4 章までのまとめ ｰ 計量経済学 ｰ

1. 4章までのまとめｰ 計量経済学 ｰ

2. 計量経済分析の手順

3. 分析結果の解釈 • 最小2乗推定値の検討 • 係数推定値 • 決定係数、自由度修正済み決定係数 • ｔ値 • 最小2乗推定値が信頼できるかの検討 • 多重共線性 • 系列相関 • 不均一分散

4. 最小2乗推定値の検討（１） • 係数推定値 • 符号が分析前に想定したものと一致するか。 • 決定係数および自由度修正済み決定係数 • 回帰直線の説明力を示す指標。 • 0と1の間の値をとり、1に近いほど回帰直線が説明力を持つと解釈できる。 • 重回帰分析の場合、決定係数の欠点を補う指標が自由度修正済み決定係数。

5. 最小2乗推定値の検討（２） • t値 • 個々の回帰係数について H0: b = 0 という仮説検定をおこなう検定統計量。 • Y=a+bX において、 H0: b = 0 という帰無仮説が採択された場合、Ｙの値はＸの値に関係なくなるので、分析の意味がなくなる。

6. 諸問題が起こる状況

7. 最小2乗推定値の信頼性（１） • 多重共線性（相関係数行列が判断指標、ＶＩＦを計算してもよい） • 説明変数間の相関が高いときにおこる。 • 多重共線性の症状 • R2は大きいのに、t値は有意ではない。 • 係数の不安定性。 • 推定値の符号と理論の不一致 • 対処法としては説明変数を除去するなど。

8. 最小2乗推定値の信頼性（２） • 系列相関（残差プロット、Durbin-Watson が判断指標） • 誤差項間の相関が高い状態 • 系列相関の症状 • 標準誤差を過少推定するため、ｔ値などを大きめに計算してしまい、妥当でないモデルを妥当とする。 • 対処法としては重要な説明変数を追加する。 • モデルが妥当であるなら、コクラン・オーカット法などの最小2乗法以外の推定法を使う。

9. 系列相関その２（Durbin-Watson が判断指標とならない場合） • 説明変数に被説明変数のラグつきのものが含まれている場合（Y = a + bX + cY-1） • DW統計量は2に偏りを持つので、ダービンのh統計量（Durbin’s h）を用いて系列相関の検定をおこなう。

10. 最小2乗推定値の信頼性（３） • 不均一分散（残差プロット、ＬＭ het test†が判断指標） • 誤差項の分散が均一ではない状態。 • 対処法としては対数変換などの変数変換や加重最小2乗法などを用いる。 † LM het test について • 不均一分散の検定の1つに、ラグランジュ乗数（LM)検定がある。 • TSPのOLSQコマンドでは、この検定の統計量を自動的に計算してくれる。 • この統計量の後にあるカッコ内の数値は、有意水準何%の検定で帰無仮説（この場合は分散が均一であるということ）を棄却するかを示すもの（これをP値という）で、0.05を下回れば、有意水準5%の検定において帰無仮説が棄却される。