第五章 實證結果與模型檢定
第二節 實證模型正確度之檢驗
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第二節 實證模型正確度之檢驗
本研究係以複迴歸分析之最小平方法（OLS）對實證模型進行迴歸分 析及估計，為增加實證模型估計的正確性及精確性，本研究對實證模型進 行下列正確度之檢驗。
一、共線性檢定
所謂共線（collinear）係指在多元迴歸之下，各解釋變數間有某種規 律性的方式一起變動，只要解釋變數間有共線性，最小平方估計式則無法 定義。Hill et al. （2001）使用成對解釋樣本間的相關係數（correlation coefficients）予以判斷。若其絕對值大於 0.8 或 0.9 時，便有線性重合情形 存在，必須修正模型以避免影響估計結果的準確性（顏文邦，2010）。因 此本研究首先對於各解釋變數間的相關及獨立性進行共線性檢定，經檢定 結果發現變數間資金成本、隔夜拆款利率及央行重貼現率具有共線性，由 於模型出現共線性的問題時要從資料中衡量個別效果將是非常困難的。且 共線性所造成的後果如前節所述，因此本研究模型保留資金成本變數刪除 隔夜拆款利率及央行重貼現率兩項變數，俾迴歸模型能正確分析估計。
二、異質變異檢定
由於異質變異會使最小平方估計式所計算出來的標準誤不正確，使用 這些不正確的標準誤會誤導假設檢定。因此本研究進行異質變異檢定，發 現BP（Breusch-Pagan）值 154.7363 大於卡方值 23.68479，表示本迴歸模 型具有異質變異性現象，因此進行修正估計，並參採修正後估計結果。
三、穩定性檢定
為了解因為共線性的問題刪除隔夜拆款利率及央行重貼現率兩項變 數，是否會影響迴規模型的估計結果，本研究進行穩定性檢定，分別採用 隔夜拆款利率及央行重貼現率進行迴歸模型分析，經實證結果發現其影響 方向與資金成本變數一致，放其中任何一項變數，並沒有影響迴規模型估
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四、常態性檢定
由於殘差項的分配是否為常態，對迴歸分析結果的正確性及是否可接 受將會產生影響，本項檢定採用JB 值檢定（Jarque-Bera Test），經檢定結 果T：觀察值的個數 508 個，S：偏態（skewness）0.477，K：峰態（kurtosis）
5.145，計算後的 JB 值為 116.6525，大於卡方值 5.991，拒絕 H0：常態分 配。因此本研究將再進行下一項之RESET 檢定。
五、RESET 檢定
為了檢定模型是否設定錯誤本研究進行 RESET 檢定（Regression Specification Error Test），其主要用意是可以了解是否遺漏重要變數？是 否納入重要變數？是否選擇錯誤的函數型式？是否違背假設？經實證結 果發現Rhat2 並不顯著，表示無法拒絕 H0，檢定結果沒有發現任何設定錯 誤的情況。
六、輔助迴歸檢定
最後本研究進行估計輔助迴歸（auxiliary regressions）檢定變數間是否 有線性重合（collinearity）的問題，經檢定結果 R-squared=0.405943 小於 0.8，表示本迴規模型並沒有強烈的線性關係。
以下茲將實證模型正確度之檢驗結果彙整如表 7。
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表7：實證模型檢定結果
資料來源：作者自行整理。
檢定項目 檢定結果
共線性檢定 資金成本、隔夜拆款利率及央行重貼現率具有共 線性，保留資金成本變數刪除隔夜拆款利率及央 行重貼現率兩項變數。
異質變異檢定 BP（Breusch-Pagan）值 154.7363 大於卡方值 23.68479，本迴歸模型具有異質變異性現象，進 行修正估計結果。
穩定性檢定 分別用隔夜拆款利率及央行重貼現率兩項變數 進行迴歸分析，實證結果發現其影響方向與資金 成本變數一致，放其中任何一項變數，並沒有影 響迴規模型估計的結果。
常態性檢定：
JB 值檢定
T：觀察值的個數 508 個 S：偏態（skewness）0.477 K：峰態（kurtosis）5.145
JB 值為 116.6525，大於卡方值 5.991 拒絕H0：常態分配。
RESET 檢定 實證結果發現Rhat2 並不顯著，表示無法拒絕 H0，檢定結果沒有發現任何設定錯誤的情況。
輔助迴歸檢定 檢定結果R-squared=0.405943 小於 0.8，
表示本迴規模型並沒有強烈的線性關係。