四.解决解释变量误设定问题的原则 在模型设定中的一般原则是尽量不漏掉有关的解释 变量。因为估计量有偏比增大误差更严重。但如果方 差很大,得到的无偏估计量也就没有多大意义了,因 此也不宜随意乱增加解释变量。 在回归实践中,有时要对某个变量是否应该作为解 释变量包括在方程中作出准确的判断确实不是一件容 易的事,因为目前还没有行之有效的方法可供使用 尽管如此,还是有一些有助于我们进行判断的准则可 用,它们是:
11 四. 解决解释变量误设定问题的原则 在模型设定中的一般原则是尽量不漏掉有关的解释 变量。因为估计量有偏比增大误差更严重。但如果方 差很大，得到的无偏估计量也就没有多大意义了，因 此也不宜随意乱增加解释变量。 在回归实践中，有时要对某个变量是否应该作为解 释变量包括在方程中作出准确的判断确实不是一件容 易的事，因为目前还没有行之有效的方法可供使用。 尽管如此，还是有一些有助于我们进行判断的准则可 用，它们是：
选择解释变量的四条准则 1.理论:从理论上看,该变量是否应该作为解释变量包括 在方程中? 2.t检验:该变量的系数估计值是否显著? 3.R 该变量加进方程中后,R2是否增大? 4.偏倚:该变量加进方程中后,其它变量的系数估计值是 否显著变化? 如果对四个问题的回答都是肯定的,则该变量应该包括在 方程中;如果对四个问题的回答都是“否”,则该变量是 无关变量,可以安全地从方程中删掉它。这是两种容易决 策的情形
12 选择解释变量的四条准则 1. 理论： 从理论上看，该变量是否应该作为解释变量包括 在方程中？ 2. t检验：该变量的系数估计值是否显著？ 3. ： 该变量加进方程中后， 是否增大？ 4. 偏倚： 该变量加进方程中后，其它变量的系数估计值是 否显著变化？ 2 R 2 R 如果对四个问题的回答都是肯定的，则该变量应该包括在 方程中；如果对四个问题的回答都是“否”， 则该变量是 无关变量，可以安全地从方程中删掉它。这是两种容易决 策的情形
但根据以上准则判断并不总是这么简单。在很多情况下,这 四项准则的判断结果会出现不一致。例如,有可能某个变量 加进方程后,R2增大,但该变量不显著。 在这种情况下,作出正确判断不是一件容易的事,处理的原 则是将理论准则放在第一位,再多的统计证据也不能将一个理 论上很重要的变量变成“无关”变量。 在选择变量的问题上,应当坚定不移地根据理论而不是满 意的拟合结果来作决定,对于是否将一个变量包括在回归方 程中的问题,理论是最重要的判断准则。如果不这样做,产 生不正确结果的风险很大
13 但根据以上准则判断并不总是这么简单。在很多情况下，这 四项准则的判断结果会出现不一致。例如，有可能某个变量 加进方程后， R 2 增大，但该变量不显著。 在选择变量的问题上，应当坚定不移地根据理论而不是满 意的拟合结果来作决定，对于是否将一个变量包括在回归方 程中的问题，理论是最重要的判断准则。如果不这样做，产 生不正确结果的风险很大。 在这种情况下，作出正确判断不是一件容易的事，处理的原 则是将理论准则放在第一位，再多的统计证据也不能将一个理 论上很重要的变量变成“无关”变量
五.检验误设定的 RESET方法 上面给出了选择解释变量的四条准则。可是,有时 这些准则不能提供足够的信息使研究人员确信其设 定是最恰当的,在这种情况下,可考虑使用一些更 正规的检验方法来比较不同估计方程的性质。这类 方法相当多,这里就不一一列出,仅介绍拉姆齐(J B. Ramsey)的回归设定误差检验法( RESET法)
14 五. 检验误设定的RESET方法 上面给出了选择解释变量的四条准则。可是，有时 这些准则不能提供足够的信息使研究人员确信其设 定是最恰当的，在这种情况下，可考虑使用一些更 正规的检验方法来比较不同估计方程的性质。这类 方法相当多，这里就不一一列出，仅介绍拉姆齐（J. B. Ramsey）的回归设定误差检验法（RESET法）
RESET检验法的思路 RESET检验法的思路是在要检验的回归方程中加 进F2,F3和γ4等项作为解释变量,然后看结果是否有 显著改善。如有,则可判断原方程存在遗漏有关变 量的问题或其它的误设定问题。 直观地看,这些添加的项是任何可能的遗漏变量 或错误的函数形式的替身,如果这些替身能够通过F 检验,表明它们改善了原方程的拟合状况,则我们有 理由说原方程存在误设定问题 2,P和Y等项形成多项式函数形式,多项式是 种强有力的曲线拟合装置,因而如果存在误设定, 则用这样一个装置可以很好地代表它们。 15
15 RESET检验法的思路 RESET检验法的思路是在要检验的回归方程中加 进 等项作为解释变量，然后看结果是否有 显著改善。如有，则可判断原方程存在遗漏有关变 量的问题或其它的误设定问题。 直观地看，这些添加的项是任何可能的遗漏变量 或错误的函数形式的替身，如果这些替身能够通过F 检验, 表明它们改善了原方程的拟合状况，则我们有 理由说原方程存在误设定问题。 等项形成多项式函数形式，多项式是一 种强有力的曲线拟合装置，因而如果存在误设定， 则用这样一个装置可以很好地代表它们。 2 3 4 ˆ ˆ , Y ˆ Y 和Y 2 3 4 ˆ ˆ , Y ˆ Y 和Y