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第五章
思考题
5.2 各种异方差检验的基本思想是,基于不同的假定,分析随机误差项的方差与解释变量之间的相关性,以判断随机误差项的方差是否随解释变量变化而变化。其中,戈德菲尔德-夸特检验、怀特检验、ARCH检验和Glejser检验都要求大样本,其中戈德菲尔德-夸特检验、怀特检验和Glejser检验对时间序列和截面数据模型都可以检验,ARCH检验只适用于时间序列数据模型中。戈德菲尔德-夸特检验和ARCH检验只能判断是否存在异方差,怀特检验在判断基础上还可以判断出是哪一个变量引起的异方差。Glejser检验不仅能对异方差的存在进行判断,而且还能对异方差随某个解释变量变化的函数形式进行诊断。
5.4 产生异方差的原因:①模型设定误差②测量误差的变化③截面数据中总体各单位的差异。
经济现象中的异方差性:研究低收入组的家庭消费情况与高收入组的家庭消费情况时,由于高收入组家庭有更多的可支配收入,因而消费的分散程度较大,造成不同组别收入的家庭消费偏离均值程度的差异,反映在随机误差项偏离均值的程度时出现异方差。
5.5 异方差对模型的影响:①当模型中的误差项存在异方差时,参数估计仍然是无偏的但方差不再是最小的;②在异方差存在的情况下,参数估计量的方差会比真实估计量的方差大,会严重破坏t检验和F检验的有效性;③Y预测值的精确度降低。异方差的存在会对回归模型的正确建立和统计推断带来严重后果,不能进行应用分析。
练习题
5.1 (1)设f(Xi)=X2i 2 ,则Var(ui)=σ
YiX2i =β1 1X 2i+β2
则Var(uiX2i)= 1X 2i
5.2 (1)
Y=-50.01991+0.086451X+52.37082T
t = (-1.011) (2.944) (10.067)
由上面散点图可知,残差平方随解释变量的增大而增大,可见,模型存在异方差。
(2)模型存在异方差,可通过变换模型、进行对数变换和加权最小二乘法来估计参数。
(3)从回归模型来看,X、T的t统计量大于2,说明这两个变量对书刊消费支出有显著影响,F检验结果也明显显著,且拟合优度也达到0.95,说明家庭收入每增加1元,书刊消费支出增加0.086元;受教育年数每增加1年,消费支出平均增加52.37元。但实际中,平均增加1年受教育年数,消费支出不会有52.37元的增加,因此得出的结论不符合真实情况,可能存在异方差性。
5.3 (1)
X=179.1916+0.7195Y
(221.5775) (0.0457)
t=0.8087 15.7441
R2=0.89526 F=247.8769 n=31
(2)用White 检验:
由上述结果可知,给定显著性水平为0.05,White检验的统计量nR2服从自由度为2的分布,查分布表得临界值5.99, 而nR2的值为10.522,大于临界值,故表明模型随机误差项存在异方差。
(3)WLS修正法:
X=663.8548+0.583302Y
t=(3.554) (11.972)
R2=0.8317 F=143.3184 n=31
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