检验模型的异方差性及修正异方差.doc

本文档系作者精心整理编辑，实用价值高。检验模型的异方差性及修正异方差实验目的：检验模型的异方差性及修正异方差实验要求：知道如何检验模型，以及修正异方差。试验用软件：Eviews3.1实验原理：解释变量相关系数检验和辅助回归检验等。实验内容：1、 实验用样本数据：YXYXYX55801522209514065100144210108145708517524511315080110180260110160791201351901251658411514020511518098130178265130185951401912701351909012513723012020075901892501402057410555801402101101607085152220113150759014022512516565100137230108145741051452401151808011017524514022584115189250120200791201802601452409012517826513018598130191270由表中给出消费Y与收入X的数据，试根据所给数据资料完成以下问题：（1）估计回归模型中的未知参数和，并写出样本回归模型的书写格式；（2）试用white方法法检验模型的异方差性；（3）选用合适的方法修正异方差。2、实验步骤：1、 参数估计，过程如下：（1）点击“File/New/Workfile”，屏幕上出现Workfile Range对话框，选择数据频率，在本例中应选择Undated or irregular，在Star里键入1，在End里键入60，点击OK完成，如图：（2）键入data y x后，再输入ls y c x；在出现的对话框里粘贴需要的数据。（3）散点图：输入scat x y（4）得如图的样本回归估计结果：2、 分析该模型样本回归估计式的书写形式为3、 检验（1）用white方法做检验：w 点击eq01/Equation/Vieww 在点击Residual Tests/white（no cross terms）结果如图给定，在自由度为2下查卡方分布表，得。比较临界值与卡方统计量值，小于，同样说明模型中的随机误差项存在异方差。（2）用Goldfeld-Quandt方法进行检验将中间约1/4的样本删除，再将剩下的分成两个部分， 然后：然后显示第一部分122回归结果：然后显示第一部分3960回归结果：显示回归结果：对两个部分的样本求最小二乘估计，得到两个部分的残差平方和，即：求F统计量为：给定，得临界值为。有=4.1390，说明该模型的随机误差项存在异方差。（1） 对异方差进行修正（用加权最小二乘法做修正）首先：w=1/x为权重做加权最小二乘估计 输入genr w1=1/x输入ls (w=w1) y c x然后修正：给定，在自由度为2，得 即，这表明加权后模型中的随机误差项不存在异方差。修正后：Y = 10.3705 + 0.6309X（3.943587） （34.04667）= 0.211441 = 0.197845 F= 1159.176 DW = 0.958467实验总结：w 熟悉了EViews3.1软件的运行环境；w 利用所给的数据建立所需的文件、参数等；w 运用数据进行经济意义分析，了解计量实验在现实中的运用；w 学会了如何建立文件、如何使用软件；w 回归分析，建立图表等，异方差修正w 用Goldfeld-Quandt方法进行检验，用white方法做检验从计量经济学的实验中，我学会了如何将课本中的公式运用在软件中，知道了软