由上述4个变量的相关系数矩阵(图112)知,DEBT和GDP1的相关性最强。那么是否可 以从模型中删掉DEF和 REPAy呢? 可以用F统计量完成上述检验。原假设H是B3=B=0(约束DEF和 REPAY的系数为零) 给出约束模型估计结果如下 DEBT=-38840+4.49 GDP. (-3.1)(17.2) R2=0.94,DW=0.25,7=22,SSE=2942679,(1980-2001) 已知约束条件个数m=2,Tkl=18。根据(11.7)、(118)式,SSE=48460.78,SSE= 2942679。依照(11.6)式, F=(S-sE)/m=(2942679-4846078 537.5 SSE /(T-k-D 48460.78/(22-4) 因为F=537.5远远大于临界值Fo∞s(2,18)=3.5,所以拒绝原假设。不能从模型中删除解释变量 DEF和 REPAY EⅤiews可以有三种途径完成上述检验。 (1)在(11.7)式输出结果窗口中点击Vew,选 Coefficient Tests, Wald Coefficient Restrictions 功能(wald参数约束检验),在随后弹出的对话框中填入c(3)=c(4)=0。可得如图11.3结果。 其中F=537.5 Wald Test Equation: E@01 Test Statistic Valu df Probability F-statistic 53750502,18)0.000 Chi-square 1075012 Null Hypothesis Summary Normalized Restriction (0) alue Std. Err 09954030031613 C(4) 08797600049508 Restrictions are linear in coefficients 图11.3 (2)在(117)式输出结果窗口中点击vew,选 Coefficient Tests, Redundant variables Likelihood Ratio功能(模型中是否存在多余的不重要解释变量),在随后弹出的对话框中填入 DEF, REPAy。可得图11.4。计算结果同样是F=5375。 Redundant Variables: DEF REPAY F-statistic 537 5060 Probability Log likelihood ratio 90.33906 Probability 图114 (3)在(18)式输出结果窗口中点击View,选 Coefficient Tests, Omitted Variables- Likelihood Ratio功能(模型中是否丢了重要的解释变量),在随后弹出的对话框中填入拟加入的解释变量 DEF, REPAY。可得到如图11.5的结果。同样是F=53753 由上述 4 个变量的相关系数矩阵（图 11.2）知，DEBTt 和 GDPt 的相关性最强。那么是否可 以从模型中删掉 DEFt 和 REPAYt 呢？ 可以用 F 统计量完成上述检验。原假设 H0 是3 = 4 = 0（约束 DEFt 和 REPAYt 的系数为零）。 给出约束模型估计结果如下， DEBTt = -388.40 +4.49 GDPt (11.8) (-3.1) (17.2) R 2 = 0.94, DW=0.25, T =22, SSEr= 2942679, (1980-2001) 已知约束条件个数 m = 2，T- k-1 = 18。根据（11.7）、（11.8）式，SSEu= 48460.78，SSEr= 2942679。依照（11.6）式， F = /( 1) ( )/ − − − SSE T k SSE SSE m u r u = 48460.78 /(22 4) (2942679 48460.78)/ 2 − − = 537.5 因为 F=537.5 远远大于临界值 F0.05 (2, 18) =3.55，所以拒绝原假设。不能从模型中删除解释变量 DEFt 和 REPAYt。 EViews 可以有三种途径完成上述检验。 （1）在（11.7）式输出结果窗口中点击 View，选 Coefficient Tests, Wald Coefficient Restrictions 功能（Wald 参数约束检验），在随后弹出的对话框中填入 c(3) = c(4) = 0。可得如图 11.3 结果。 其中 F = 537.5。 图 11.3 （2）在（11.7）式输出结果窗口中点击 View，选 Coefficient Tests, Redundant Variables -Likelihood Ratio 功能（模型中是否存在多余的不重要解释变量），在随后弹出的对话框中填入 DEF，REPAY。可得图 11.4。计算结果同样是 F = 537.5。 图 11.4 （3）在（11.8）式输出结果窗口中点击 View，选 Coefficient Tests, Omitted Variables -Likelihood Ratio 功能（模型中是否丢了重要的解释变量），在随后弹出的对话框中填入拟加入的解释变量 DEF，REPAY。可得到如图 11.5 的结果。同样是 F = 537.5