计量经济学模型检验作业答案

1 y c 1 c 2 x 8 下表列出了某年中国部分省市城镇居民每个家庭平均全年可支配 收入X与消费性支出Y的统计数据 obsXY 200110349 6910349 69 20028140 58140 5 20035129 055129 05 20045357 795357 79 200548104810 20064912 884912 88 20075661 165661 16 20084724 114724 11 20094766 264766 26 20105524 545524 54 20116218 736218 73 20129761 579761 57 201311718 0111718 01 20146800 236800 23 20159279 169279 16 20166489 976489 97 20175124 245124 24 20184916 254916 25 20195169 965169 96 20205644 865644 86 散点图如图所示 2 3000 4000 5000 6000 7000 8000 9000 4000600080001000012000 X Y 1 线性分析如表所示 Dependent Variable Y Method Least Squares Date 11 22 11 Time 21 56 Sample 2001 2020 Included observations 20 Y C 1 C 2 X CoefficientStd Errort StatisticProb C 1 272 3635159 67731 0 1053 C 2 0 0 32 386900 0000 R squared0 Mean dependent var5199 515 Adjusted R squared0 S D dependent var1625 275 S E of regression216 8900 Akaike info criterion13 69130 Sum squared resid 0 Schwarz criterion13 79087 Log likelihood 134 9130 Durbin Watson stat1 2 异方差性检验 首先采用 G Q 检验 在对 20 个样本按 x 从大到小排序 去掉中 间 4 个个体 对前后两个样本进行 OLS 估计 样本容量均为 8 3 前一个样本的估计结果如表所示 Dependent Variable Y Method Least Squares Date 11 22 11 Time 22 17 Sample 2001 2008 Included observations 8 Y C 1 C 2 X CoefficientStd Errort StatisticProb C 1 212 2118530 88920 0 7032 C 2 0 0 12 625050 0000 R squared0 Mean dependent var6760 477 Adjusted R squared0 S D dependent var1556 814 S E of regression320 2790 Akaike info criterion14 58858 Sum squared resid 0 Schwarz criterion14 60844 Log likelihood 56 35432 Durbin Watson stat1 后一个样本的估计量如表所示 Dependent Variable Y Method Least Squares Date 11 22 11 Time 22 28 Sample 2001 2008 Included observations 8 Y C 1 C 2 X CoefficientStd Errort StatisticProb C 1 1277 1611540 6040 0 4388 C 2 0 0 1 0 1255 R squared0 Mean dependent var4016 814 Adjusted R squared0 S D dependent var166 1712 S E of regression145 2172 Akaike info criterion13 00666 Sum squared resid 3 Schwarz criterion13 02652 Log likelihood 50 02663 Durbin Watson stat3 于是得到如下F统计量 F RSS1 RSS2 0 3 4 86 4 在 5 的显著性水平下 自由度 6 6 的 F 分布的临界值为 F0 05 6 6 4 28 于是拒绝无异方差性检验 表明原模型存在异方差 性 其次 采用 White 检验 在对原模型进行 OLS 估计后 得到