第五章 實證結果與模型檢定
第二節、 模型正確性相關檢定
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第二節、模型正確性相關檢定
為使研究結果更加嚴謹，本研究將進行模型正確性檢定。以下透過序 列自我相關（Serial autocorrelation， SC）、異質變異（Heteroskedasticity，
HE）、常態分配（Normality， NO）及模型配置錯誤檢定（Misspecification，
MS），驗證模型正確性，增加研究可靠性。
一、定義
（一）、自我相關檢定
若忽略實證變數間產生自我相關的問題時，可能導致估計不準確且影 響檢定的正確性，使研究結果的可信度下降。本研究使用 LM 檢定是否發 生自我相關。
（二）、異質變異檢定
時間序列的資料越精細，則越會出現異質變異情況，造成迴歸模型殘 差的變異數不齊一，違反古典迴歸假設，使估計結果不具有效性。本研究 以 ARCH-LM 檢定模型中殘差項是否存在異質變異。
（三）、常態分配檢定
利用 Jarque-Bera 檢定統計量以檢定本研究之實證模型的殘差是否為 常態分配。Jarque-Bera 檢定統計量如的（5）式所示：
JB =
T6�S
2+
(K−3)4 2�
（ 5 ）S 表示偏態係數（Skewness），K 是峰態係數（Kurtosis），虛無假設為 模型符合常態分配。
（四）、模型設定錯誤檢定
若實證模型為備模型假設、函數型是選擇錯誤或遺漏重要變數或放入無關 的變數，將會造成模型設定錯誤。本研究以 RESET 檢定（Regression specification error test），檢定本研究之實證模型有無設定錯誤。
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二、居民消費模型檢定結果
本研究的居民消費的自我相關檢定、異質變異檢定、常態分配檢定及 模型設定錯誤檢定分述如下，檢定結果如表 13 所示。
（一）、自我相關檢定
在 5%的顯著水準下，居民消費模型一的 p 值在落後一期及落後二期 的 p 值分別為 0.530 及 0.586；居民消費模型二的 p 值在落後一期及落後二 期的 p 值分別為 0.892 及 0.146。因此在 5%的顯著水準下兩者皆不拒絕序 列不存在自我相關的虛無假設，故居民消費模型一及模型二皆不存在自我 相關。
（二）、異質變異檢定
居民消費模型一的 p 值在落後一期及落後二期的 p 值分別為 0.815 及 0.283；居民消費模型二的 p 值在落後一期及落後二期的 p 值分別為 0.581 及 0.296。故居民消費模型一及模型二皆無異質變異。
（三）、常態分配檢定
檢定結果居民消費模型一的 JB 值為 0.206，p 值為 0.902；居民消費模 型二的 JB 值為 0.411，p 值為 0.814。故居民消費模型一及模型二皆符合常 態分配。
（四）、模型設定錯誤檢定
在 5%的顯著水準下，居民消費模型一的 p 值為 0.746；居民消費模型 二的 p 值為 0.654。故居民消費模型一及模型二皆無設定錯誤。
三、恩格爾係數模型檢定結果
本研究的恩格爾係數的自我相關檢定、異質變異檢定、常態分配檢定 及模型設定錯誤檢定分述如下，檢定結果如表 14 所示。
（一）、自我相關檢定
恩格爾係數模型一的 p 值在落後一期及落後二期的 p 值分別為 0.309
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及 0.210，故在 5%的顯著水準下不拒絕模型存在自我相關的虛無假設；而 模型二的 p 值在落後一期及落後二期的 p 值分別為 0.352 及 0.391。因此在 5%的顯著水準下，皆不拒絕序列不存在自我相關的虛無假設，故恩格爾係 數的兩模型沒有自我相關。
（二）、異質變異檢定
恩格爾係數模型一的 p 值在落後一期及落後二期的 p 值分別為 0.183 及 0.271。恩格爾係數模型二的 p 值在落後一期及落後二期的 p 值分別為 0.536 及 0.506。因此皆不拒絕序列不存在異質變異的虛無假設，故恩格爾 係數兩模型不存在異質變異。
（三）、常態分配檢定
恩格爾係數模型一的 JB 值為 1.861，p 值為 0.394；恩格爾係數模型二 的 JB 值為 1.156，p 值為 0.561。因此恩格爾係數的兩個實證模型皆符合常 態分配。
（四）、模型設定錯誤檢定
恩格爾係數模型一的 p 值為 0.495；恩格爾係數模型二的 p 值為 0.967 故不拒絕模型設定無誤之虛無假設。故恩格爾係數的兩個實證模型皆無設 定錯誤。
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MODEL2 P 值
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