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时间:2018-01-23
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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
2、.201403.15931.7安徽2420.901472.81496.3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.
3、10961.41023.2云南2195.601570.3680.2西藏2002.201399.11035.9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
4、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)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
5、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2
6、4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(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
7、.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)C
8、LNX2LNX2^2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
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