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异方差性的检验和补救 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 187.25 3180.44 食品制造业 111.42 1119.88 饮料制造业 205.42 1489.89 烟草加工业 183.87 1328.59 纺织业 316.79 3862.9 服装制品业 157.7 1779.1 皮革羽绒制品 81.7 1081.77 木材加工业 35.67 443.74 家具制造业 31.06 226.78 造纸及纸品业 134.4 1124.94 印刷业 90.12 499.83 文教体育用品 54.4 504.44 石油加工业 194.45 2363.8 化学原料纸品 502.61 4195.22 医药制造业 238.71 1264.1 化学纤维制品 81.57 779.46 橡胶制品业 77.84 692.08 塑料制品业 144.34 1345 非金属矿制品 339.26 2866.14 黑色金属冶炼 367.47 3868.28 有色金属冶炼 144.29 1535.16 金属制品业 201.42 1948.12 普通机械制造 354.69 2351.68 专用设备制造 238.16 1714.73 交通运输设备 511.94 4011.53 电子机械制造 409.83 3286.15 电子通讯设备 508.15 4499.19 仪器仪表设备 72.46 663.68 参数估计 EVIEWS 软件估计参数结果如下 Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 06/01/16 Time: 20:16 Sample: 1 28 Included observations: 28 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.?? C 12.03349 19.51809 0.616530 0.5429 X 0.104394 0.008442 12.36658 0.0000 R-squared 0.854694 ????Mean dependent var 213.4639 Adjusted R-squared 0.849105 ????S.D. dependent var 146.4905 S.E. of regression 56.90455 ????Akaike info criterion 10.98938 Sum squared resid 84191.34 ????Schwarz criterion 11.08453 Log likelihood -151.8513 ????Hannan-Quinn criter. 11.01847 F-statistic 152.9322 ????Durbin-Watson stat 1.212781 Prob(F-statistic) 0.000000 用规范的形式将参数估计和检验结果写下 检验模型的异方差 （一） 图形法 1. 相关关系图 X Y 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 Sort X 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 Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 06/01/16 Time: 20:35 Sample: 1 10 Included observations: 10 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.?? C 15.76