第五章异方差性(00001).pptVIP

3.检验模型的异方差 （1）图形法 1）生成残差平方序列。在得到估计结果后，立即用生成命令建立 序列，记为e2。 生成过程：在Genr 对话 框中键入 “e2=（resid）^2”， 则生成序列 。 2）绘制 对 的散点图。选择变量名X与e2（注意选择变量的顺序，先选的 变量将在图形中表示横 轴，后选的变量表示纵 轴），进入数据列表， 再按路径view/graph/ scatter，可得散点图， 见图。 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 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。 （2）Goldfeld-Quanadt检验 EViews软件操作 1）对变量取值排序（按递增或递减）。在Procs菜单里选Sort Series 命令，出现排序对话框Sort Workfile Series，键入X，如果以递增型排序，选Ascenging，如果以递减型排序，则应选Descending，点ok。本例选递增型排序，这时变量Y与X将以X按递增型排序。 2）构造子样本区间，建立回归模型。在本例中，样本容量n=21，删除中间1/4的观测值，即大约5个观测值，余下部分平分得两个样本区间：1—8和14—21，它们的样本个数均是8个，即 。 在Sample菜单里，将区间定义为1—8，然后用OLS 方法 求得如下结果 表A 在Sample菜单里,将区间定义为14—21，再用OLS 方法求得如下结果 表B 3）求F统计量值。基于表中残差平方和的数据，即Sum squared resid的值。由表A计算得到的残差平方和为 ，由表B计算得到的残差平方和为 ，根据Goldfeld-Quanadt检验，F统计量为 4）判断 在 下，分子、分母的自由度均为6,查F分布表得临界值为 因为 所以拒绝原假设，表明模型确实存在异方差。 (3) White检验 由估计结果，按路径 view/residual tests/white heteroskedasticity（no cross terms or cross terms有无交叉项），进入White检验。 根据White检验中辅助函数的构造，最后一项为变量的交叉乘积项，因为本例为一元函数，故无交叉乘积项，因此应选no cross terms，则辅助函数为 经估计出现White检验结果，见下表5。 从表5.5可以看出， 由White检验知， 在 下， 查 分布表得临界值， 或分析P值 对于 因为 所以拒绝原假设，不拒绝备择假设，表明模型存在异方差。 4.异方差的修正 加权最小二乘法（WLS） 分别选用权数 ， 生成权数：点Genr分别键入： 经估计检验发现用权数 最好，只给出用权数 的结果。 方法:在Quick/Estimate equation 中输入Y C X,点 option,在对话框中点 weighted LS,在 weighte 中输入w2/ok ,即出现加权最小二乘结果。 表 7 估计结果： 结论: 运用加权小二乘法消 除了异方差性后，参数的t检验 均显著，F检验也显著，并说明 人口数量每增加1万人，平均说 来将增加2.7236个卫生医疗机构， 而不是引子中得出的增加5.3728 个医疗机构。 案例二:四川省农民消费研究 1.问题的提出和模型设定 农村居民的收入和消费状况是四川省实现小康的关键，分析改革开放以来农村居民的收入与消费的关系，对于研究四川省农村经济的发展具有重要的现实意义。 按照经济学原理，收入是影响消费的重要因素。 模型设定为 其中： 为农村人均生活费支出； 为农村人均纯收入。 由《中国统计年鉴》取得19