第一节设定误差 本节基本内容： ●设定误差及类型 ● 变量设定误差的后果 6
6 第一节 设定误差 本节基本内容: ●设定误差及类型 ●变量设定误差的后果
onome 一、设定误差及类型 计量经济模型是对变量间经济关系因果性的设想，若所设 定的回归模型是“正确”的，主要任务是所选模型参数的估 计和假设检验。但是如果对计量模型的各种诊断或检验总 不能令人满意，这时应把注意力集中到模型的设定方面： 考虑所建模型是否遗漏了重要的变量？ 是否包含了多余的变量？ 所选模型的函数形式是否正确？ 随机扰动项的设定是否合理？ 变量的数据收集是否有误差？ 所有这些，计量经济学中被统称为设定误差
7 一、设定误差及类型 计量经济模型是对变量间经济关系因果性的设想，若所设 定的回归模型是“正确”的，主要任务是所选模型参数的估 计和假设检验。但是如果对计量模型的各种诊断或检验总 不能令人满意，这时应把注意力集中到模型的设定方面： 考虑所建模型是否遗漏了重要的变量？ 是否包含了多余的变量？ 所选模型的函数形式是否正确？ 随机扰动项的设定是否合理？ 变量的数据收集是否有误差？ 所有这些，计量经济学中被统称为设定误差
设定误差的类型 从误差来源看，设定误差主要包括： (1)变量的设定误差，包括相关变量的遗漏 (欠拟合)、无关变量的误选（过拟合)； (2)变量数据的测量误差： (3)模型函数形式的设定误差， (4)随机扰动项设定误差。 本章主要讨论的两类变量设定误差： (1)相关变量的遗漏（欠拟合）； (2)无关变量的误选（过拟合）
8 从误差来源看，设定误差主要包括： （1）变量的设定误差，包括相关变量的遗漏 （欠拟合）、无关变量的误选（过拟合）； （2）变量数据的测量误差； （3）模型函数形式的设定误差； （4）随机扰动项设定误差。 本章主要讨论的两类变量设定误差: （1）相关变量的遗漏（欠拟合）； （2）无关变量的误选（过拟合）。 设定误差的类型
1.相关变量的遗漏 Omitting Relevant Variables 例如，如果“正确”的模型为 Y,=阝+阝2X2,+阝3X3+平 而我们将模型设定为 Y,=01+02X21+V 即设定模型时漏掉了一个相关的解释变量。 这类错误称为遗漏相关变量(“欠拟合”)。 9
9 1. 相关变量的遗漏 （Omitting Relevant Variables） 例如，如果“正确”的模型为 而我们将模型设定为 即设定模型时漏掉了一个相关的解释变量。 这类错误称为遗漏相关变量（“欠拟合”）。 Yi = b1 + b2X X 2i + + b m 3 3i i Y X i = a 1 + + a n 2 2 i i
2.无关变量的误选 (Including Irrevelant Variables) 例如，如果“真实模型”为： Y=阝1+阝2X2,+B3X3+4 但我们却将模型设定为 Y,=01+Q2X2,+03X,+04X4,十V 即设定模型时，多选了一个无关解释变量。这类 错误称为无关变量的误选（“过拟合”)。 10
10 2. 无关变量的误选 (Including Irrevelant Variables) 例如，如果“真实模型”为： 但我们却将模型设定为 即设定模型时，多选了一个无关解释变量。这类 错误称为无关变量的误选（“过拟合”）。 Yi = b1 + b2X X 2i + + b m 3 3i i Yi = a1 +a2X2i +a3X X 3i + + a n 4 4i i