基于多重假设检验的经济增长影响因素分析

发布时间：2019-07-19 14:43

【摘要】：在经济增长模型中判断变量是否显著时,通常将该变量的p值与特定的显著性水平比较,以此检验变量系数是否显著。也就是说,使用合适的p值,在某个特定的显著性水平下,单独地检验每一个变量的系数,并没有联立地考虑其他解释变量,将它们作为一个整体来检验。同时得到该变量是否显著影响经济增长的结论。然而,在经济增长多元回归模型中,解释变量的数目较多,如果在显著性水平下依次单独检验变量的系数,对于特定的α,那么从检验的整体来看,此时犯第一类错误的概率将远大于α,从而得到一些错误的结论。考虑到在经济增长回归中大量可能的解释变量,所以错误地得到一些不相关的变量来解释经济增长,也可能失去一些相关的解释变量。所以尝试使用多重假设检验技术来解决前述问题,使用错误发现率(FDR)控制过程来控制第一类错误,选择决定经济增长的真实因素。通过模拟研究,得到使用三种错误发现率(FDR)算法得出的FDR值基本上要高于名义上的显著性水平,而且随着相关性的增加(ρ的值从0增加到0.5),这一点体现的更加明显。随着相关性的增加,解释变量之间的多重共线性问题也越来越严重。因此,单重假设检验就变得不那么可靠了。而FDR控制过程中,考虑了检验统计量的相关性。其次,使用三种FDR控制算法得出的错误发现率要比传统经典的单重假设检验检验得到的错误发现率小很多。作为实证研究,使用经济学家Sala-i-Martin(1997)使用过的一个数据集,利用错误发现率(FDR)控制过程的BH算法、Storey算法和BKY算法,对长期影响各国经济增长的解释变量进行选择,发现错误发现率控制过程选择的经济增长因素更为准确客观。
【学位授予单位】：天津财经大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：F224;F124

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本文编号：2516368