09_模型設定與資料問題

王大桃zzZ發表於2024-05-03

模型

第9章模型設定與資料問題

如果模型設定不當，會帶來設定誤差（specification error）

[[#9.1 遺漏變數|9.1 遺漏變數]]
[[#9.2 無關變數|9.2 無關變數]]
[[#9.3 建模策略：“由小到大”還是“由大到小”？|9.3 建模策略：“由小到大”還是“由大到小”？]]
[[#9.4 解釋變數個數的選擇|9.4 解釋變數個數的選擇]]
[[#9.5 對函式形式的檢驗|9.5 對函式形式的檢驗]]
另外，資料本事也可能存在問題:
[[#9.6 多重共線性|9.6 多重共線性]]
[[#9.7 極端資料|9.7 極端資料]]
[[#9.8 虛擬變數|9.8 虛擬變數]]
[[#9.9 經濟結構變動的檢驗|9.9 經濟結構變動的檢驗]]
[[#9.10 缺失資料與線性插值|9.10 缺失資料與線性插值]]
[[#9.11 變數單位的選擇|9.11 變數單位的選擇]]

9.1 遺漏變數

由於某些資料難以獲取，遺漏變數現象幾乎難以避免。遺漏變數是否一定導致不一致的估計？

遺漏變數$x_2$與解釋變數$x_1$不相關：OLS可一致估計，但擾動項方差增大
遺漏變數$x_2$與解釋變數$x_1$相關：OLS估計不一致

解決遺漏變數的方法：

加入儘可能多的控制變數
隨機實驗與自然實驗
工具變數法
皮膚資料

9.2 無關變數

與遺漏變數相反，加入了與被解釋變數無關的變數。

OLS仍然一致
估計量的方差會增大

9.3 建模策略

“由小到大”還是“由大到小”？

折中，憑感覺來。

9.4 解釋變數個數的選擇

好的經濟理論應該能用簡潔的模型很好的描述複雜的經濟現實。但解釋力（增大擬合優度）和簡潔性（parismony）是兩個矛盾的目標，需要如下方法進行權衡：

校正可決係數

選擇K，使 $\overline R^2$ 最小

赤池資訊準則

（AIC，Akaike Information Criterion）

選擇解釋變數的個數，使目標函式最小$$\min_{K}AIC\equiv\ln(\frac{SSR}{n}+\frac{2}{n}K)$$

貝葉斯資訊準則

（BIC，Bayesian Information Criterion）/施瓦茨資訊準則（SIC）

選擇解釋變數的個數K，使目標函式最小$$\min_{K}BIC\equiv\ln(\frac{SSR}{n}+\frac{\ln n}{n}K)$$

由大到小的序貫t規則

常用於時間序列模型

指定一個最大滯後期$P_{max}$，
令$\hat P \equiv P_{max}$，進行估計，對最後一階係數做t檢驗。如接受係數為0，則
- 同時還可以觀察AIC和BIC的變化
令$\hat P \equiv P_{max}-1$，進行估計，對最後一階係數做t檢驗。如顯著，則停止，
- 否則依次類推。

9.5 對函式形式的檢驗

很多經濟關係是非線性的。如果存在非線性項，但遺漏了，是模型設定誤差（specification error）的一種形式。可使用如下檢驗方法：

Ramsey's RESET檢驗

Regression Equation Specification Error Test
基本思想：如懷疑非線性項被遺漏，則加入非線性項，並檢驗其係數是否顯著。

既可以接受被解釋變數X高次項
也可以接受解釋變數y的高次項

Python實現

![[statsmodel_docs#函式形式檢驗（RESET檢驗）]]

提供一個一次性檢測被解釋變數、解釋變數和所有解釋變數的2次項的函式：

import pandas as pd
import statsmodels.api as sm

def reset(dataset, X_cols, y_col):
    """
    對擬合值、全體解釋變數、不同的解釋變數進行RESET檢測.
    並顯示可識別檢測物件的判斷結果
    """
    X = dataset[X_cols]
    y = dataset[y_col]
    X = sm.add_constant(X)
    Results_y = sm.OLS(y, X).fit()
    reset_y = sm.stats.diagnostic.linear_reset(Results,
                                               power=[2,3,4],
                                               use_f=True)
    reset_X = sm.stats.diagnostic.linear_reset(Results, 
                                               test_type='exog',
                                               power=[2,3,4],
                                               use_f=True)
    reset_prin = sm.stats.diagnostic.linear_reset(Results,
							                      test_type='princomp',
                                                  power=[2,3,4],
                                                  use_f=True)
    print("被解釋變數的RESET檢測結果:",reset_y)
    print("全體解釋變數的RESET檢測結果:",reset_X)
    print('解釋變數主成分的RESET檢測結果:',reset_prin)

    x2_list = []
    for i in X_cols:
        i2 = i+'2'
        dataset[i2] = dataset[i]**2
        X = dataset[X_cols+[i2]]
        # print(X_cols+[i2])
        Results_new = sm.OLS(y, sm.add_constant(X)).fit()
        print(Results_new.params[i2])
        reset_new = sm.stats.diagnostic.linear_reset(Results_new,
                                                     test_type='princomp',
                                                     power=[2,3,4],
                                                     use_f=True)
        print(f'加入{i}的2次項的RESET檢測結果:',reset_new.pvalue)
        if reset_new.pvalue < 0.05 and Results_new.params[i2] > 0.05:
            x2_list.append(i2)
    print(f'加入2次項後,可考慮引入{x2_list}:')

程式碼: [[Chapter_09.ipynb]]

9.6 多重共線性

定義

定義嚴格多重共線性

某解釋變數可由其他解釋變數線性表出。資料矩陣X不滿秩，$X'X$不可逆。

定義多重共線性

將第k個解釋變數對其餘解釋變數進行迴歸，可決係數 $R^2$ 較高

OLS仍是BLUE
表現：
- 迴歸方程 $R^2$ 較大，F檢驗也很顯著，但是對單個係數的t檢驗卻不顯著
- 增減解釋變數使得係數估計值發生較大變化

檢驗方法

定義方差膨脹因子（VIF，Variance Inflation Factor）

\[VIF_k \equiv \frac{1}{1-R^2} \]

可以證明$$Var(\hat\beta_k|X)=\frac{1}{1-R^{2}·\frac{\sigma}2}{S_k}=VIF_k\frac{\sigma^2}{S_k}$$

$\sigma^2\equiv Var(\epsilon)$ 擾動項方差
$S_k \equiv \sum_{i=1}^n(x_{ik}-\overline x_k)^2$ 為$x_k$的離差平方和

title:經驗
$VIF_k$ 越大，說明$x_k$ 的多重共線性越嚴重。在判斷是否存在多重共線性的一個經驗規則是：
- $\{VIF_1,\cdots,VIF_k \}$ 的最大值不應超過10

處理方法

如果不關係具體的迴歸係數，只關心整個方程預測能力
- 不必理會多重共線性，因為方程是顯著的
如果關係具體的迴歸係數，但多重共線性不影響所關心的那個變數
- 不必理會
如果多重共線性影響到所關心變數的顯著性，則應設法處理
1. 增大樣本容量
2. 剔出導致嚴重共線性的變數
3. 將變數標準化：減去均值，除以標準差
4. 修改模型設定

解釋變數之間存在相關性是普遍存在的，在一定程度上也是允許的。最常見的處理方法是“無為而治”。

python實現

![[statsmodel_docs#statsmodels.stats.outliers_influence.variance_inflation_factor]]

因為python只提供了一次計算一個變數的vif值，不便於觀察，特寫如下函式。

import pandas as pd
import statsmodels.api as sm
from statsmodels.stats.outliers_influence import variance_inflation_factor

def vif(exog, criterion=5):
    '''vif df格式輸出
    計算解釋變數的方差膨脹因子和容忍度,其中解釋變數不含有常數項
    返回：
        解釋變數vif值、容忍度的dataframe
    Arguments:
        exog -- 解釋變數:dataframe
        criterion -- 方差膨脹因子閾值,預設5
    '''
    multicol = pd.DataFrame()
    multicol['變數'] = exog.columns
    multicol['方差膨脹因子'] = [variance_inflation_factor(exog.values, i) for i in range(exog.shape[1])]
    multicol['容忍度'] = 1/multicol['方差膨脹因子']
    _ = []
    for i in multicol['方差膨脹因子']:
        if i > criterion:
            _.append('**是**')
        else:
            _.append('否')    
    multicol['是否多重共線'] = _
    return multicol

案例 [[Chapter_09.ipynb]]

9.7 極端資料

定義

定義極端值、離群值、高影響力資料

如果樣本中有少數觀測值離大多數觀測值很遠，可能對OLS的迴歸係數產生很大影響。

處理方法

檢查資料是否正確錄入
看極端值的背景，必要時直接刪除
同時報告含或不含極端值的迴歸結果

9.8 虛擬變數

定義虛擬變數

取值為0或1的變數

用於定性資料
或分類資料

例子：

性別：$$D =
\begin{cases}
1, \ 男\
0, \ 女
\end{cases}$$
五大洲：則需要4個虛擬變數

\[\begin{array}{rcl} D_1 = \begin{cases} 1, \ 亞洲\\ 0, \ 其他 \end{cases} ,\quad D_2 = \begin{cases} 1, \ 美洲\\ 0, \ 其他 \end{cases} ,\quad D_3 = \begin{cases} 1, \ 歐洲\\ 0, \ 其他 \end{cases} ,\quad D_4 = \begin{cases} 1, \ 非洲\\ 0, \ 其他 \end{cases} \end{array}\]

- 當$D_1=D_2=D_3=D_4=0$， 則為大洋洲

定義虛擬變數陷阱

在有常數項的模型中，如果定性指標有M類，最多隻能放入（M-1）個虛擬變數。

引入虛擬變數相當於在不同時期給予不同的截距項
引入虛擬變數和互動項相當於在不同時期給予不同的截距項和斜率

9.9 經濟結構變動的檢驗

對於時間序列，模型係數的穩定性很重要。如果存在結構變動，但沒考慮，也是一種模型設定誤差。

鄒檢驗和虛擬變數法結果一致，虛擬變數法：

方便
可在存在異方差和自相關的情況下使用，只要在估計時，使用HAC標準誤即可。
還可提供截距項和斜率變動的資訊

1. 鄒檢驗

（1）畫圖

import pandas as pd
import statsmodels.api as sm
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# Load the data
consump = pd.read_stata('../2_Data/Data-2e/consumption.dta')
## 畫圖
sns.set_theme(style="darkgrid")
sns.lineplot(x='year', y='y', data=consump,marker='^',markers=True)
sns.lineplot(x='year', y='c', data=consump,color='r',marker='o',markers=True)
plt.axvline(x=1992, color='g', linestyle='-')
breakpoint = consump[consump['year']==1992].index[0] 

for i in consump.columns:
    print(consump[i].astype('float64')**2)

![[9-9-1鄒檢驗-畫圖.png]]

（2）檢驗

import pandas as pd
import statsmodels.api as sm
import seaborn as sns
import scipy.stats as stats

def chow_test(dataset, X_cols, y_col, breakpoint):
    '''chow_test 對某個迴歸進行鄒志莊檢驗.
    原假設：分段與總體的迴歸係數一致，不存在結構變化
    Arguments:
        dataset -- dataframe,變數資料
        X_cols -- list,自變數列名
        y_col -- str,因變數列名
        breakpoint -- float,用於指定分界點.
    Returns:
        F -- float,鄒志莊檢驗的F值.
        p_value -- float,鄒志莊檢驗的p值.
        result -- str,鄒志莊檢驗的結果.
    '''
    dataset1 =  dataset[:breakpoint]
    dataset2 =  dataset[breakpoint:]
    ssr_list = []
    model_res = []
    for d in [dataset, dataset1, dataset2]:
        X = d[X_cols].astype('float64')
        y = d[y_col].astype('float64')
        X = sm.add_constant(X)
        model = sm.OLS(y, X)
        results = model.fit()
        ssr_list.append(results.ssr)
        model_res.append(results)
    n = dataset.shape[0]
    k = len(X_cols) + 1 # 加入常數項的自由度
    F = ((n-2*k)/k)*((ssr_list[0]-ssr_list[1]-ssr_list[2])/(ssr_list[1]+ssr_list[2]))
    p_value = 1 - stats.f.cdf(F, k, n-2*k)
    if p_value < 0.05:
        result = '拒絕原假設，存在結構變化'
    else:
        result = '接受原假設，不存在結構變化'
    return F,p_value,result

2.引入虛擬變數

（1）F檢驗進行聯合顯著性檢驗

在使用f_test()時，需要將原假設設定正確，否則自由度會出現偏差，導致計算結果出錯。

import numpy as np
# (4) rain 和 coast 聯合顯著性
hypotheses = '(d = 0), (yd = 0)'
f_test = results.f_test(hypotheses)
f_test.summary()

if f_test.pvalue < 0.05:
    print("因p值為{:.4f}小於顯著性水平,拒絕原假設".format(f_test.pvalue))
else:
    print("因p值為{:.4f}大於顯著性水平,不能拒絕原假設".format(f_test.pvalue))
print(f_test.summary())

此結果需要在同方差和自相關的情況下成立，因此還要使用：

異方差：White檢驗
自相關：BG檢驗

（2）異方差檢驗：white檢驗

from statsmodels.stats.diagnostic import het_white

result_white = het_white(resid=results.resid, exog=X)
result_white

拒絕原假設：存在異方差

（3）自相關檢驗：BG檢驗

from statsmodels.stats.diagnostic import acorr_breusch_godfrey

lag = 1  # 假設我們檢驗1階自相關
bg_result = acorr_breusch_godfrey(results, nlags=lag)
print("BG檢驗的LM統計量:{:.4f}".format(bg_result[0]))
print("BG檢驗的LM統計量P值:{:.4f}".format(bg_result[1]))
if bg_result[1]<0.05:
    print("拒絕原假設,模型存在自相關.")
else:
    print("接受原假設，模型不存在自相關.")

BG檢驗的LM統計量:21.4828
BG檢驗的LM統計量P值:0.0000
拒絕原假設,模型存在自相關.

（4）NW法

OLS+異方差自相關穩健的標準誤（HAC）

nw_cov_type = 'HAC'
p = int((len(consp)** 0.25 // 1) + 1)
nw_kwargs = {'maxlags': p,'use_correction':True}
nw_res = results.get_robustcov_results(cov_type=nw_cov_type, use_t=True, **nw_kwargs)
print(nw_res.summary())

（5）對新迴歸進行聯合顯著性檢驗

hypotheses = '(d = 0), (yd = 0)'
f_test = nw_res.f_test(hypotheses)

if f_test.pvalue < 0.05:
    print("因p值為{:.4f}小於顯著性水平,拒絕原假設".format(f_test.pvalue))
else:
    print("因p值為{:.4f}大於顯著性水平,不能拒絕原假設".format(f_test.pvalue))
print(f_test.summary())

因p值為0.0000小於顯著性水平,拒絕原假設
F test: F=73.05469132974434, p=1.17872061607885e-12, df_denom=32, df_num=2

9.10 缺失資料與線性插值

中間缺的資料，用兩邊的直接算平均值替代。

9.11 變數單位的選擇

多個變數的單位，應該儘可能的避免變數間數量級差別過大。
直接取對數。

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模型

09_模型設定與資料問題

第9章 模型設定與資料問題

9.1 遺漏變數

9.2 無關變數

9.3 建模策略

9.4 解釋變數個數的選擇

校正可決係數

赤池資訊準則

貝葉斯資訊準則

由大到小的序貫t規則

9.5 對函式形式的檢驗

Ramsey's RESET檢驗

Python實現

9.6 多重共線性

定義

定義 嚴格多重共線性

定義 多重共線性

檢驗方法

定義 方差膨脹因子（VIF，Variance Inflation Factor）

處理方法

python實現

9.7 極端資料

定義

定義 極端值、離群值、高影響力資料

處理方法

9.8 虛擬變數

定義 虛擬變數

定義 虛擬變數陷阱

9.9 經濟結構變動的檢驗

1. 鄒檢驗

（1）畫圖

（2）檢驗

2.引入虛擬變數

（1）F檢驗進行聯合顯著性檢驗

（2）異方差檢驗：white檢驗

（3）自相關檢驗：BG檢驗

（4）NW法

（5）對新迴歸進行聯合顯著性檢驗

9.10 缺失資料與線性插值

9.11 變數單位的選擇

習題

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定義嚴格多重共線性

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定義極端值、離群值、高影響力資料

定義虛擬變數

定義虛擬變數陷阱