实验四 异方差问题及其修正

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1、实验四异方差问题及其修正案例：中国农村居民人均消费函数P116数据：地区人均消费支出Y从事农业经营的收入X1其他收入X2北京5724.50958.37317.2天津3341.101738.94489.0河北2495.301607.12194.7山西2253.301188.21992.7内蒙古2772.002560.8781.1辽宁3066.902026.12064.3吉林2700.702623.21017.9黑龙江2618.202622.9929.5上海8006.00532.08606.7江苏4135.201497.94315.3浙江6057.201403.15931.7安徽2420

2、.901472.81496.3福建3591.401691.43143.4江西2676.601609.21850.3山东3143.801948.22420.1河南2229.301844.61416.4湖北2732.501934.61484.8湖南3013.301342.62047.0广东3886.001313.93765.9广西2413.901596.91173.6海南2232.202213.21042.3重庆2205.201234.11639.7四川2395.001405.01597.4贵州1627.10961.41023.2云南2195.601570.3680.2西藏2002.20

3、1399.11035.9陕西2181.001070.41189.8甘肃1855.501167.9966.2青海2179.001274.31084.1宁夏2247.001535.71224.4新疆2032.402267.4469.9建立模型：一、模型的OLS估计（1）录入数据打开EViews6，点“File”®“New”®“Workfile”15选择“Unstructured/Undated”，在Observations后输入31，如下所示：点“ok”。在命令行输入：DATAYX1X2，回车将数据复制粘贴到Group中的表格中：对变量取对数：在命令行输入命令：GENRlny=log(y

4、)回车GENRlnx1=log(x1)回车15GENRlnx2=log(x2)回车（2）估计回归方程在命令行输入命令：LSlnyClnx1lnx2，回车或者在主菜单中点“Quick”®“EstimateEquation”，在Specification中输入lnyClnx1lnx2，点“确定”。得到如下估计结果：写出回归方程：（3.14）（1.38）（9.25）=0.7798F=49.60D.W.=1.7810一、模型的异方差检验1、图示检验法（1）作散点图：LnX2——LnY在命令行输入命令：scatlnx2lny回车15（2）作散点图：LnX2——首先生成残差的平方序列，在命令行输

5、入命令：GENRE2=resid^2回车作散点图：SCATlnx2E2回车（3）作散点图：LnY——在命令行输入命令：SCATLNYE2回车151、模型的G-Q检验原假设:同方差备择假设:异方差（1）首先将样本按LnX2由小到大的顺序排列，在命令行输入命令：SORTLnX2回车（2）去除掉中间的7个样本（n/4=7.75，为了使剩下的样本能被平均分成两份，去掉7个），将剩余的24样本平均分为两份，每一份12个样本。（3）取前面的12个样本，在命令行输入命令：SMPL112回车估计子样本1：LSlnYClnX1lnX2回车得到子样本1的输出结果：15写出回归结果：RSS1=0.0702

6、（4）取最后面的12个样本，在命令行输入命令：SMPL2031回车估计子样本2：LSlnYClnX1lnX2回车得到子样本2的输出结果：15写出回归结果：RSS1=0.1912（5）计算G-Q检验的F统计量：已知子样本1的残差平方和为0.0702，子样本2的残差平方和为0.1912，相应的F统计量为：2.73F统计量的自由度，给定a=0.05，查F统计量的临界值，，，由于F=2.73<3.18，因此，在5%的显著性水平下不拒绝原假设。F=2.73>2.44，因此在10%的显著性水平下拒绝原假设。1、模型的Park检验帕克检验常用或者：因此，本题中用作为被解释变量，对做回归，然后检验方

7、程的显著性。首先将样本恢复成全部样本：SMPL131回车；在命令行输入命令：LSLOG(E2)CLNX2回车；得到下面的输出结果：模型的F统计量为0.055292，相伴概率P=0.81575>a=0.05，模型整体不显著。在模型中加入LNX2的平方项，重新估计模型。输入命令：LSLOG(E2)CLNX2LNX2^2回车；15得到如下结果：模型的F统计量为3.5502，P值为0.0423，小于显著性水平a（0.05），因此模型整体显著，且变量LNX2和LNX