模型修正算法

㈠ 埃德蒙·贝拉米像右下角的数学公式是什么

这幅画作签名是公式：
“min max Ex[log（D（x））] +Ez[log（1-D（G（z）））]，用来显示创作它的实际算法。

《埃德蒙·贝芹册隐拉米肖像》，是由巴黎一个艺术团体利用深度学习的AI方法创作而成。这种深度学习是一种生成对抗网络（GAN）模型，通过姿裤“生成模型”和“判别模型”互相博弈产生相的嫌厅结果。创作团体先拍摄了15,000张14世纪到20世纪之间的经典肖像，用来“训练”计算机，让计算机“理解”肖像画的“创作规则”，建立的算法公式，形成“生成模型”产生图像；再利用计算机的“判别模型”，发现计算机创作的图像与真实画作之间的差异，并作出判断。“生成模型”不断修正算法，直至生成的图像难以让“判别模型”判断是否是真实画作时，即可以“以假乱真”时，计算机就“学有所成”，利用此时的“生成模型”算法公式“创作”了。

㈡ 急问~~怎样修正此计量经济学模型请计量方面的高手进来指导一下！

楼上的回答不是差分法，实际上，这是我们常用的剔出法……这个方法配上testdrop检验是我们用得最多的，笑差但是如果你要用差分法，说实话我也没用过……因为这真的是看上去简单，做起来好难！我只能给颤缺你图，这个是茄升辩易丹辉的书上的方法，应该不会错，你试试吧。如果现在图片没上来我只能晚点补给你，现在在单位网速不行。

㈢ 向量误差修正模型

误差修正模型（Error Correction Model）

[编辑]误差修正模型的产生原因
对于非稳定时间序列，可通过差分的方法将其化为稳定序列，然后才可建立经典的回归分析模型。

如：建立人均消费水平（Y）与人均可支配收入（X）之间的回归模型：

Yt = α0 + α1Xt + μt

如果Y与X具有共同的向上或向下的变化趋势,进行差分，X,Y成为平稳序列，建立差分回归模型得：

ΔYt = α1ΔXt + vt 式中，vt = μt − μt − 1

然而，这种做法会引起两个问题： (1)如果X与Y间存在着长期稳定的均衡关系 Yt = α0 + α1Xt + μt 且误差项μt不存在态贺尘序列相关，则差分式 ΔYt = α1ΔXt + vt 中的vt是一个一阶移动平均时间序列，因而是序列相关的；(2)如果采用差分形式进行估计，则关于变量水平值的重要信息将被忽略，这时模型只表达了X与Y间的短期关系，而没有揭示它们间的长期关系。

因为，从长期均衡的观点看，Y在第t期的变化不仅取决于X本身的变化，还取决于X与Y在t-1期末的状态，尤其是X与Y在t-1期的不平衡程度。 另外，使用差分变量也往往会得出不能令人满意回归方程。

例如，使用ΔY1 = ΔXt + vt 回归时，很少出现截距项显着为零的情况，即我们常常会得到如下形式的方程： 式中， （*）

在X保持不变时，如果模型存在静态均衡（帆禅static equilibrium），Y也会保持它的长期均衡值不变。

但如果使用（*）式，即使X保持不变，Y也会处于长期上升或下降的过程中，这拍歼意味着X与Y间不存在静态均衡。这与大多数具有静态均衡的经济理论假说不相符。可见，简单差分不一定能解决非平稳时间序列所遇到的全部问题，因此，误差修正模型便应运而生。

[编辑]误差修正模型的概述
误差修正模型（Error Correction Model，简记为ECM）是一种具有特定形式的计量经济学模型，它的主要形式是由Davidson、 Hendry、Srba和Yeo于1978年提出的，称为DHSY模型。

为了便于理解，我们通过一个具体的模型来介绍它的结构。

假设两变量X与Y的长期均衡关系为:

Yt = α0 + α1Xt + μt

由于现实经济中X与Y很少处在均衡点上，因此实际观测到的只是X与Y间的短期的或非均衡的关系，假设具有如下(1,1)阶分布滞后形式

该模型显示出第t期的Y值，不仅与X的变化有关，而且与t-1期X与Y的状态值有关。

由于变量可能是非平稳的，因此不能直接运用OLS法。对上述分布滞后模型适当变形得： (**) , 式中，λ = 1 − μ，，

如果将（**）中的参数，与Yt = α0 + α1Xt + μt中的相应参数视为相等，则（**）式中括号内的项就是t-1期的非均衡误差项。

（**）式表明：Y的变化决定于X的变化以及前一时期的非均衡程度。同时，（**）式也弥补了简单差分模型ΔY1 = ΔXt + vt的不足，因为该式含有用X、Y水平值表示的前期非均衡程度。因此，Y的值已对前期的非均衡程度作出了修正。

(**)

称为一阶误差修正模型(first-order error correction model)。

（**）式可以写成：

其中:ecm表示误差修正项。由分布滞后模型知：一般情况下|μ|<1 ，由关系式μ得0<λ<1。可以据此分析ecm的修正作用：

(1)若(t-1)时刻Y大于其长期均衡解α0 + α1X，ecm为正，则(-λecm)为负，使得ΔYt减少；

(2)若(t-1)时刻Y小于其长期均衡解α0 + α1X，ecm为负，则(-λecm)为正，使得ΔYt增大。

（***）体现了长期非均衡误差对的控制。

需要注意的是：在实际分析中，变量常以对数的形式出现。

其主要原因在于变量对数的差分近似地等于该变量的变化率，而经济变量的变化率常常是稳定序列，因此适合于包含在经典回归方程中。

于是:

(1)长期均衡模型

Yt = α0 + α1Xt + μt

中的α1可视为Y关于X的长期弹性（long-run elasticity）

(2)短期非均衡模型

中的β1可视为Y关于X的短期弹性（short-run elasticity）。

更复杂的误差修正模型可依照一阶误差修正模型类似地建立。

[编辑]误差修正模型的建立
（1）Granger 表述定理

误差修正模型有许多明显的优点：如 a）一阶差分项的使用消除了变量可能存在的趋势因素，从而避免了虚假回归问题； b）一阶差分项的使用也消除模型可能存在的多重共线性问题； c）误差修正项的引入保证了变量水平值的信息没有被忽视； d）由于误差修正项本身的平稳性，使得该模型可以用经典的回归方法进行估计，尤其是模型中差分项可以使用通常的t检验与F检验来进行选取。

因此，一个重要的问题就是：是否变量间的关系都可以通过误差修正模型来表述？

就此问题，Engle 与 Granger 1987年提出了着名的Grange表述定理（Granger representaion theorem）：

如果变量X与Y是协整的，则它们间的短期非均衡关系总能由一个误差修正模型表述：

ΔYt = lagged(ΔY,ΔX) − λμt − 1 + εt

式中，μt − 1是非均衡误差项或者说成是长期均衡偏差项， λ是短期调整参数。

对于(1,1)阶自回归分布滞后模型

如果 Yt~I(1), Xt~I(1) ; 那么 的左边ΔYt~I(0) ，右边的ΔXt ~I(0) ，因此，只有Y与X协整，才能保证右边也是I(0)。

因此，建立误差修正模型，需要

首先对变量进行协整分析，以发现变量之间的协整关系，即长期均衡关系，并以这种关系构成误差修正项。然后建立短期模型，将误差修正项看作一个解释变量，连同其它反映短期波动的解释变量一起，建立短期模型，即误差修正模型。

（2）Engle-Granger两步法

由协整与误差修正模型的的关系，可以得到误差修正模型建立的E-G两步法： 第一步，进行协整回归（OLS法），检验变量间的协整关系，估计协整向量（长期均衡关系参数）； 第二步，若协整性存在，则以第一步求到的残差作为非均衡误差项加入到误差修正模型中，并用OLS法估计相应参数。 需要注意的是：在进行变量间的协整检验时，如有必要可在协整回归式中加入趋势项，这时，对残差项的稳定性检验就无须再设趋势项。 另外，第二步中变量差分滞后项的多少，可以残差项序列是否存在自相关性来判断，如果存在自相关，则应加入变量差分的滞后项。

（3）直接估计法

也可以采用打开误差修整模型中非均衡误差项括号的方法直接用OLS法估计模型。 但仍需事先对变量间的协整关系进行检验。

如对双变量误差修正模型

可打开非均衡误差项的括号直接估计下式：

这时短期弹性与长期弹性可一并获得。 需注意的是，用不同方法建立的误差修正模型结果也往往不一样。

㈣ 如何修正结构方程模型，Mplus大神看这边！

修正不是必须的。而且你的程序也有一点问题。（南心网 Mplus）

㈤ 求助：结构方程模型怎么修正

需要设置专门的修正指数输出选项，点击结果查看文件，就可猛老以看到卡方凯知告值和修正指数了。（南盯明心网 Amos结构方程模型）

㈥ 路径分析如何操作模型如何修正

一、研究场景

路径分析,也称通径分析（有桥如时也称结构方程模型，一般情况下如果包括测量模型和结构模型，则称为结构方程模型；如果只包括结构模型，则称为路径分析）。路径分析在于研究模型影响关系，用于对模型假设进行验证。比如下图的模型框架：希望研究工作条件，人际关系对于公司满意度的影响；同时还希望研究公司满意度和机会感知对于离职倾向的影响。路径有一共有4条（即4对影响关系），路径分析可以同时研究此4对影响关系。

二、SPSSAU操作

1.SPSSAU上传数据

登录账号后进入SPSSAU页面，点击右上角“上传数据”，将处理好的数据进行“点击上传文件”上传即可。

2.处理分析项

在“问卷研究”模块中选择“路径分析”方法，调整好自变量与因变量之间的关系，输点击“开始分析”即可。

模型举例如下：

三、SPSSAU分析

背景：在进行实证研究时，建议模型如下。希望研究工作条件，人际关系对于公司满意度的影响；同时还希望研究公司满意度和机会感知对于离职倾向的影响。相当于一共建立了四个假设。希望使用路径分析进行模型验证，最终进行假设检验。

补充说明： 针对路径分析的步骤上，SPSSAU建议分为以下三个步骤，分别为：

第一步：建立模型。并初步查看模型拟合结构，回归系数显着性等；

第二步：调整模败消中型。如果拟合指标不达标(比如RMSEA值过大)，此时共有两种模型调整办法，第一种办法是结合“回归影响关系-MI指标表格”结果及专业知识情况，重新调整模型；第二种办法是设置“模型协方差调整”MI指标参数。多次重复调整模型，直至拟合指标在标准范围内即可

第三步：分析模型。待模型拟合指标达到标准后，对模型进行详细分析和说明。

大纲请参考下图：

SPSSAU整理

1.未修正模型

模型拟合指标表：

模型拟合指标非常多，通常情况下只需要关注卡方自由度比，GFI，RMSEA，RMR，CFI，NFI，NNFI共七个指标即可。并不需要全部指标均达标，有时候甚至只需要关注于RMSEA,RMR,CFI,NFI共4个指标即可。从上图可以看到，模型明显不达标，各项指标均不在标准范围内。因此需要进行模型调整。

模型调整共有两种方法： 第一种办法是结合“回归影响关系-MI指标表格”结果及专业知识情况，重新调整模型；第二种办法是设置“模型协方差调整”MI指标参数。

对于 “回归影响关系-MI指标表格”和“模型协方差调整”SPSSAU默认结果就有提及，如果没有需要下拉调整MI指数。

并且对于自变量与因变量的关系可以选择“相关”和“影响”，参考如下：

2.模型修正

(一)第1种模型调整方法：“回归影响关系-MI指标表格”

从上图可以看到，共有五条路径察山的MI值均大于15，但并非说此5条路径均要放入模型中。而是仅放入更符合实际情况的一条即可，这样稳定重复的调整模型，并且还需要结合专业知识情况综合而定。从上图来看，机会感知对于公司满意度时MI值最大为22.087，而且从实际意义上看，机会感知有可能影响到公司满意度。所以先加入此条路径到模型。

至于上图中还有另外4条路径，暂不加入模型中，先加入一条后尝试看模型拟合指标变化情况，如果已经达标就不需要再继续调整模型。当然也可以继续结合新的MI指标进行模型调整。加入机会感知与公司满意度的路径关系后，模型路径设置如下图：

补充说明： 第二种模型修正

除了结合“回归影响关系-MI指标表格”进行模型调整外，还可以结合“模型协方差调整”，二者可同时进行，也可以分开进行均可。一般情况下，按MI大于10或者按MI大于20进行协方差调整即可。

协方差调整是指建立项之间的相关关系（非影响关系），MI指标越大，说明关联关系越强越应该建立关系。并且按MI指标调整协方差关系，这一过程被SPSSAU自动进化处理，用户只需要设置即可。比如此处设置MI>10进行协方差关系调整，如果说构建模型时有MI大于10，则SPSSAU会自动建立协方差关系，并且会将建立后的协方差关系进行呈现（即使协方差关系表格不在我们关注范围内，并且重要性非常低）。如果构建模型后没有MI大于10的协方差关系则SPSSAU不会处理。

在完成上述两步模型调整，包括建立机会感知与公司满意度的路径关系，并且按MI大于10进行协方差关系调整后，最终发现模型拟合指标达标，具体下一部分呈现结果并且说明。

3.修正后模型

（1）模型回归系数汇总表格

公司满意度对于离职倾向影响时，标准化路径系数值为-0.642<0，并且此路径呈现出0.01水平的显着性(z=-9.369，p=0.000<0.01)，因而说明公司满意度会对离职倾向产生显着的负向影响关系。

机会感知对于公司满意度影响时，标准化路径系数值为-0.365<0，并且此路径呈现出0.01水平的显着性(z=-5.087，p=0.000<0.01)，因而说明机会感知会对公司满意度产生显着的负向影响关系。

人际关系对于公司满意度影响时，标准化路径系数值为0.234>0，并且此路径呈现出0.01水平的显着性(z=2.595，p=0.009<0.01)，因而说明人际关系会对公司满意度产生显着的正向影响关系。

工作条件对于公司满意度影响时，此路径并没有呈现出显着性(z=0.850，p=0.395>0.05)，因而说明工作条件对公司满意度并不会产生影响关系。

（2） 模型拟合指标

针对模型拟合指标来看，模型χ²/df =1.045< 3，并且RMSEA和RMR值分别是0.017和0.011，均小于0.1，GFI,CFI,NFI和NNFI这四个指标值均大于0.9，意味着模型各项指标均在标准范围内，模型拟合良好。

补充说明： 模型拟合指标有非常多，建立以文献为准即可，通常情况下选择其中几个常见指标进行分析即可。很难所有的拟合指标均在标准范围内。

（3）协方差关系-MI指标

（4）影响关系-MI指标

（5）模型拟合度R ²汇总表格

（6）协方差表格

从上表可知：人际关系与机会感知之间的协方差关系（相关关系）上，此路径并没有呈现出显着性(z=-1.502，p=0.133>0.05)，因而说明人际关系与机会感知之间没有相关关系。

工作条件与机会感知之间的协方差关系（相关关系）上，此路径并没有呈现出显着性(z=-1.610，p=0.107>0.05)，因而说明工作条件与机会感知之间没有相关关系。

工作条件与人际关系之间的协方差关系（相关关系）上，标准化路径系数值为0.219>0，并且此路径呈现出0.01水平的显着性(z=6.416，p=0.000<0.01)，因而说明工作条件与人际关系之间有着显着的正向协方差相关关系。

（7）残差项估计值

（8）模型结果图

补充说明 ：模型结果图可拖拽调整如果还是没有达到预期结果，也可以在PPT中自行。

四、其它问题

1.无论如何拟合指标都不达标如何办？

如果模型质量较差，进行多次模型调整尝试后均无法达标，且各指标离标准差距特别大不可容忍，此时可考虑直接使用线性回归分析即可，将路径模型拆解后，分别进行多次线性回归进行假设验证。

2. SPSSAU路径分析中如果输出MI值和如何使用它？

如果希望SPSSAU输出MI指标值，可在开始分析按钮右侧下拉选择输出MI值，比如‘输出MI>10’,其意义是将MI值大于10的全部输出。在输出之后，可将MI值非常大的两两项之间建立‘协方差相关关系’（即相关关系，在‘模型关系’处进行设置），用于修正模型。MI值的修正通常会让卡方自由度值得到减少，其它指标一般不应该有太大的变化，不能过多的依赖于MI值进行模型修改。

3. 提示‘数据质量异常’？

当提示“数据质量异常”时，可能有以下原因所致：

第一：如果样本量过小（比如仅几个样本），有可能模型无法拟合；

第二：研究关系中出现因果关系研究（比如X影响Y，同时Y影响X），此时有可能出现“数据质量异常”。

4.拟合度R 方值是什么意思？

R 方值是指模型拟合情况，X对于Y产生影响时，X对于Y的解释力度情况，比如为0.2，则说明X对于Y有20%的解释力度。每个Y都会产生对应的R 方值。通常以研究是否有影响作为研究目的，因此此指标的意义相对较小，关注也较少。

5. 模型拟合度里面自由度为0？

模型拟合度出现自由度为0是正常现象，并且此时无法计算得到卡方值，卡方自由度值等，此时直接不关注对应的指标即可。出现自由度为0的原因通常是模型过于简单，或者模型过于‘饱和’，可能是非递归模型所致（比如A影响B，B影响C，C影响A）。

五、总结

针对路径分析的步骤上，SPSSAU建议分为以下三个步骤，分别为：

第一步：建立模型。并初步查看模型拟合结构，回归系数显着性等；

第二步：调整模型。如果拟合指标不达标(比如RMSEA值过大)，此时共有两种模型调整办法，第一种办法是结合“回归影响关系-MI指标表格”结果及专业知识情况，重新调整模型；第二种办法是设置“模型协方差调整”MI指标参数。多次重复调整模型，直至拟合指标在标准范围内即可。

第三步：分析模型。待模型拟合指标达到标准后，对模型进行详细分析和说明。

㈦ 计量经济学模型的修正顺序问题

不会用EVIEWS只会用R，不过我可以给你几个修正的思核简伍路。
多重共线性常见的修正是删除相关性高的自变量（我不太了解你说的科克伦-奥克特迭代法），异改或方差常见的修正是Box-Cox变换。
我觉得顺序无所谓，只要每次修正过后模型的显着性提高（或者在不怎么改变模咐册型显着性的前提下自变量减少，即模型简化了），就是有用的修正方法。
另外我觉得你可以试试逐步回归。

㈧ 误差修正模型是什么

误差修正模型（error correction model，简记为ECM）是一种具有特定形式的计量经济学模型，它的主要形式是由Davidson、 Hendry、Srba和Yeo于1978年提出的，称为DHSY模型。

建立樱扮误差修正模型，首先对变量进行协整分世历析，以发现变量之间的协整关系，即长期均衡关系，并以这种关系构成误差修正项。 然后建立短期模型，将误差修正项看作一个解释变量，连同其它反映短期波动的解释变量一起，建立短期模型，即误差修正模型。

Engle-Granger两步法

由协整与误差修正模型的的关系，可以得到误差修正模型建立的E-G两步法：

第一步，进行协整回归（OLS法），检验变量间的协整关系，估计协整向量（长期均衡关系参数）；

第二步，若协整性存在，则以第一步求到的残差作为非均衡误差项加入到误差修正模型中，并用OLS法估计相应参数。

需要注意的是：在进行变量间的协整检验时，如有必要可在协整回归式中加入趋势项，这时，对残差项的稳定性检验就无须脊返灶再设趋势项。 另外，第二步中变量差分滞后项的多少，可以残差项序列是否存在自相关性来判断，如果存在自相关，则应加入变量差分的滞后项。