计量经济学异方差

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1、《计量经济学》实训报告统计学院精算系《计量经济学》实训报告实训项目名称异方差模型的检验与处理实训时间2012-01-02实训地点实验楼308班级学号姓名9《计量经济学》实训报告统计学院精算系实训(实践)报告实训名称异方差模型的检验与处理一、实训目的掌握异方差性的检验及处理方法。二、实训要求1.求销售利润与销售收入的样本回归函数，并对模型进行经济意义检验和统计检验；2.分别用图形法、Goldfeld-Quant检验、White方法检验模型是否存在异方差；3.如果模型存在异方差，选用适当的方法对异方差进

2、行修正，消除或减小异方差对模型的影响。三、实训内容建立并检验我国制造业利润函数模型，检验异方差性，并选用适当方法对其进行修正，消除或不同）四、实训步骤1.建立一元线性回归方程；2.建立Workfile和对象，录入数据；3.分别用图形法、Goldfeld-Quant检验、White方法检验模型是否存在异方差；4.对所估计的模型再进行White检验，观察异方差的调整情况，从而消除或减小异方差对模型的影响。五、实训分析、总结表1列出了1998年我国主要制造工业销售收入与销售利润的统计资料。假设销售利润与销

3、售收入之间满足线性约束，则理论模型设定为：其中表示销售利润，表示销售收入。9《计量经济学》实训报告统计学院精算系表1我国制造工业1998年销售利润与销售收入情况行业名称销售利润Y销售收入X行业名称销售利润销售收入食品加工业187.253180.44医药制造业238.711264.1食品制造业111.421119.88化学纤维制品81.57779.46饮料制造业205.421489.89橡胶制品业77.84692.08烟草加工业183.871328.59塑料制品业144.341345纺织业316.79

4、3862.9非金属矿制品339.262866.14服装制品业157.71779.1黑色金属冶炼367.473868.28皮革羽绒制品81.71081.77有色金属冶炼144.291535.16木材加工业35.67443.74金属制品业201.421948.12家具制造业31.06226.78普通机械制造354.692351.68造纸及纸品业134.41124.94专用设备制造238.161714.73印刷业90.12499.83交通运输设备511.944011.53文教体育用品54.4504.44电

5、子机械制造409.833286.15石油加工业194.452363.8电子通讯设备508.154499.19化学原料纸品502.614195.22仪器仪表设备72.46663.681.建立Workfile和对象，录入销售收入X和销售利润Y：图1销售收入X和销售利润Y的录入2.图形法检验⑴观察销售利润Y与销售收入X的相关图：在群对象窗口工具栏中点击9《计量经济学》实训报告统计学院精算系viewGraphScatterSimpleScatter,可得X与Y的简单散点图(图1)，可以看出X与Y是带有

6、截距的近似线性关系，即随着销售收入的增加，销售利润的平均水平不断提高，但离散程度也逐步扩大。这说明变量之间可能存在递增的异方差性。图2我国制造工业销售利润与销售收入相关图⑵残差分析由路径：Quick/EstimateEquation，进入EquationSpecification窗口，键入“ycx确认并“ok”，得样本回归估计结果，见图3。图3样本的回归估计结果生成残差平方序列。在得到图3的估计结果后，直接在工作文件窗口中按Genr,在弹出的窗口中,在主窗口键入命令如下e2=resid^2(用e2来

7、表示残差平方序列),得到残差平方序列e2；同时绘制对的散点图。按住Ctrl键,同时选择变量X与（注意选择变量的顺序，先选的变量将在图形中表示横轴，后选的变量表示纵轴）以组对象方式打开，进入数据列表，再按路径viewGraphScatterSimpleScatter，可得散点图，见图4。9《计量经济学》实训报告统计学院精算系图4我国制造业销售利润回归模型残差分布由图4可以大致看出残差平方随的变动呈增大的趋势，因此，模型很可能存在异方差。但是否确实存在异方差还应通过更进一步的检验。3.Goldfe

8、ld-Quant检验⑴构造子样本区间，建立回归模型。将样本安解释变量排序（SORTX）并分成两部分（分别有1到10共11个样本以及19到28共10个样本）⑵利用样本1建立回归模型1（回归结果如图5），然后用OLS方法求得如下结果:其残差平方和为2579.587。SMPL110LSYCX图5样本1的回归结果由图5可以看出，样本的估计结果为9《计量经济学》实训报告统计学院精算系⑶利用样本2建立回归模型2（回归结果如图6），然后用OLS方法求得如下结果:其残差平方和为637