异方差性的white检验及处理方法摘要.docVIP

实验二 异方差模型的white检验与处理 【实验目的】 掌握异方差性的white检验及处理方法 【实验原理】 1. 定性分析异方差 (1) 经济变量规模差别很大时容易出现异方差。如个人收入与支出关系，投入与产出关系。 (2) 利用散点图做初步判断。 (3) 利用残差图做初步判断。 2、异方差表现与来源异方差通常有三种表现形式 （1）递增型 （2）递减型 （3）条件自回归型。 3、White检验 （1）不需要对观测值排序，也不依赖于随机误差项服从正态分布，它是通过一个辅助回归式构造 (2 统计量进行异方差检验。White检验的零假设和备择假设是 H0: (4－1)式中的ut不存在异方差， H1: (4－2)式中的ut存在异方差。 (2)在不存在异方差假设条件下，统计量 T R 2 ( ( 2(5) 其中T表示样本容量，R2是辅助回归式(4－3)的OLS估计式的可决系数。自由度5表示辅助回归式(4－3)中解释变量项数（注意，不计算常数项）。T R 2属于LM统计量。 （3）判别规则是 若 T R 2 ( (2( (5), 接受H0（ut 具有同方差） 若 T R 2 (2( (5), 拒绝H0（ut 具有异方差） 【实验软件】 Eview6 【实验要求】 熟练掌握异方差white检验方法 【实验内容】 建立并检验我国部分城市国民收入y和对外直接投资FDI异方差模型 【实验方案设计】 下表列出了我国各地区农村居民家庭人均纯收入与家庭人均生活消费支出的数据，并利用统计软件Eviews建立异方差模型 地区 家庭人均 纯收入 家庭生活消费支出 地区 家庭人均 纯收入 家庭生活消费支出 北京 9439.63 6399.27 湖北 3997.48 3090 天津 7010.06 3538.31 湖南 3904.2 3377.38 河北 4293.43 2786.77 广东 5624.04 4202.32 山西 3665.66 2682.57 广西 3224.05 2747.47 内蒙古 3953.1 3256.15 海南 3791.37 2556.56 辽宁 4773.43 3368.16 重庆 3509.29 2526.7 吉林 4191.34 3965.44 四川 3546.69 2747.27 黑龙江 4132.29 3117.44 贵州 2373.99 1913.71 上海 10144.62 8844.88 云南 2634.09 2637.18 江苏 6561.01 4786.15 西藏 2788.2 2217.62 浙江 8265.15 6801.6 陕西 2644.69 2559.59 安徽 3556.27 2754.04 甘肃 2328.92 2017.21 福建 5467.08 4053.47 青海 2683.78 2446.5 江西 4044.7 2994.49 宁夏 3180.84 2528.76 山东 4985.34 3621.57 新疆 3182.97 2350.58 河南 3851.6 2676.41 表1 各地区农村居民家庭人均纯收入与家庭人均生活消费支出的数据（单位：元） 【实验过程】 启动Eviews6软件，建立新的workfile. 在主菜单中选择【File】--【New】--【Workfile】,弹出 Workfile Create对话框,在Workfile structure typ中选择unstructured/undted.然后在observations中输入31.在WF中输入Work1，点击OK按钮。如图： 2、数据导入且将要分析的数据复制黏贴. 在主菜单的空白处输入data x y按下enter。将家庭人均纯收入X和家庭生活消费Y支出的统计资料数据复制黏贴。如图： 3、定性分析异方差，利用散点图做初步判断。 注：散点呈现递增型，说明存在异方差 4、异方差white检验 （1）建立回归模型：LS Y C X White检验结果1 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。 调整异方差性 (1)在Eviews命令窗口中依次键入命令： Series y1=y/x Series x1=1/x Ls y1 c x1 (2) 对所估计的模型再进