假设背景是检验中国经济是否在1978年发生结构变动
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1.邹检验
原假设为:经济结构在这两个时期内没有变化,即“H0 : α1= α2, β1=β2”,共有2个约束。一般地,如果有K个解释变量(含常数项),则H0有K个约束。
如上图,在无约束的情况下,可以对两个时期分别进行回归。在有约束的情况下,可将模型合并为:
2
接下来引入邹检验,通过以下三个回归检验原假设(无经济结构变动):
邹检验 邹检验
判断标准为:
判断标准参考对m个线性约束进行联合检验时,似然比检验原理的F统计量:
F则对于结构变动检验的情形:
F
2.虚拟变量法
引入虚拟变量,并检验所有虚拟变量和其与解释变量交叉项的系数的显著性。
例如K=2(K为无约束回归的参数个数)
K=2
和邹检验相比,虚拟变量法有以下优点:
优点
趋势图*导入数据集
use consumption.dta, clear
*趋势图
twoway connect c y year, msymbol(circle) msymbol(triangle) xlabel(1980(10)2010) xline(1992)
考虑一个"粗糙"的消费函数
消费函数邹检验
F*回归分析
reg c y
*标量化存储rss
scalar ssr = e(rss)
*回归分析(1992前)
reg c y if year < 1992
*标量化存储rss
scalar ssr1 = e(rss)
*回归分析(1992前)
reg c y if year > = 1992
*标量化存储rss
scalar ssr2 = e(rss)
*计算F统计量
dis((ssr-ssr1-ssr2)/2)/((ssr1+ssr2)/32)
即F统计量为15.39
虚拟变量法
显著性检验*导入数据集
use consumption.dta, clear
*生成虚拟变量
gen d = (year > 1991)
生成交叉项
gen yd = yd
*回归分析(全样本)
reg c y d yd
*检验联合显著性
test d yd
F统计量为15.39,与传统的邹检验完全相同。p值为0,即在1%水平上强烈拒绝“无结构变动”的原假设
上述结构变化检验仅在球形扰动项(同方差、无自相关)的情况下才成立
下面进行异方差和自相关的检验:
white检验*导入数据集
use consumption.dta, clear
*回归分析
qui reg c y
*white检验(异方差)
estat imtest, white
*BG检验(自相关)
tsset year
estat bgo
即在5%水平上拒绝“同方差”的原假设
BG检验在1%水平上强烈拒绝“无自相关”的原假设
综上,该模型的扰动项存在异方差和自相关,因此需要使用异方差自相关稳健的标准误
显著性*计算截断参数
dis 36^(1/4)
*生成虚拟变量
gen d = (year > 1991)
生成交叉项
gen yd = yd
*Newey-West回归
newey c y d yd, lag(3)
*检验显著性
test d yd
可见p值为0,即在1%水平上强烈拒绝“无结构变动”的原假设,即可以认为中国的消费函数在1992年发生了结构变动~