实验七 异方差

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1、实验七异方差性【实验目的】掌握异方差性的检验及处理方法【实验内容】建立并检验我国制造业利润函数模型【实验步骤】【例1】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，请利用统计软件Eviews建立我国制造业利润函数模型。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销售收入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205.42148

2、9.89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316.793862.9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

3、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72.46663.68一、检验异方差性⒈图形分析检验⑴观察销售利润（Y）与销售收入（X）的相关图(图1)：SCATXY图1我国制造工业销售利润与销售收入相关图从图中可以看出，随着销售收入的增加，销售利润的平均水平不断提

4、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。6⑵残差分析首先将数据排序（命令格式为：SORT解释变量），然后建立回归方程。在方程窗口中点击Resids按钮就可以得到模型的残差分布图（或建立方程后在Eviews工作文件窗口中点击resid对象来观察）。图2我国制造业销售利润回归模型残差分布图2显示回归方程的残差分布有明显的扩大趋势，即表明存在异方差性。⒉布罗施-帕甘（Breusch-Pagan）检验（1）对原模型做回归分析，LS　Ｙ　C　Ｘ，结果如下图⑵在方程窗口上点击View

5、ResidualDiagnostics6（３）选择HeteroskedasticityTests/Breusch-Pagan-Godfrey/ok(4)得到布罗施-帕甘（Breusch-Pagan）检验的结果如下图其中F值为辅助回归模型的F统计量值。取显著水平，由于所以存在异方差性；也可以利用拉格朗日乘数进行判断，由于,所以存在异方差性。实际应用中可以直接观察相伴概率p值的大小，若p值较小，即小于显著性水平则认为存在异方差性，反之，则认为不存在异方差性，本题中P=0.0299<0.05,所以存在异

6、方差性。⒊White检验⑴建立回归模型：LSYCX，回归结果如图5。6图5我国制造业销售利润回归模型⑵在方程窗口上点击ViewResidualTestWhiteHeteroskedastcity,检验结果如图6。图6White检验结果其中F值为辅助回归模型的F统计量值。取显著水平，由于,所以存在异方差性。实际应用中可以直接观察相伴概率p值的大小，若p值较小，则认为存在异方差性。反之，则认为不存在异方差性，本题中P=0.043<0.05,所以存在异方差性。一、调整异方差性1、加权最小二乘法（1

7、）确定权数变量先对原模型做回归分析:Lsycx得到残差resid:genrei=resid然后构造辅助回归模型,对辅助模型做回归分析:Lslog(ei^2)cx结果如下：可以写出回归方程：,，6权数W1=1/：genrw1=1/sqr(exp(4.893964+0.000925*x))(2)利用加权最小二乘法估计模型在Eviews命令窗口中键入命令：LS(W=W1)YCX(3)对所估计的模型再进行White检验，观察异方差的调整情况对所估计的模型再进行White检验，其结果P值较大，所以接收不存在

8、异方差的原假设，即认为已经消除了回归模型的异方差性。2、异方差稳健标准误法（Heteroscedasticity-ConsistentVariancesandStandardErrors）应用软件中推荐的一种选择。适合样本容量足够大的情况，仍然采用OLS，但对OLS估计量的标准差进行修正，与不附加选择的OLS估计比较，6参数估计量没有变化，但是参数估计量的方差和标准差变化明显，即使存在异方差、仍然采用OLS估计时，变量的显著性检验有效，预测有效在Eviews中的操作：把数组XY打开