第五章 實證結果分析與檢驗
第三節 實證模型正確性之檢驗
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第三節 實證模型正確性之檢驗
為使本研究實證模型設定更為嚴謹，確定模型正確性及減少發生錯誤 估計的機會，必需對其進行相關檢定。本研究係採最小平方估計法之研究 方法，針對研究樣本進行下列檢定，包括利用傑古貝拉檢定（Jarque-Bera test for normaility），以檢定模型殘差值是否為常態分配；利用 BP
（Breusch-Pagan）統計值檢定模型是否具異質變異性（hetereskedasticity）
的檢定；解釋變數間是否具共線性檢定（Collinearity）；以 DW 檢定
（Durbin-Watson）進行殘差項是否存在自我相關（autocorrelation）之檢定 及敏感性分析（Sensitivity Analysis Method）以驗證實證模型的正確性及提 高研究結果的可信度。
一、Breusch-Pagan 異質變異（hetereskedasticity）檢定
迴歸模型中，在使用橫斷面資料時，若變數間存在有異質變異，則該 模型在估計時將導致統計結果偏誤之情形，而必須給予修正或調整估計結 果。
本研究利用BP（Breusch-Pagan）統計值以檢測實證模型，依據檢定 結果Breusch-Pagan 值為 33.6229，卡方臨界值 χ20.05，2為5.991465，因檢定 BP＞χ20.05，2，代表實證模型具有異質變異性，因此，本研究利用White（1980）
共變異距陣去修正實證模型估計參數係數的標準誤，並採用修正後模型之 估計結果。
二、共線性檢定（Collinearity）
共線係指在多元迴歸分析中，各變數間存在高度相關性，變數間有某 種規律性的方式一起變動，即稱為共線性或線性重合（multicollinearity），
若解釋變數間存在共線性，則最小平方法估計式無法定義，必須加以修 正，以使估計式之結果更精準。
本研究使用Hill et al.（2001）以成對解釋變數樣本間相關係數的絶對
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值是否大於0.8 作為檢定標準，經檢定結果顯示，並無任兩個變數之相關 係數大於0.8 的情形發生，檢定結果詳見附錄一：各變數相關係數矩陣檢 測表。
另再進一步以輔助迴歸（auxiliary regression）檢定，以相同檢定標準 0.8 為判定標準，以檢定其自變數間是否具有線性重合，依檢定結果模型 各兩兩變數之R2 皆小於 0.8，可知本研究實證模型中之解釋變數間無共線 性的問題。
三、殘差值是否為常態分配
本研究使用傑古貝拉檢定（Jarque-Bera test for normaility）來檢測殘差 項常態性，以JB 值為檢測殘差值是否呈現常態分配之測試。因此，設定 虛無假設H0：常態分配，對立假設H1：非為常態分配，若JB＜χ2a，n則無 法拒絶H0，表示殘差值為常態分配；若JB＞χ2a，n則無法拒絶H1，表示殘 差值非為常態分配。
JB＝T／6 ［s2＋（k－3）2／4 ］
T 為觀察值個數，s 為偏態（skewness）值，k 為峰態（kurtosis）值。
依據上式，本研究為T=71，s 值為 0.5466，k 值為 3.7126，計算 JB 值為 5.0377， 卡方臨界值 χ20.05，2檢定值為5.9915，依檢定結果 JB＜χ2a，n，在5%
的顯著水準下，無法拒絶虛無假設H0，表示本研究實證型殘差值為常態分 配。
四、殘差項是否存在自我相關（autocorrelation）
由於本研究係採用時間序列分析方法，因此殘差項是否存在自我相關 的問題將會影響估計值的高估或低估，進而影響區間估計及假設檢定的準 確性，於此，本研究採用DW 檢定（Durbin-Watson）來進行殘差項是否存 在自我相關之檢定。
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因此，設定虛無假設H0：殘差項不具自我相關，對立假設H1：殘差 項具自我相關，若DW 值＞dUc 則殘差項不具自我相關；若 DW＜dLc 則 拒絶虛無假設H0，表示殘差項具自我相關。
經過DW 檢定結果，DW 值為 2.54453，大於 dUc 值 2.36230，檢定結 果， 在 5%的顯著水準下，無法拒絶虛無假設 H0，因此本研究透過DW 檢定並未發現自我相關。
五、敏感性分析（Sensitivity Analysis）
在實證模型中，增加或減少某一變數或以另一變數代替後，用以測試 是否會對估計結果產生影響及反應的程度為何，此即敏感性分析檢定。
本研究實證模型（模型一）於變數中分別依序加入前一期貨幣供給 M2（模型二）及工業生產指數（模型三）之自變數時，其迴歸分析得出的 結果，與未加入前之結果相近，表示本研究所設定模型經檢測無誤，並具 穩定性。
茲將上述實證模型檢定結果彙整如表11。經過上述統計檢定後，證實 本研究模型具異質變異情形已加以修正，兩兩變數間不具有共線性，殘差 項呈常態分配，且不具自我相關，透過敏感性分析顯示本模型具有穩定 性，可知本研究實證模型估計結果，具有正確性及可信度。