放宽基本假定模型案例

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1、第四章放宽基本假定模型案例一、异方差性1、中国农村居民人均消费支出主要由人均纯收入来决定。农村人均纯收入除从事农业经营的收入外，还包括从事其他产业的经营性收入以及工资性收入、财产收入和转移支出收入等。为了考察从事农业经营的收入和其他收入对中国农村居民消费支出增长的影响，可使用如下双对数模型：其中Y表示农村家庭人均消费支出，表示从事农业经营的收入，表示其他收入。表4.1列出了中国2001年各地区农村居民家庭人均纯收入及消费支出的相关数据。表4.1中国2001年各地区农村居民家庭人均纯收入与消费支出地区人

2、均消费支出Y从事农业经营的收入X1其他收入X2地区人均消费支出Y从事农业经营的收入X1其他收入X2北京3552.1579.14446.4湖北2703.361242.92526.9天津2050.91314.62633.1湖南1550.621068.8875.6河北1429.8928.81674.8广东1357.431386.7839.8山西1221.6609.81346.2广西1475.16883.21088内蒙古1554.61492.8480.5海南1497.52919.31067.7辽宁1786.3

3、1254.31303.6重庆1098.39764647.8吉林1661.71634.6547.6四川1336.25889.4644.3黑龙江1604.51684.1596.2贵州1123.71589.6814.4上海4753.2652.55218.4云南1331.03614.8876江苏2374.71177.62607.2西藏1127.37621.6887浙江3479.2985.83596.6陕西1330.45803.8753.5安徽1412.41013.11006.9甘肃1388.79859.696

4、3.4福建2503.110532327.7青海1350.231300.1410.3江西17201027.81203.8宁夏2703.361242.92526.9山东190512931511.6新疆1550.621068.8875.6河南1375.61083.81014.1用OLS法进行估计，结果如下：对应的表达式为：(1.86)(3.14)(10.43)不同地区农村人均消费支出的差别主要来源于非农经营收入及其他收入的差别，因此，如果存在异方差性，则可能是引起的。对异方差性的检验：做OLS回归得到的残差

5、平方项与ln的散点图：从散点图可以看出，两者存在异方差性。下面进行统计检验。采用White异方差检验：EViews提供了包含交叉项和没有交叉项两个选择。本例选择没有包含交叉项。得到如下结果：所以辅助回归结果为：(1.38)(-0.63)(0.63)(-2.77)(2.9)其他收入与的平方项的参数的t检验是显著的，且White统计量为13.36，在5%的显著性水平下，拒绝同方差性这一原假设，方程确实存在异方差性。用加权最小二乘法对异方差性进行修正，重新进行回归估计，过程如下：在EViews工作窗口输入如

6、下命令，定义加权数：估计过程如下：得到加权后消除异方差性的估计结果：回归表达式为：(4.13)(6.61)(28.69)从上面的结果看出，运用加权最小二乘法估计的结果不论拟合度，残差，还是各参数的t统计量的值都有了显著的改善。2、表4.2列出了2000年中国部分省市城镇居民每个家庭平均全年可支配收入（X）与消费性支出（Y）的统计数据。表4.22000年中国部分省市城镇居民每个家庭平均全年可支配收入（X）与消费性支出（Y）单位：元地区可支配收入X消费性支出Y地区可支配收入X消费性支出Y北京10349.6

7、98493.49浙江9279.167020.22天津8140.56121.04山东6489.975022河北5661.164348.47河南4766.263830.71山西4724.113941.87湖北5524.544644.5内蒙古5129.053927.75湖南6218.735218.79辽宁5357.794356.06广东9761.578016.91吉林48104020.87陕西5124.244276.67黑龙江4912.883824.44甘肃4916.254126.47上海11718.018

8、868.19青海5169.964185.73江苏6800.235323.18新疆5644.864422.93（1）试用OLS法建立居民人均消费支出与可支配收入的线性模型（2）检验模型是否存在异方差性（3）如果存在异方差性，试采用适当的方法估计模型对数。采用OLS法建立线性模型，结果如下：进行异方差性的检验，本例采用White检验，过程如下：得到如下部分输出结果：从伴随概率值可以看出，在5%的显著性水平下，原模型存在异方差性。采用加权最小二乘法进行估计，过