1.2.3 模型检验

参数估计以后，还必须基于一定准则对模型进行检验，合乎要求后方能进行具体应用。不同类型的计量经济模型，其检验的内容、方法往往存在差异。现就经典计量经济模型检验的内容与方法进行简要说明。

1.经济检验

经济检验为基于经济理论准则进行的检验，主要判断参数估计值的符号和数值大小在经济意义上是否合理。假设利用2000—2018年某地区某制造行业总产值、固定资产原值、从业人数数据和普通最小二乘法估计得到的样本回归模型为0.2061lnL_t，在该模型中，lnL的系数为劳动的产出弹性，经济理论要求它必须为正数，否则违背理性经济人假设，而实际估计结果为-0.2061，显然其经济意义不合理。

只有当估计模型中所有解释变量系数的估计值均能通过经济检验时，方可对估计模型做其他方面的检验，否则应终止其他检验，此时需返回以上建模步骤，查明检验通不过的原因，重新选择解释变量，改进模型形式或优化参数估计方法。

2.统计推断检验

统计推断检验是基于数理统计推断准则，在一定置信水平保证下，通过构建原假设和计算相关统计量对模型参数估计结果的可靠性进行判别。此类检验包括拟合优度检验、方程显著性检验、变量显著性检验三个方面。

拟合优度检验可用于检验样本回归模型对样本观测值的拟合程度，说明所选择解释变量对被解释变量的解释能力，进而推断解释变量选择和模型数学形式设定的正确性。拟合优度检验所采用的方法是计算统计量——判定系数（可决系数）R2值，R2值越接近1，表明样本回归模型的拟合优度越好，R2值越接近于0，意味着样本回归模型的拟合优度越差。

方程显著性检验是指在一定的显著性水平下检验所有解释变量的参数值是否同时为0，说明所选择的解释变量在总体上是否恰当，进而推断样本回归方程对总体回归方程是否具有充分的代表性。方程显著性检验所采用的方法为F检验法，F统计量值越大或它对应的伴随概率越小，则表明所估计的样本回归方程越显著。

变量显著性检验是指在一定的显著性水平下检验某个解释变量的参数值是否为0，说明该解释变量是否对被解释变量有显著影响，进而判断选择该解释变量以及相应设定形式的正确性。变量显著性检验的方法为t检验法，t统计量绝对值越大或它对应的伴随概率越小，表明所检验的解释变量对被解释变量的影响越显著；如果检验通不过，需要采取剔除该解释变量、变换模型或变量形式等措施对原模型予以修正。

3.计量经济学检验

计量经济学检验主要基于计量经济学准则来判断估计模型是否满足经典假定条件。此类检验主要包括随机误差项的正态性检验、自相关性检验、异方差性检验和多重共线性检验四个方面。正态性检验的方法主要为JB法；自相关性检验的方法主要有DW、偏自相关系数、B-G等方法；异方差性检验的方法主要有G-Q、White、Park、Gleiser等方法；多重共线性检验的方法主要有简单相关系数、方差膨胀因子等方法。如果上述任何一项检验通不过，则会对上述统计推断检验结果的可靠性产生严重的消极影响，参数估计量不具有优良的数学性质，从而难以正确说明变量之间的实际数量依存关系，因而需查明原因，采取改进模型形式、变换估计方法、重新选择样本等修正措施。计量经济学检验是经典计量经济学研究的主要内容。

4.预测性检验

预测性检验就是检验估计模型对样本范围以外变量间数量依存关系的解释能力，如果解释能力强，表明模型参数估计量具有优良的稳定性。检验方法主要有两个：一是扩大样本容量或变换样本，利用在模型中加入虚拟变量的方式或者采用CHOW检验法，判别来自不同样本数据的估计模型的参数值是否有显著性差异，若不存在显著性差异，则可以利用该估计模型进行外推预测；二是将样本范围以外的解释变量数据代入所估计模型，如果所产生的预测误差在允许范围以内，则表明该估计模型具有良好的预测能力。