异方差的检验与修正(11页).doc

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1、-异方差的检验与修正-第 14 页西安财经学院本 科 实 验 报 告学 院（ 部 ） 统计学院 实 验 室 313 课 程 名 称 计量经济学 学 生 姓 名 学 号 1204100213 专 业 统计学 教务处制 2014年12 月 15 日异方差实验报告开课实验室：313 2014年12月22日学院统计学院年级、专业、班统计1202姓名成绩课程名称计量经济学实验项目名 称异方差指导教师教师评语教师签名：年 月 日一、实验目的了解异方差(heteroscedasticity)异方差产生的原因和后果。掌握异方差的检验与修正方法以及如何运用Eviews软件在实证研究中实现相关检验与修正。二、实验

2、原理普通最小二乘法、图形检验法、Goldfeld-Quandt检验、White检验三、使用仪器、材料计算机、Eviews软件、数据四、实验步骤一选择数据二对数据进行参数估计，得出多元线性回归模型三检查模型是否存在异方差四进行异方差的修正五、实验过程原始记录(数据、图表、计算等)一选择数据1.建立工作文件并录入数据FileNewworkfile, 弹出Workfile create对话框中选择数据类型。Objectnew objectgroup,按向上的方向键，出现两个obs后输入数据. 中国内地2006年各地区农村居民家庭人均纯收入与消费支出 单位：元城市yx1x2城市yx1x2北京湖北天津4

3、489湖南2047河北广东3886131山西广西内蒙古2772海南辽宁重庆吉林四川23951405黑龙江贵州上海8006532云南江苏西藏浙江陕西2181安徽甘肃福建青海2179江西宁夏2247山东新疆河南二对数据进行参数估计，得出多元线性回归模型1.模型设定为 Yi-人均消费支出 X1-从事农业经营的纯收入 X2-其他来源的纯收入2.点Quickestimate equation,在弹出的对话框中输入”Y C X”，结果如下：4. 在本例中，参数估计的结果为：(2.218) (2.438) (16.999)三检查模型是否存在异方差1图形分析检验(1)散点相关图分析分别做出X1和Y、X2和Y的

4、散点相关图，观察相关图可以看出，随着X1、X2的增加，Y也增加，但离散程度逐步扩大，尤其表现在X1和Y.这说明变量之间可能存在递增的异方差性。在Graph/scatter 输入log(x2) e2，结果如下：（2）残差相关图分析建立残差关于X1、X2的散点图，可以发现随着X的增加，残差呈现明显的扩大趋势，表明模型很可能存在递增的异方差性。但是否确实存在异方差还应通过更进一步的检验。首先在主窗口Procs菜单里选Sort current page命令，输入排序变量x2，以递增型排序对解释变量X2进行排序，然后构造子样本区间，分别为1-12和20-31，再分别建立回归模型。(1)在Sample菜单

5、里，将区间定义为112，然后用OLS方法 求得如下结果(2)在Sample菜单里，将区间定义为2031，然后用OLS方法 求得如下结果则F的统计量值为：在下，式中分子、分母的自由度均为9，查F分布表得临界值为：，因为F=8.6699,所以拒绝原假设，表明模型确实存在异方差。(1)建立回归模型，然后在模型页面按路径view/residual tests/heteroskedasticity（no cross terms or cross terms）/white，进入White检验。从上表可以看出,由White检验知，在查分布表得,所以存在异方差性。同时可以直接观察相伴概率P值的大小，这里P=0

6、.00948,小于0.05的显著水平，认为存在异方差性。四进行异方差的修正利用加权最小二乘法估计模型：在Genr/Enter equation中键入：W=，然后再在Estimate equation 中输入“ Y C X1 X2 ”,点option,在对话框中点 weighted 在weighted 中输入 “W= ”再点确定 ,即出现加权最小二乘结果。估计结果：,(25.6316) (25.9718) (118.2628)结论: 运用加权小二乘法消除了异方差性后，参数的t检验均显著，可决系数大幅提高，F检验也显著，并说明农业经营的纯收入每增加1元，其他来源的纯收入每增加1元，人均消费支出将分别增加0.4730元和0.6955元，而不是引子中得出的增加0.4021元和0.7090元。六、实验结果及分析实验报告打印格式说明1. 标题：三号加粗黑体2. 开课实验室：5号加粗宋体3. 表中内容：(1) 标题：5号黑体(2) 正文：5号宋体4. 纸张：A45. 页边距上距：2.54cm下距：2.54cm左距：cm右距：cm