyman-Pearson LR 检验与
邹检验stata命令
邹检验stata命令
邹检验（Z-test）是一种常用的统计检验方法，用于判断某一样本均值与总体均值之间是否存在差异。
在Stata中，可以使用`ztest`命令进行邹检验。
`ztest`命令的基本语法如下：
```
ztest varname = value [, options]
```
其中，`varname`是需要进行邹检验的变量名称，`value`是用于比较的总体均值。
例如，要检验某一变量的均值是否等于5，可以使用以下命令：
```
ztest varname = 5
```
`ztest`命令还提供了一些可选参数，例如：
- `alternative`：用于指定备择假设，可选值为`unequal`（不等于，默认值）、`larger`（大于）和`smaller`（小于）。
- `level`：用于指定置信水平（默认值为95）。
- `mean`：用于指定样本均值的估计值，如果不指定，默认使用样本均值。
例如，要将备择假设设定为大于，置信水平设定为90，并指
定样本均值的估计值为10，可以使用以下命令：
```
ztest varname = 5, alternative(larger) level(90) mean(10)
```
执行这个命令后，Stata会输出邹检验的结果，包括样本均值、总体均值、检验统计量、P值等信息。
基于噪声交易模型的区域房地产价格波动的实证分析——以安徽省宿州市为例
银 行 实施 稳 健 的货 币政 策 ， 次提 高 存 款准 备 金 六
率 ， 次 加 息 ， 是 中 国 的房 地 产 价 格 依 然 高 位 三 但
运 行 。这个 结果 与 基本 经 济学 原 理 冲 突 ， 同时 也 与其 他 国家 的实 证结 果不 一重 要 因素 的 观 点 逐 步 得 到 认 同。但 是 目前 大部 分运 用行 为金 融学 理论 的研
究 集 中于 对 证券 市 场 的研究 ， 房地 产 市 场 的研 究 多置 于宏 观 经济 、金融 环 境 和特 定 制度 背 景 ， 也 有学 者从 国 内房 地 产制 度 ， 至 东方 人 的历 史 文 甚 化 背景 和 理 财 偏 好 等 角 度 切 入 来 研 究 房 地 产 价 格 的波动 特征 。鲜 有学 者对 房地产 市 场上交 易 者 的行 为研 究 ， 其是 欠 发 达地 区的 区域 房 地 产价 尤 格 波动 中投 资者 主体行 为 的研 究 。本 文尝试 运 用 行 为 金融 学 中 的 “ 声 理 论 ” 揭 示 的 资 产 价 格 噪 所 形 成 和 波动 的微 观 机 理 对 区域 房 地 产 市 场 加 以 分 析 ， 探 索 房 地 产 价 格 的 内在 运 行 机 制 ， 望 来 希 对 未来 实施 宏 观调 控 过 程 中能 采 取 的可 能性 策 略给 出政 策建议 。
导致 房地 产价 格上 涨 的重要 原 因 。２ １ 年 ， 民 ０ １ 人
政 策抑 制 房地 产 价格 过快 上 涨 ， 是 宿州 市 商 品 但 房 价格 仍然 一路 上涨 ， ２ １ 初 的 ３ ５ 从 ０ ０年 １９元／ 平 方 ，一 路上 涨 至 ２ １ 年 初 的 ３ ３ ０１ ８ ７元 的元／ 方 ， 平 ２ １ 年 ６月 宿 州 市 区商 品 房均 价 突 破 ４ ０ ０１ ４ ０元 ／ 平 方 ， 地 产价 格 波 动剧 烈 ， 现 单 方 面持 续 上 房 呈 涨趋 势 。不 论是 采用 国际上通 行 的“ 地产 价格 ／ 房 居 民收 入 ” 衡 量 ， 是 “ 来 还 房地 产 价格增 速／ 民收 居 入 增 速 ” 比较 ， 州 市 的房 地 产 价 格都 是 很 高 来 宿
chow检验
（图 2）
实验结果与分析：
1. 根据费水平的对数值的趋势图，初步推断模型在 1978 年（第 26 年）存在结构突变。 2. 根据实验结果如图 2，因为 F=641.2290，远位于临界值右侧，所以推翻原价设，结论为 1978 年为结构突变点。
讨论与心得： Chow 存在结构突变点为外生的缺陷 成绩评定 评阅教师 评阅时间
( RSS1 RSS 2 ) / (T 2 K 2) ( RSS1 RSS2 ) / ( n1 k 1 n2 k 1) F ( K 1, T 2 K 2)
其中 T 是总的样本容量， n1 表示第一个子样本容量， n2 表示第二个子样本容量，K 表示回归模型中的解 释变量个数。 3.画出消费水平的对数值的趋势图，初步考察是否存在结构突变
实验步骤与内容： 1.打开 eviews 6 ，打开 workfile sy4.wfl
2.Chow Test 检验统计量的构造：
F
RSST ( RSS1 RSS2 ) / (T K 1 (n1 k 1 n2 k 1)) RSST ( RSS1 RSS2 ) / (k 1)
Equation Sample: 1952 1994 F-statistic Log likelihood ratio Wald Statistic 641.2290 151.4860 1282.458 Prob. F(2,39) Prob. Chi-Square(2) Prob. Chi-Square(2) 0.0000 0.0000 0.0000
湖南商学院模拟实验报告
实 验 地 点 : f601 课程名称 班级 计量经济学 姓名 实验项目名称 石伟男 学号 时 间 :2014-12-23 邹(Chow)突变点检验 120120036 学时 国贸 1201 石伟男
CHOW检验
实验地点:机房时间:ຫໍສະໝຸດ 015-12课程名称计量经济学
实验项目名称
邹(Chow)突变点检验
班级
国贸1301
姓名
龚庆
学号
130120025
学时
小组成员
实验目的：
中国全国居民消费水平时间序列(1952-1994)，用Chow Test方法检验1978年是否为一个突变点。
实验步骤与内容：
1.打开eviews 6，打开workfile sy4.wfl
2.Chow Test检验统计量的构造：
其中T是总的样本容量， 表示第一个子样本容量， 表示第二个子样本容量，K表示回归模型中的解释变量个数。
series xf1=log(xf)
genr t=@trend(1951)
3.画出消费水平的对数值的趋势图，初步考察是否存在结构突变
输入1978OK
Cow Breakpoint Test: 1978
Null Hypothesis: No breaks at specified breakpoints
Equation Sample: 1952 1994
F-statistic
641.22 90
Prob. F(2,39)
0.0000
Log likelihood ratio
讨论与心得：
Chow存在结构突变点为外生的缺陷
成绩评定
评阅教师
刘汉中
评阅时间
151.4860
Prob. Chi-Square(2)
0.0000
Wald Statistic
1282.458
Prob. Chi-Square(2)
0.0000
经济计量学第四讲(2)多元回归分析：推断问题
F ( RSS
R
RSS
UR
UR
)/m
RSS
2 R
/( n k )
线 性 约 束 个 数
ˆ ( u
uˆ
2 UR
)/m
ˆ2 u UR /( n k )
无约束回归中的参数个数
东北财经大学数量经济系
第六节 比较两个回归：检验回归模型的结构稳定性
一、引例 二、邹检验的步骤
估计线性模型，得到Y的估计值Yf。
估计对数—线性模型，得到lnY的估计值lnf。
计算出Z1＝（lnYf－lnf）。
做Y对诸X和Z1的回归。如果Z1的系数统
计显著，就拒绝零假设。 计算出Z2＝（ lnf的反对数－ Yf ） 。 做Y对诸X和Z2的回归。如果Z2的系数统 计显著，就拒绝备择假设。 东北财经大学数量经济系
（一）基本思想
三变量回归的方差分析表
方差来源 来自回归(ESS) SS df
2 i
MSS
ˆ y
2
n3
2
ˆ2 yi
来自残差(RSS)
ˆ2 ui
ˆ2 u i /( n 3 )
总计(TSS)
y
2 i
n 1
u服从正态分 布和联合假设
相等 东北财经大学数量经济系
ESS>RSS
（一）基本思想
2 i
MSS
R ( yi )
2 2
R
2
( y )
2
k 1
y )
2 i
k 1
来自残差(RSS)
(1 R ) (
nk
n 1
(1 R )( y i )
第九章单位根与协整
9.7
其中， －1。则原假设与备择假设变为
H0：＝0 vs H1： <0
对方程 9.7 使用OLS可得估计量ˆ及相应的t统计量
此t统计量称为ADF统计量（简记为ADF）。ADF统 计量的分布有没有解析解，其临界值也要通过蒙特 卡罗模拟得到。与DF检验一样，ADF检验也是左边 单侧检验，其拒绝域只在分布的最左边。
简记为DF统计量。 可以证明，DF统计量的渐近分布为布朗运动的函
数，并不服从渐近正态分布。由于其分布没有解
析解，故临界值须通过蒙特卡罗模拟来获得。
显然，DF统计量越小（绝对值很大的负数），则 越倾向于拒绝原假设。因此，DF检验是左边单侧 检验，即其拒绝域只在分布的最左边。比如，5％ 的临界值为－2.886，如果DF<－2.886，则拒绝原 假设；反之，则接受原假设 2、Augmented Dickey-Fuller单位根检验（ADF检验）
中心极限定理不再适用。虽然p
lim
n
ˆ1＝（1 仍为一
致估计），但在有限样本下可能存在较大偏差。
使用蒙特卡罗法可以得到ˆ1的大样本分布
2 传统的t检验失效：由于ˆ1不是渐近正态分布
t统计量也不服从渐近标准正态分布，传统的区间
估计与假设检验是无效的。更一般地，建立于平
稳性假设基础之上的大样本理论不再适用。
然而实际结果并非如此，因为扰动项
t＝yt－－
x
也是非平稳的（为什么？）
t
（因为 t＝yt－）
这一结论最初由Granger通过蒙特卡罗模拟而发现。
t 之非平稳部分会进入到OLS模型中去，从而 造成ˆ 0。
如何避免伪回归？方法之一，先对变量作一阶差 分，然后再回归。（差分后平稳了）
计量经济学重点
(|)i i i u Y E Y X =-第一章：计量经济学方法论计量经济学方法论大致地说，传统的计量经济学方法论按下列路线进行：（1）理论或假说陈述（2）数学模型设定（3）计量模型设定（4）获取数据 （5）参数估计（6）假设检验（7）预测（8）利用模型进行控制或制定政策 计量经济学所用数据的类型：（1）时间序列数据：对一个变量在不同时间取值的一组观测结果 （2）横截面数据：对一个或 多个变量在同一时间点上收集的数据 （3）混合数据：两者兼有（4）综列、纵列或微观综列数据：混合数据的特殊类型，指对相同的横截面的单元在时间轴上进行跟踪调查的数据。
第二章总体回归函数的概念：反映Y 的均值如何随X 的变化而变化的函数被称为总体回归函数（PRF ）。
如：其中β1 和β2是未知但固定的参数，被称为回归系数 PRF 的随机设定:因为Y 是随机的，每个具体的Y 不可能恰好等于其均值，他们之间的离差被设定为一个随机扰动项：E(Y|Xi)被称为Yi 的系统性或确定性成分 ui 称为随机或非系统性成分在给定X 的条件下，随机扰动项的均值等于0 样本回归函数:SRF在大部分情况下，我们很难获得总体的数据，而是通过对总体的抽样来探索总体的性质。
类比于总体回归函数（总体Y 条件均值与X 的关系），可以定义样本回归函数：抽样Y 与X 之间的关系。
如：其中Yi （帽）是总体均值的估计量，β1（帽）和β2（帽）分别是β1和β2的估计量 随机形式的样本回归函数为：第三章估计量和估计量方差矩阵形式12(|)i i E Y X X ββ=+12ˆˆˆi i Y X ββ=+12ˆˆˆi ii Y X u ββ=++()()()11112222322211ˆ1ˆˆˆ1ˆˆˆˆˆˆ2'0ˆˆ''n n Y u X Y X u Y X u X Y u u Y X uY X u X Y X X X X Y ββββββββ-⎡⎤⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥==+=+⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦⎣⎦=-=-∂=-=∂=()()ˆˆˆˆ最小二乘法的基本假定P51最小二乘法的假定漏了：没有完全多重共线性.判定系数：R2=ESS/TSS 假定1：参数线性模型。
如何检验分组回归后的组间系数差异?
如何检验分组回归后的组间系数差异？连玉君;廖俊平【摘要】实证研究中,若检验在不同情况下一个变量对另一变量的影响程度,则需要对样本进行分组检验,进而比较两个子样本的系数差异.然而,单独比较子样本系数的显著性水平可能会存在偏差.为解决这一问题,本文介绍三种较为常见的组间系数差异检验方法的原理及Stata实现.其中,“Chow检验”通过引入交乘项的方式进行检验,该方法假定控制变量的系数不随组别发生变化,适用条件最为严格;“似无相关模型检验”则允许控制变量系数存在差异,且子样本扰动项相关,适用条件较为宽松;“费舍尔组合检验”基于自体抽样思想,通过不断抽样模拟总体特征,适用范围最为广泛.【期刊名称】《郑州航空工业管理学院学报》【年(卷),期】2017(035)006【总页数】13页(P97-109)【关键词】组间系数差异;Chow检验;似无相关模型;费舍尔组合检验;企业金融【作者】连玉君;廖俊平【作者单位】中山大学岭南学院,广东广州510275;中山大学岭南学院,广东广州510275【正文语种】中文【中图分类】F275一、问题的提出实证分析中，经常需要对比分析两个子样本组的系数是否存在差异。
例如，在公司金融领域，研究薪酬激励是否有助于提升业绩时，模型设定为：ROEit=αi+Salaryit-1·β+Controlsit-1·γ+uit关注的重点是系数β。
文献中经常把样本组分成“国有企业(SOE)”和“民营企业(PRI)”两个样本组，继而比较βSOE和βPRI是否存在差异。
通常认为，民营企业的薪酬激励更有效果，即βSOE<βPRI。
如果两个样本组中的模型设定是相同的，则两组之间的系数大小是可以比较的，而且这种比较在多数实证分析中都是非常必要的。
参见Cleary(1999)，以及连玉君等(2010)。
下面使用Stata软件自带的一份数据文件(nlsw88.dta)，说明此类问题的关键所在。
第一部分 多元线性回归模型及扩展
假定2 外生性假定（strict exogeneity ），即解释变量与随机误差项不相关
E (Xε) 0
COV ( i , xkj ) 0
4
假定3 无完全共线性
X 满秩，Rank(X)=K。 列线性独立，也叫识别条件（ identification condition）
5
假定4 球形扰动项（spherical disturbance ）,即总体随机误差项同方差、不相关。
12
根据最小二乘原理，参数估计值应该是 下列方程组的解：
ˆ Q( B ) 0 ˆ B 或者
ˆ ˆ ( Y X)( Y X) 0 ˆ
13
求解过程如下：
ˆ ˆ ( Y X )( Y X) ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ ( Y Y X Y Y X X X) ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ ( Y Y 2 X Y X X) X Y X X 0 ˆ
10
于是得到关于待估参数估计值的线性代 数方程组（正规方程组）：
ˆ ˆ yi ( 0 1 x1 i ˆ2 x2 i ˆk xki ) 0 ˆ ˆ yi x1i ( 0 1 x1 i ˆ2 x2 i ˆk xki )x1i 0 ˆ ˆ y x ( x ˆ x ˆ x )x 0
ˆ 线性性：OLS估计量 B =(X′X)−1X′y为y 的线性组合 ˆ 无偏性,即 B 不会系统地高估或低估β 最小方差性（有效性）,估计量方差为 ˆ Var( B | X)=σ2 (X′X) −1 方差的无偏估计：E(s2 | X)=σ2 ˆ 协方差阵Var( B | X)的无偏估计为s 2 *(X′X)−1。
28
*JB检验统计量=[s²+(k3)²/4]n/6～χ²(2)，其中s为偏 度，k为峰度，n为样本量。
《计量经济学》-谢识予-分章练习题
《计量经济学》-谢识予-分章练习题计量经济学分章练习题第一章习题一、判断题1.投入产出模型和数学规划模型都是计量经济模型。
（×）2.弗里希因创立了计量经济学从而获得了诺贝尔经济学奖。
（√）3.丁伯根因创立了建立了第1个计量经济学应用模型从而获得了诺贝尔经济学奖。
（√）4.格兰杰因在协整理论上的贡献而获得了诺贝尔经济学奖。
（√）5.赫克曼因在选择性样本理论上的贡献而获得了诺贝尔经济学奖。
（√）二、名词解释1．计量经济学，经济学的一个分支学科，是对经济问题进行定量实证研究的技术、方法和相关理论。
2．计量经济学模型，是一个或一组方程表示的经济变量关系以及相关条件或假设，是经济问题相关方面之间数量联系和制约关系的基本描述。
3．计量经济检验，由计量经济学理论决定的，目的在于检验模型的计量经济学性质。
通常最主要的检验准则有随机误差项的序列相关检验和异方差性检验，解释变量的多重共线性检验等。
4．截面数据，指在同一个时点上，对不同观测单位观测得到的多个数据构成的数据集。
5．面板数据，是由对许多个体组成的同一个横截面，在不同时点的观测数据构成的数据。
三、单项选择题1.把反映某一单位特征的同一指标的数据，按一定的时间顺序和时间间隔排列起来，这样的数据称为（ B ）A. 横截面数据B. 时间序列数据C. 面板数据D. 原始数据2.同一时间、不同单位按同一统计指标排列的观测数据称为（ C ）A．原始数据 B．时间序列数据C．截面数据 D．面板数据3.不同时间、不同单位按同一统计指标排列的观测数据称为（ D ）A．原始数据 B．时间序列数据C ．截面数据D ．面板数据4. 对计量经济模型进行的结构分析不包括（ D ）A ．乘数分析B ．弹性分析C ．比较静态分析D ．随机分析5. 一个普通家庭的每月所消费的水费和电费是（ B ）A ．因果关系B ．相关关系C ．恒等关系D ．不相关关系6. 中国的居民消费和GDP 是（ C ）A ．因果关系B ．相关关系C ．相互影响关系D ．不相关关系7. 下列（ B ）是计量经济模型A ．01i Y X ββ=+B ．01i i Y X ββμ=++C ．投入产出模型D ．其他8. 投资是（ A ）经济变量A ．流量B ．存量C ．派生D ．虚拟变量9. 资本是（ B ）经济变量A ．流量B ．存量C ．派生D ．虚拟变量10. 对定性因素进行数量化处理，需要定义和引进（ C ）A ．宏观经济变量B ．微观经济变量C ．虚拟变量D ．派生变量四、计算分析题1.“计量经济模型就是数学”这种说法正确吗，为什么?计量经济学模型不是数学式子，相比数学式子多了一个随机误差项，是随机性的函数关系。
信息准则和邹检验
原假设与备择假设： 则所用统计量定义为 F=
H0：j = j= j , j = 0, 1, …, k-1； H1：j, j,不全对应相等。
[ RSST ( RSS1 RSS2 )] /[T k ( n1 k n2 k )] [ RSST ( RSS 1 RSS2 )] / k F(k, T-2k) = ( RSS1 RSS2 ) /(n1 k n2 k ) ( RSS 1 RSS2 ) /(T 2k )
注：三次回归的模型形式 Lnoutputt = 0 +1 Lnlandt + ut。
表 13-8 样本容量 1 2 3 T = 60 n1= 30 n2= 30
三次回归的相应符号与结果 相应自由度 T – k = 58 n1 - k = 28 n2 - k = 28 回归系数
残差平方和 RSST = 27.0339 RSS1 = 9.7564 RSS2 = 8.4440
其中 RSST 是样本容量为 T 的回归模型对应的残差平方和。RSS1 和 RSS2 是两个子样本对 应的回归模型的残差平方和。k 表示回归模型中被估参数个数。检验规则是 若用样本计算的 F F(k, T-2k)，则接受 H0（回归系数无显著性变化） 若用样本计算的 F > F(k, T-2k)，则拒绝 H0（回归系数有显著性变化） 其中表示检验水平。式（13-41）定义的 F 统计量与式（13-6）定义的 F 统计量在原理 上是一样的式 （13-41） 中的 RSS1+RSS2 相当于非约束模型对应的非约束残差平方和。 RSST 是约束模型对应的残差平方和。 （RSS1+RSS2）和 RSST 对应的自由度分别是 k 和 T-2k。
j, j = 0, 1 j, j = 0, 1 j, j = 0, 1
多元线性回归分析课件
42
极大似然估计的优化一阶条件：
结论： 回归系数的ML估计量与OLS估计量完全等价。 在有限样本下是有偏的，大样本下具有一致性。
43
二、参数约束的似然比检验
例子：柯布－道格拉斯生产函数
无约束方程： 受约束方程：
待检验假设：
无约束方程进行 ML估计，得到极大对数似然函数值：
回忆：P值是检验结论犯第一类“弃真”错误的概率。 P值非常小的含义是什么呢？
17
二、随机误差项方差的估计
的无偏估计量可以表述为：
自由度为什么是N-(K+1)？ 多元回归模型的OLS估计中，我们基于正规方程 组中的K+1个约束估计了K+1个回归系数，所以损失 了K+1个自由度，独立的观测信息只剩下N-(K+1)个。
34
3 ：参数的线性约束检验： F检验一般形式
对于多元线性回归模型：
参数的多个约束：
待检验假设：
原假设中至少有一个约束条件不成立。
35
检验统计量
基于 和 有
，在原假设成立的情况下，
如果原假设为真，我们会倾向于得到较小的F值。
反之，我们会倾向于得到较大的F值。
判定：若F值大于临界值，或p值小于显著性水平， 则拒绝原假设。
36
4 ：经济关系的结构稳定性检验： F检验的一 个例子——邹检验
n 例：中国宏观生产函数在1992年前后是否不同？ 无约束回归：参数可以不同
1978~1992年： 1993~2006年：
受约束回归：参数不变 1978~2006年：
37
待检验假设：
： 原假设中约束条件至少有一个不成立。
eviews 预测模型总结
补充回答：面板数据比时间序列和截面数据复杂多了。
首先你得对模型的设定和数据的选取有个大概的确定（多少年？多少个截面？多少个变量？），然后是建立POOL数据，首先做F检验，看看应该是用混合数据模型、变截距模型还是变系数模型，当然，根据你研究的目的，也可以变系数来研究不同截面之间是否在某个变量上存在一致性。
采用固定效应还是随机效应要做豪斯曼检验，不过一般用固定效应就可以。
模型选定就是回归了，可以用OLS也可以用GLS，DW值不好的，可以在模型中加AR(N)进行修正。
模型是要不断的尝试和修改的，最后取一个最符合要求的。
使用Eviews软件对精神卫生门诊人次进行ARIMA模型预测我不知道你们考试和我们一样发。
我学习的是英文版，不知道你们是不是。
第一步，file中选new，新建workfile。
第二步，data y录入数据，录入自变量时，就是data x1，后面的依此类推打开以后里面和excel差不多，如果打不进去，你看看是不是调整到了编辑界面，在data的窗口上面一排按钮里面有个+/-Edit，按一下就可以切换。
第三步，普通最小二乘法OLSls y c x1 x2 x3...回车后出现个参数的估计值，还有判定系数，T、F检验之类的东西。
邹检验：在此OLS窗口中，通过上方view中stability tests的第一个chow breakpoint test，可以进行邹检验，里面输入第二组数据的第一个个数，如一共88个数据，现在邹检验分成两组，就输入45。
里面的F检验数值可以判定是否通过邹检验。
异方差性检验：也在view中residual tests 最后两个white heteroskedasticity(cross terms)或者（no cross terms)，就是方程有没有交叉项。
选择下就出来F的结果了，然后判定下。
如果有异方差性，也就是F>c，再怀特方法，还是在OLS窗口上方的estimate，按一下，弹出来的窗口右侧勾勾和叉叉下面选择option，在heteroskedasticity 前面打勾，选下面的white，确定，再之前的窗口再确定，之后会出来调整过的方程。
邹检验名词解释
邹检验名词解释
邹检验（Chow test）是一种统计和计量经济的检验，它可以测试两组不同数据的线性回归系数是否相等。
在时间序列分析中，邹检验被普遍地用来检验结构性变化是否存在。
具体解释如下：
邹检验是一种用来鉴定两个变数的关系在两个不同的环境下是否相同的统计方法。
例如，医师需选择药剂以降低病人体温，变数1是病人的体温，变数2是用药的日数，两个不同的环境是两种不同的药。
由于每个病人对药的反应不同，实验数据存在误差。
邹氏检验就是用来决定用两种药后病人的体温和用药日数的关系是否相同。
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Chow检验
受限的残差平方和： (RSS)R= RSS3=982533.7 d.f.=n1+n2-k=38 非受限的残差平方和： (RSS)UR=RSS1+RSS2=13360.16+630819.2 =644179.36 d.f.=n1+n2-2k=36 两个方程的扰动项必须满足独立同正态分布 假定
Chow检验
F=[(982533.7-644179.36)/2]/(644179.36/26) =6.8232 根据F分布表，可得在1%的显著水平下，F的 临界值为5.53（分子自由度为2，分母自由 度为26）。 因此，得到F值大于等于6.8232的概率小于 1%：精确的说，p值仅为0.0041.
Chow检验
Chow检验的思想是：如果模型中确实不存 在结构变化，那么(RSS)R与(RSS)UR不应 是统计上显著不同的。因此在零假设： 两个样本的回归方程在统计上并不是显 著不同的(即不存在结构的变化)，得到 如下的F统计量:
该F统计量值服从分子自由度为k，分母自由 度为( n1+n2-2k)的F分布。
样本2:1990~2007的回归结果
Yt=A2+B2Xt+ut
样本1和样本2的回归ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ线
全样本（1978~2007）回归结果
Yt=A+BXt+ut
全样本回归直线
Chow检验
对于样本1: Yt=-195.5149+3.826430Xt t=(-3.206266) (6.287216) R2=0.798098 R2=0.777908 d.f.=10 RSS1=13360.16 对于样本2: Yt=-1611.502+15.05501Xt t=(-4.545709) (7.153758) R2=0.761821 R2=0.746934 d.f.=16 RSS2=630819.2 对于总体样本: Yt=-906.8409+10.89140Xt t=(-7.164954) (12.48265) R2=0.847674 R2=0.842234 d.f.=28 RSS3=982533.7
习题：2.12与2.15实施Chow检验
样本1：表2-9 美国1978~1989年消费者价 格指数(CPI)和S&P500指数。
样本1:1978~1989的回归结果
Yt=A1+B1Xt+ut
习题：2.12与2.15实施Chow检验
样本2：表2-11 美国1990~2007年消费者价 格指数(CPI)和S&P500指数。
Chow检验
EVS检验结果：
Chow检验
因此得出结论：样本1和样本2的两个回归 方程是不同的，即S&P500-CPI函数经历了 一个结构的变动。