二元选择面板模型的设定检验

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1、二元选择面板模型的设定检验*韩本三曹征黎实内容提要:本文将RESET检验扩展到二元选择面板数据模型的设定，考察了固定效应Probit模型和Logit模型的设定检验，包括异方差、遗漏变量和分布误设的检验。模拟结果表明Logit模型的RESET设定检验显示良好的水平和功效，而Probit模型的RESET检验可能由于估计方法的选择导致在某些方面的功效表现不好。但总体说来，在二元选择面板数据模型的设定检验上，RESET检验仍然是一个较好的选择。关键词:二元选择;面板数据;模型设定;RESET检验中图分类号:F222.3文献标识码:A文章编号:1002－4565(2012)07

2、－0081－05SpecificationTestforBinaryChoicePanelDataModelsHanBensanCaoZhengLiShiAbstract:RESETtestisextendedtotestthespecificationerrorsforbinarychoicepaneldatamodels，includinghetetoscedasticity，variablesomissionanddistributionspecificationerrorofpanelprobitmodelsandlogitmodelsinthispaper．

3、SimulationresultsshowthatRESETtestpresentsgreatpowerforpanellogitmodels．Forpanelprobitmodels，RESETtestshowsbadpowerintestingsomespecificationerrors．WethinkthismayduetotheestimationmethodforpanelprobitmodelsinourRESETtest．Ingeneral，RESETtestisstillagoodchoicefortestingthespecificationerr

4、orsinbinarychoicepanelmodels．Keywords:BinaryChoice;PanelData;ModelSpecification;RESETTest一、引言异方差问题在计量经济学研究中是经常出现的一个现象。对于线性模型估计的最小二乘法，如果扰动项是异方差的，那么估计结果是一致的但不再有效。但是对离散选择模型而言，极大似然估计可能不是一致的也不是有效的，通常的信息矩阵计算结果也是错误的(Yatchew＆Griliches，1985)。所以相对线性模型而言，非线性模型的异方差等模型误设问题更加需要关注。由于在非线性模型中不存在一个可以有效刻画

5、模型规模的残差，所以在线性模型中常用的BP(BreushandPagan)的LM检验和White检验都不再适用。一个常用的方法是Harvey(1976)的指数模型。这个方法的缺点主要有三点，首先，新模型比原模型复杂，在估计的时候变得困难型，因为我们无法消除固定效应冗余参数带来的极大似然估计量的不一致性。异方差问题也是分布误设的一种。与异方差一样，分布误设在非线性模型中会导致极大似然估计量的不一致性。对非线性模型的设定检验，当前主要有两种。一个是Voung(1989)在较为一般的框架下提出的分布设定检验LR统计量。但是这种方法的缺点在于强烈依赖于真实的未知分布，而且只

6、能在两个分布中做出选择，而非对真实分布进行识别检验。另一个方法是Silva(2001)在Cox(1961)的基础上针对离散截面数据模型提出非嵌套分布设定偏误检验的LM统计量。MonteCarlo模拟显示这种方法对截面二元选择模型具有较好的功效。虽然我们可以直接地将这种嵌套技术应用到面板二元选择很多，而且在实际应用中可能很难寻找到导致异方差的变量;其次是新模型变量的边际效应比原模型也要复杂很多，某些变量的系数在实证中可能无法解释;最后，此方法无法应用到固定效应面板数据模*感谢国家自然科学基金项目“截面相关与非球形扰动条件下平稳与非平稳面板数据线性建模技术研究(7107

7、1130)”和西南财经大学“211工程”三期青年教师成长项目(211QN2011038)资助。模型中，但是相应的LM统计量的计算很困难，因为我们很难消除LM统计量中冗余参数(个体异质参数)带来的不一致性。对于模型设定的检验，Ramsey(1969)的回归设定误差检验(RESET)由于其简单实用也受到较多的关注。本文将RESET检验拓展到固定效应二元选择面板数据模型，包括最常见的Probit模型和Logit模型。为节省篇幅，本文只对模型设定偏误进行检验，包括异方差、扰动项分布误设、遗失变量。虽然对固定效应Probit模型而言，RESET检验的功效在某些