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文档简介

1、实验3.1 异方差性问题,主讲：胡毅,实验目的 熟练应用 EViews5进行异方差性问题研究 实例研究：分析比较医疗机构与人口数量的关系，建立卫生医疗机构数与人口数的回归模型,研究背景 改革开放以来，各地医疗机构都有了较快发展，不仅政府建立了一批医疗机构，还建立了不少民营医疗机构。 各地医疗机构的发展，除了其他因素外主要决定于对医疗服务的需求量，而医疗服务需求与人口数量有关。,模型设定 模型假设：医疗机构数与人口数满足线性约束关系,变量设定： Yi: 卫生医疗机构数 Xi: 人口数,数据选择 我们研究目的是分析比较医疗机构与人口数量的关系，建立卫生医疗机构数与人口数的回归模型。在此我们选择四川

2、2000年21个地市州的医疗机构数与人口数的统计数据 数据来源：四川统计年鉴2001 详细数据：计量经济学实验课课件数据,数据输入:采用“整数数据”“Integer date”,参数估计:LS Y C X,异方差性检验,本例四川2000年21个地市州的医疗机构数与人口数，由于地区之间存在不同人口数，因此，对各种医疗机构的设置数量会存在不同的需求，这种差异使得模型很容易产生异方差，从而影响模型的估计与运用。 因此，必须对该模型是否存在异方差进行检验。,1.图形法,生成残差平方序列：Generate Series,“resid”是一个随回归的不同而变化的残差序列，在存在多个回归时，如需要应对不同回

3、归的残差进行保存,（产生序列）,绘制散点图,选择变量X和e2，点右键，合并为一个数据组：注意选择顺序，先选者为横轴,命名：“name” xe2,Scatter：散点,判断,残差平方e2对解释变量X的散点图主要分布在图形中的下三角部分，大致可以看出残差平方e2随X的变动呈增大的趋势,可能 存在异方差,2.White检验,打开参数估计“ls y c x”的Equation进行“Residual Tests”（残差检验）：no cross terms（此时为一元函数，故选无交叉乘积）,辅助回归：,自由度：n2,从上面可以看出，X与X2的t检验值显著，nR2=18.074815.9915，所以拒绝原假设，选择备选假设：存在异方差,异方差的修正,加权最小二乘法：,选用三种权数,分别生成三个权数序列： QuickGenerate Series,运用加权最小二乘法（WLS）： QuickEstimate Equation,在Specification中：y c x；在Option中：选择加权 分别对w1、w2和w3运用加权最小二乘法，命名保存,回归结果：,通过估计检验：权数w2的效果最好,异方差修

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