【摘要】：在經(jīng)濟(jì)增長模型中判斷變量是否顯著時(shí),通常將該變量的p值與特定的顯著性水平比較,以此檢驗(yàn)變量系數(shù)是否顯著。也就是說,使用合適的p值,在某個(gè)特定的顯著性水平下,單獨(dú)地檢驗(yàn)每一個(gè)變量的系數(shù),并沒有聯(lián)立地考慮其他解釋變量,將它們作為一個(gè)整體來檢驗(yàn)。同時(shí)得到該變量是否顯著影響經(jīng)濟(jì)增長的結(jié)論。然而,在經(jīng)濟(jì)增長多元回歸模型中,解釋變量的數(shù)目較多,如果在顯著性水平下依次單獨(dú)檢驗(yàn)變量的系數(shù),對(duì)于特定的α,那么從檢驗(yàn)的整體來看,此時(shí)犯第一類錯(cuò)誤的概率將遠(yuǎn)大于α,從而得到一些錯(cuò)誤的結(jié)論�？紤]到在經(jīng)濟(jì)增長回歸中大量可能的解釋變量,所以錯(cuò)誤地得到一些不相關(guān)的變量來解釋經(jīng)濟(jì)增長,也可能失去一些相關(guān)的解釋變量。所以嘗試使用多重假設(shè)檢驗(yàn)技術(shù)來解決前述問題,使用錯(cuò)誤發(fā)現(xiàn)率(FDR)控制過程來控制第一類錯(cuò)誤,選擇決定經(jīng)濟(jì)增長的真實(shí)因素。通過模擬研究,得到使用三種錯(cuò)誤發(fā)現(xiàn)率(FDR)算法得出的FDR值基本上要高于名義上的顯著性水平,而且隨著相關(guān)性的增加(ρ的值從0增加到0.5),這一點(diǎn)體現(xiàn)的更加明顯。隨著相關(guān)性的增加,解釋變量之間的多重共線性問題也越來越嚴(yán)重。因此,單重假設(shè)檢驗(yàn)就變得不那么可靠了。而FDR控制過程中,考慮了檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的相關(guān)性。其次,使用三種FDR控制算法得出的錯(cuò)誤發(fā)現(xiàn)率要比傳統(tǒng)經(jīng)典的單重假設(shè)檢驗(yàn)檢驗(yàn)得到的錯(cuò)誤發(fā)現(xiàn)率小很多。作為實(shí)證研究,使用經(jīng)濟(jì)學(xué)家Sala-i-Martin(1997)使用過的一個(gè)數(shù)據(jù)集,利用錯(cuò)誤發(fā)現(xiàn)率(FDR)控制過程的BH算法、Storey算法和BKY算法,對(duì)長期影響各國經(jīng)濟(jì)增長的解釋變量進(jìn)行選擇,發(fā)現(xiàn)錯(cuò)誤發(fā)現(xiàn)率控制過程選擇的經(jīng)濟(jì)增長因素更為準(zhǔn)確客觀。
【學(xué)位授予單位】：天津財(cái)經(jīng)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：F224;F124

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本文編號(hào)：2516368