異方差實驗報告

一、實驗目的深刻理解異方差的實質、異方差出現(xiàn)的因素、異方差的出現(xiàn)對模型的不練更影響，掌握預計和檢查異方差性的基本思想和修正異方差的若干辦法。二、實驗規(guī)定使用Eviews軟件用課本中第五章的數(shù)據(jù)做異方差的圖形檢查Goldfeld-Quanadt檢查與White檢查，來進行實驗。三、實驗環(huán)節(jié)（一）、實驗數(shù)據(jù)：下表列出了我國部分省市財政收入中的稅收部分X和非稅收部分Y。省市名稱稅收部分X非稅收部分Y北京3124.75190.18天津1105.56654.46河北1560.59523.69山西1045.22471.16內蒙古1119.87432.88遼寧2317.19788.19吉林760.57280.68黑龍江837.80325.37上海3426.79316.92江蘇4782.591078.10浙江3227.77213.46安徽1305.09487.63福建1440.34335.84江西978.08393.91山東3050.201009.23河南1469.57570.77湖北1324.44498.62安徽1305.09487.63福建1440.34335.84江西978.08393.91（二）、實驗操作1、用普通最小二乘法建立線性模型錄入變量可支配收入X和消費性支出Y，如圖1所示圖1設定一元線性回歸模型為：點擊主界面菜單Quick\EstimateEquation，在彈出的對話框中輸入Y、C、X，點擊擬定即可得到回歸成果，如圖2所示。根據(jù)圖2中的數(shù)據(jù)，得到模型的預計成果為圖2(3.34)(1.89)DW=2.443F=3.5717RSS=897859.0預計成果顯示，即使在10%的明顯性水平下，都不回絕常數(shù)項為零的假設。2、檢查模型的異方差性1）、圖形檢查法生成殘差序列。在得到圖2成果后，在工作文獻中點擊quick\GenerateSeries…，在彈出的窗口中，在主窗口鍵入命令以下“e2=resid^2”，得到殘差平方和序列e2。如果存在異方差，則只可能是由于可支配收入X引發(fā)的。繪制對的散點圖。按住Ctrl鍵，同時選擇變量X與e2，以組對象方式打開，進入數(shù)據(jù)列表，再點擊View\Graph\Scatter\SimpleScatter，可得散點圖，如圖3所示。圖3由圖3能夠看出，殘差平方和對大致存在遞增關系，即存在單調增型異方差。2）、Goldfeld-Quanadt檢查對變量取值排序(按遞增或遞減)。在工作文獻中點擊Proc\ScrtCurrentPage…，在彈出對話框中輸入X即可(默認項是升序)，如圖4所示。本列選擇升序排列，這時變量Y將以X按升序排列。圖4構造子樣本區(qū)間，建立回歸模型。在本題中，樣本容量n=20，刪除中間1/4的觀察值，大概4個數(shù)據(jù)，余下部分平分得兩個樣本區(qū)間：1-8和13-20，它們的樣本個數(shù)均是8個，即.在工作文獻窗口中點擊Sample菜單，在彈出的對話框中輸入18，將樣本期改為1～8。然后，用OLS辦法求得如圖5的成果圖5（-0.303）（2.529）D.W.=1.794F=6.394RSS1=44175.18同樣的，在Sample菜單中，將區(qū)間定義為13～20，再運用OLS辦法求得如圖6的成果。圖6(0.953)(0.603)R2=0.0572D.W.=1.518F=0.306RSS2=786412.1計算F統(tǒng)計量：如果設定明顯性水平為5%，那么自由度為(6,6)的F分布的臨界值為，即有F=17.8〉4.28，因此回絕原假設，表明模型存在異方差性3、White檢查由圖2的預計成果中，點擊View\Residualtests\whiteheteroskedasticity(nocrossterms),進入White檢查，進過預計出現(xiàn)White檢查的成果如圖7所示。圖7由圖7中的數(shù)據(jù)，得到(-3.416)(3.821)(-2.371)R2=0.77145White統(tǒng)計量NR2=20*0.77145=15.429，該值不不大于5%明顯性水平下自由度為2的分布的對應臨界值，(在預計模型中含有兩個解釋變量，因此自由度為2)因此回絕同方差性的原假設。異方差性的修正加權最小二乘法運用OLS辦法預計過程中，我們選用權數(shù)。權數(shù)生成過程以下，在圖2的狀況下，在工作文獻中點擊Object\GenerateSeries…，在彈出的窗口中，在Enterequation處輸入w=1/@abs(resid).在工作文獻中點擊Quick\EstimateEquation，在彈出的畫框中輸入Y、C、X，點擊Options選項，選中WeightedLS/TLS復選框，在Weight框中輸入w,即可得到加權最小二乘法的成果，如圖8所示。圖8(2.983)(0.667)R2=0.0717D.W.=1.5396F=0.4632RSS=314543.7記為加權回歸后模型的殘差預計的平方和。在圖8中，點擊View\Residualtests\heteroske