“偿试”性使得实际建模过程存在“数据开采”问题而受到质疑。 Hendry提出的约化建模 型理论正是针对这一缺陷而提出的一套全新的建模理论。该理论认为,在模型的最初设定上, 就设立一个“一般”的模型,它包括了所有先验经济理论与假设中所应包括的全部变量,然 后在模型的估计过程中逐渐剔除不显著的变量,最后得到一个较“简单”的最终模型。约化 建模理论的主要优点就在于,提出了一个对不同先验假设的更为系统的检验程序:同时由于 它的初始模型就是一个包括所有可能变量的“一般”模型,也就避免了过度的“数据开采” 问题:另外,由于初始模型的“一般”性,所有研究者的“起点”都有是相同的,因此,在 相同的约化程序下,最后得到的最终模型也应该是相同的。本专题重点介绍了一个“一般” 模型所应具有的基本特征、“从一般到简单”的约化过程、相关的非嵌套检验以及约化模型 的准则 二、典型例题分析 例1.一个由容量为209的样本估计的解释CEO薪水的方程为 n(salary)=4.59 +0.257In(sales)+0.O1lroe-+0. 158finance +0. 181consprod-0. 283utility (15.3)(8.03) (2.75)(1.775) (-2.895) 其中, salary表示年薪水(万元) sales表示年收入(万元)、roe表示公司股票收益(万元); finance、 conrod和 utility均为虚拟变量,分别表示金融业、消费品工业和公用事业。假设 对比产业为交通运输业。 (1)解释三个虚拟变量参数的经济含义 (2)保持 sales和roe不变,计算公用事业和交通运输业之间估计薪水的近似百分比差异 这个差异在1%的显著水平上是统计显著的吗? (3)消费品工业和金融业之间估计薪水的近似百分比差异是多少?写出一个使你能直接 检验这个差异是否统计显著的方程。 解答: (1) finance的参数的经济含义为:当销售收入与公司股票收益保持不变时,金融业的 CEO要比交通运输业的CEO多获薪水158个百分点。其他两个可类似解释。 (2)公用事业和交通运输业之间估计薪水的近似百分比差异就是以百分数解释的 utility 的参数,即为283%。由于参数的t统计值为-2895,它大于1%显著性水平下自由度为203 的t分布的临界值1.96,因此这种差异是统计上显著的“偿试”性使得实际建模过程存在“数据开采”问题而受到质疑。Hendry 提出的约化建模 型理论正是针对这一缺陷而提出的一套全新的建模理论。该理论认为，在模型的最初设定上， 就设立一个“一般”的模型，它包括了所有先验经济理论与假设中所应包括的全部变量，然 后在模型的估计过程中逐渐剔除不显著的变量，最后得到一个较“简单”的最终模型。约化 建模理论的主要优点就在于，提出了一个对不同先验假设的更为系统的检验程序；同时由于 它的初始模型就是一个包括所有可能变量的“一般”模型，也就避免了过度的“数据开采” 问题；另外，由于初始模型的“一般”性，所有研究者的“起点”都有是相同的，因此，在 相同的约化程序下，最后得到的最终模型也应该是相同的。本专题重点介绍了一个“一般” 模型所应具有的基本特征、“从一般到简单”的约化过程、相关的非嵌套检验以及约化模型 的准则。 二、典型例题分析 例 1．一个由容量为 209 的样本估计的解释 CEO 薪水的方程为 Ln(salary)=4.59 +0.257ln(sales)+0.011roe+0.158finance +0.181consprod – 0.283utility (15.3) (8.03) (2.75) (1.775) (2.130) (-2.895) 其中，salary 表示年薪水（万元）、sales 表示年收入（万元）、roe 表示公司股票收益（万元）； finance、consprod 和 utility 均为虚拟变量，分别表示金融业、消费品工业和公用事业。假设 对比产业为交通运输业。 （1）解释三个虚拟变量参数的经济含义； （2）保持 sales 和 roe 不变，计算公用事业和交通运输业之间估计薪水的近似百分比差异。 这个差异在 1%的显著水平上是统计显著的吗？ （3）消费品工业和金融业之间估计薪水的近似百分比差异是多少？写出一个使你能直接 检验这个差异是否统计显著的方程。 解答： （1）finance 的参数的经济含义为：当销售收入与公司股票收益保持不变时，金融业的 CEO 要比交通运输业的 CEO 多获薪水 15.8 个百分点。其他两个可类似解释。 （2）公用事业和交通运输业之间估计薪水的近似百分比差异就是以百分数解释的 utility 的参数，即为 28.3%。由于参数的 t 统计值为-2.895，它大于 1%显著性水平下自由度为 203 的 t 分布的临界值 1.96，因此这种差异是统计上显著的