本书以仿真实验为核心,解决计量理论与应用实践脱节问题,帮助深入理解计量方法。通过精心设计的仿真实验,直观引入研究主题,展示计量理论和方法的应用条件与局限,介绍各种临界值计算方法,引入数据驱动模型选择方法、提出假设检验的识别精度概念。聚焦传统计量教材未覆盖的复杂应用场景,提供探索性解决方案。通过实验澄清常见计量教材中的误用、误解,如实践中阿尔蒙变换能否使用、非单调异方差情形能否使用G-Q检验、DW相关性检验是否具有使用价值、非平稳变量间能否进行格兰杰因果检验等。
样章试读
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第1章 R软件简介及蒙特卡罗仿真原理 1
1.1 R软件安装 1
1.2 R操作的对象 2
1.3 语句组、条件、循环与函数 10
1.4 随机分析与统计模型 11
1.5 R中的绘图函数 17
1.6 蒙特卡罗仿真原理 19
习题 21
第2章 简单线性回归模型实验 23
2.1 问题的引入:参数估计用算术平均法还是普通最小二乘法? 23
2.2 OLS估计无偏、有效及一致性的实验验证 24
2.3 可决系数能否用作模型选择的依据? 29
2.4 假设检验的检验精度问题 32
2.5 回归分析的样本长度要求 35
2.6 预测精度实验 36
习题 39
第3章 多元线性回归模型实验 40
3.1 问题的引入:能否用简单线性回归模型分析一般经济问题? 40
3.2 多元回归系数使用简单回归估计的差异影响实验 41
3.3 不同计量回归模型设定的数据驱动选择 43
3.4 扰动项非正态分布对t、F检验的影响实验 50
3.5 多重检验问题:F检验可否使用多次t检验进行替代? 52
习题 54
第4章 多重共线性问题实验 55
4.1 问题的引入:参数估计的符号怎么发生了改变? 55
4.2 不完全多重共线性后果实验 56
4.3 信息准则能否选出最优子集? 60
4.4 共线性问题中逐步回归能否筛选出真实模型? 63
4.5 共线性是否影响预测问题? 66
习题 68
第5章 异方差实验 69
5.1 问题的引入:异方差问题导致显著性检验的误判 69
5.2 异方差后果实验 70
5.3 使用G-Q检验异方差的实验 74
5.4 White检验对异方差的检测及识别实验 78
5.5 Glesjer检验异方差的实验 82
5.6 异方差的WLS及稳健方差估计实验 84
5.7 大样本时需要关注异方差问题吗? 87
习题 88
第6章 自相关问题实验 90
6.1 问题的引入:自相关影响t、F检验的可靠性 90
6.2 自相关问题后果实验 91
6.3 非球形扰动导致参数估计方差小于“最佳”方差的例子 97
6.4 DW检验统计量的概率分布 99
6.5 DW分布与正态分布对检验扰动项AR(1)相关性的对比实验 104
6.6 科克伦-奥克特迭代法能否得到更好的相关系数估计? 114
6.7 不同相关性检验法的检验功效对比实验 116
6.8 大样本时可以忽略自相关问题吗? 129
习题 129
第7章 分布滞后模型与自回归模型实验 131
7.1 问题的引入:即期模型能否建模滞后效应? 131
7.2 分布滞后模型估计问题的实验 132
7.3 阿尔蒙法的应用条件 137
7.4 自回归模型DW统计量总是趋近于2吗? 142
7.5 自回归模型德宾h检验与其他相关性检验方法的对比实验 145
7.6 模型存在内生变量的后果实验 148
习题 148
第8章 虚拟变量回归实验 150
8.1 问题的引入:属性变量如何数字化以纳入回归方程? 150
8.2 虚拟解释变量回归对分段回归的优势 153
8.3 虚拟解释变量识别结构变化的共线性问题 155
8.4 虚拟变量与邹氏检验对结构变化检验的功效对比实验 157
8.5 检测变化点未知的结构变化的方法 158
习题 160
第9章 模型设定错误实验 161
9.1 问题的引入:实证研究能否由简到繁试探建模? 161
9.2 欠拟合后果实验 163
9.3 过拟合后果实验 167
习题 172
第10章 时间序列计量经济模型实验 173
10.1 问题的引入:伪回归与伪相关现象 173
10.2 DF、ADF对不同回归模型的单位根检验的临界值 174
10.3 单位根检验中回归模型的选择及伪检验问题 178
10.4 EG两步协整检验法及DW协整检验法的临界值生成 191
10.5 协整回归实验 194
10.6 非标准情形的协整检验问题 200
10.7 格兰杰因果检验能否ti用于非平稳序列情形? 205
习题 208
参考文献 209