《部分：线性回归》PPT课件

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1、偏回归系数在前面的多元线性回归模型中，它表示在其它自变量保持不变的条件下，该自变量变化一个单位将引起因变量平均变化多少个单位。两个补充问题1、回归模型的结构稳定性检验2、自变量的选择1、回归模型的结构稳定性检验：Chow检验Chow检验包括Chow’s断点检验和Chow’s预测检验。（1）Chow’s断点（Breakpoint）检验思想：是对每个子样本单独拟合方程来观察估计方程是否有显著差异。零假设：两个子样本拟合的方程无显著差异。而有显著差异意味着模型中存在结构变化。检验之前，需先把数据分成两

2、个或更多的子样本，每个子样本的观察数必须多于方程的个数，这样才能对每个子样本分别拟合方程。对总体样本可单独拟合一个方程，对子样本可分别拟合方程，Chow’s断点检验基于这两组方程的残差平方和的比较。可构造统计量：Chow检验时的限制条件1、应用Chow检验必须满足子样本回归模型的随机误差项是独立同分布，均服从正态分布。2、Chow检验的结果仅仅告知以子样本的回归方程是否相同，而无法告知导致这种差异的原因。3、Chow检验假定知道结构发生变化的时间点。(2)Chow’s预测检验Chow’s预测检验

3、是先对包含前T1个观察值的子样本建立模型，然后用这个模型对后T2个观察值的自变量进行预测，如果实际值与预测值有很大变动，就可以怀疑模型中存在结构性变化。2、自变量的选择实际建模时，选取哪些变量作为自变量引入模型，对模型的优劣有直接的影响作用。模型中，既不能遗漏重要的自变量，又要防止过多变量带来的多重共线性。Testadd检验用于对方程引入新的自变量时，检验引入是否对模型有利。其零假设是应将该变量纳入方程。检验用到Wald统计量和LR统计量，后面作专题介绍。Testdrop检验用于在方程中剔除自变

4、量时，检验剔除是否有利于模型的优化。零假设是应将该变量从方程中剔除。检验统计量同上。