异方差性的检验方法及评述.pdfVIP

( ) 东 北 财 经 大 学 学 报 ( ) 第 6 期 总第 24 期 Number 6 General Serial No24 2002 年 11 月 Journal of Dongbei University of Finance and Economics November ,2002 异方差性的检验方法及评述① 白雪梅 (东北财经大学 统计系 ,辽宁 　大连 　116025) 摘 　要 :本文针对用截面数据或单整阶数不同的时序数据进行回归分析时经常遇到异方差性问 题 ,系统地给出了正式与非正式 、参数与非参数的检验异方差性的统计方法 ,提出了各种检验的应 用条件及注意事项 ,并评述了各自的优缺点 。 关键词 :异方差 ;检验 ;残差 ;临界值 中图分类号 :F224 　　文献标识码 :A 　　文章编号 :(2002) β β 　　如果在回归模型 Y = + X + u 中 , 无 行评述 。 i 0 1 i i 论 X 取何值 , u 的方差 Var ( u ) = E ( u2 ) 一 、图示检验法 i i i i 2 图示检验法是一种非正式的检验方法 , 是 = σ (i = 1 , 2 , …, N) , 就说随机扰动项 ui 具有同方差性 。然而 , 现实中的大量现象与同 预先对是否存在异方差性一无所知的情况下采 方差性相违背 。研究结果表明用截面数据进行 用的。做法是先不考虑存在异方差的假定下构 造回归模型 , 然后对回归的残差平方 e2 = ( ^Y 回归分析 , 异方差性几乎是一个普遍现象 。用 i i - Y ) 2 进行观察 。如果回归模型是关于截面 时序数据进行分析也存在异方差性问题 。只是 i 数据的 , 则看 e2 对 ^Y 或对某一个解释变量 X 出现的频率少于截面数据回归分析 , 其主要原 i i i 因是时序数据变量的演变大都是同步的 , 即数 的散点图。若散点图呈现某种规律或趋势 , 则 据单整阶数相同。如消费和收入的变动趋势基 表示存在异方差性 ; 否则 , 认为不存在异方差 性 。如果回归模型是一个时序模型 , 则看 e2 本相近 , 因此在估计消费函数时 , 不会出现异 t 对时间 t 的散点图 , 若 e2 随时间 t 增加而变 方差问题 , 但用单整阶数不同的时序数据进行