异方差性的检验和补救

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1、异方差性的检验和补救一、研究目的和要求表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，检验其是否存在异方差，并加以补救。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食品加工业187.253180.44食品制造业111.421119.88饮料制造业205.421489.89烟草加工业183.871328.59纺织业316.793862.9服装制品业157.71779.1皮革羽绒制品81.71081.77木材加工业35.67443.74家具制造业31.06226.78造纸及纸品业134.4

2、1124.94印刷业90.12499.83文教体育用品54.4504.44石油加工业194.452363.8化学原料纸品502.614195.22医药制造业238.711264.1化学纤维制品81.57779.46橡胶制品业77.84692.08塑料制品业144.341345非金属矿制品339.262866.14黑色金属冶炼367.473868.28有色金属冶炼144.291535.16金属制品业201.421948.12普通机械制造354.692351.68专用设备制造238.161714.73交通运输设备511.944011.53电子机械制造409.833286.15电子通讯设备50

3、8.154499.19仪器仪表设备72.46663.68二、参数估计EVIEWS软件估计参数结果如下DependentVariable:YMethod:LeastSquaresDate:06/01/16Time:20:16Sample:128Includedobservations:28VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.  C12.0334919.518090.6165300.5429X0.1043940.00844212.366580.0000R-squared0.854694    Meandependentvar213.4639

4、AdjustedR-squared0.849105    S.D.dependentvar146.4905S.E.ofregression56.90455    Akaikeinfocriterion10.98938Sumsquaredresid84191.34    Schwarzcriterion11.08453Loglikelihood-151.8513    Hannan-Quinncriter.11.01847F-statistic152.9322    Durbin-Watsonstat1.212781Prob(F-statistic)0.000000用规范的形式将参数估计和

5、检验结果写下一、检验模型的异方差（一）图形法1.相关关系图XY相关关系图2.残差图形生成残差平方序列，做与解释变量X的散点图如下。与X散点图3.判断由图可以看出，残差平方对解释变量X的散点图主要分布在图形中的下三角部分，大致看出残差平方随X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。（二）Goldfeld-Quanadt检验1.排序使用SortX命令对解释变量X进行排序。2.构造子样本区间，建立回归模型样本容量n=28，去掉中间c=8个样本值，得到两个样本区间1~10、19~28的两组样本值。1~10区间回归估计DependentVaria

6、ble:YMethod:LeastSquaresDate:06/01/16Time:20:35Sample:110Includedobservations:10VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.  C15.7646614.820221.0637270.3185X0.0858940.0191824.4779370.0021R-squared0.714814    Meandependentvar77.06400AdjustedR-squared0.679166    S.D.dependentvar31.70225S.E.ofregre

7、ssion17.95685    Akaikeinfocriterion8.790677Sumsquaredresid2579.587    Schwarzcriterion8.851194Loglikelihood-41.95338    Hannan-Quinncriter.8.724289F-statistic20.05192    Durbin-Watsonstat2.280129Prob(F-statistic)0.002