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计量经济学的经济检验是验证模型是否合理、有效的重要步骤，主要分为以下三个层面：
一、经济意义检验
核对模型参数符号是否符合经济理论预期。例如，收入增加应促进消费，因此消费函数参数应为正。
参数大小检验
评估参数值是否合理。如边际消费倾向若为2，意味着每增加1元收入需支出2元，这显然不符合实际经济行为。
经济理论契合度
检查模型是否与现有经济理论一致。若模型结果与理论预测相悖，需重新审视模型设定或理论假设。
二、统计检验
拟合优度检验
- 判定系数R²： 衡量模型解释变量对因变量变异的贡献程度，值越接近1拟合度越高，但需警惕过拟合（如R²超过0.8时）。 - 调整R²
- F检验：
检验模型整体显著性。若F值显著（通常α=0.05），则模型整体成立。
- t检验：评估单个解释变量的显著性。若t值绝对值大于2或p值小于0.05，则该变量对因变量有显著影响。
- 异方差性检验：
检测残差是否存在系统性变化，常用Goldfeld-Quandt检验或White检验。
- 序列相关性检验：通过Durbin-Watson统计量判断是否存在一阶自相关。
- 共线性检验：采用方差膨胀因子（VIF）或主成分回归识别多重共线性。
三、模型预测检验
通过扩大样本量重新估计模型，或使用交叉验证评估模型对不同数据的适应性。
预测性能检验
对样本外数据进行实际预测，比较预测值与真实值的差异，常用均方误差（MSE）或平均绝对误差（MAE）衡量。
四、注意事项
避免伪回归： 如用“口红颜色”预测GDP，这类变量与目标变量可能无实际关联。 模型简化
政策评估：可将经济政策作为解释变量，评估其对经济目标的因果影响。
通过以上多层次检验，可确保模型不仅统计上成立，而且符合经济规律，为政策制定和理论验证提供可靠依据。
