EViews计量经济学实验报告异方差的诊断及修正.docx

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EViews计量经济学实验报告异方差的诊断及修正

时间地点

实验题目异方差的诊断与修正

一、实验目的与要求：

要求目的：

1用图示法初步判断是否存在异方差，再用White检验异方差；

2、用加权最小二乘法修正异方差。

二、实验内容

根据1998年我国重要制造业的销售利润与销售收入数据，运用EV软件，做回归分析，用图

示法，White检验模型是否存在异方差，如果存在异方差，运用加权最小二乘法修正异方差。

三、实验过程：

（实践过程、实践所有参数与指标、理论依据说明等）

（一）模型设定

为了研究我国重要制造业的销售利润与销售收入是否有关，假定销售利润与销售收入之间满

足线性约束，则理论模型设定为：

Yi=1+2Xi+i

其中，Y表示销售利润，Xi表示销售收入。

由1998年我国重要制造业的销售收入与销售

利润的数据，如图1：

1988年我国重要制造业销售收入与销售利润的数据（单位：

亿元）

行业名称

销售利润Y

销售收入X

食品加工业

187.25

3180.44

食品制造业

111.42

1119.88

饮料制造业

205.42

1489.89

烟草加工业

183.87

1328.59

纺织业

316.79

3862.9

服装制造业

157.7

1779.1

皮革羽绒制品

81.73

1081.77

木材加工业

35.67

443.74

家具制造业

31.06

226.78

造纸及纸制品

134.4

1124.94

印刷业

90.12

499.83

文教体育用品

54.4

504.44

石油加工业

194.45

2363.8

化学原料制品

502.61

4195.22

医药制造业

238.71

1264.1

化学纤维制造

81.57

779.46

橡胶制品业

77.84

692.08

塑料制品业

144.34

1345

非金属矿制业

339.26

2866.14

黑色金属冶炼

367.47

3868.28

有色金属冶炼

144.29

1535.16

金属制品业

201.42

1948.12

普通机械制造

354.69

2351.68

专用设备制造

238.16

1714.73

交通运输设备

511.94

4011.53

电子机械制造

409.83

3286.15

电子通信设备

508.15

4499.19

仪器仪表设备

72.46

663.68

（2）参数估计

1、双击“Eviews”，进入主页。

输入数据：

点击主菜单中的File/Open/EVWorkfile—Excel

—异方差数据2.xls；

2、在EV主页界面的窗口，输入“lsycx”，按“Enter”。

出现OLS回归结果，如图2：

估计样本回归函数

DependentVariable:

Y

Method:

LeastSquares

Date:

10/19/05Time:

15:

27

Sample:

128

Ineludedobservations:

28

Variable

Coefficient

Std.Errort-Statistic

Prob.

C

12.03564

19.517790.616650

0.5428

X

0.104393

0.00844112.36670

0.0000

R-squared

0.854696

Meandependentvar

213.4650

AdjustedR-squared

0.849107

S.D.dependentvar

146.4895

S.E.ofregression

56.90368

Akaikeinfocriterion

10.98935

Sumsquaredresid

84188.74

Schwarzcriterion

11.08450

Loglikelihood

-151.8508

F-statistic

152.9353

Durbin-Watsonstat

1.212795

Prob（F-statistic）

0.000000

估计结果为：

Y?

=12.03564+0.104393Xi

（19.51779）（0.008441）

t=（0.616650）（12.36670）

R2=0.854696R2=0.849107S.E.=56.89947DW=1.212859F=152.9353

这说明在其他因素不变的情况下，销售收入每增长1元，销售利润平均增长0.104393元。

2、»、

R=0.854696,拟合程度较好。

在给定=0.0时，t=12.36670>t0.025（26）=2.056，拒

表明方程整体显著。

（三）检验模型的异方差

※

（一）图形法

1、在"Workfile”页面：

选中x,y序列，点击鼠标右键，点击Open—asGroup—Yes

2、在"Group”页面：

点击View—Graph—Scatter—SimpleScatter,得到X,Y的散点图（图3所示）：

600

500

400

Y300

200

100

0

3、在"Workfile”页面：

点击Generate，输入"e2=residA2”一OK

4、选中x,e2序列，点击鼠标右键，Open—asGroup—Yes

5、在"Group”页面：

点击View—Graph—Scatter—SimpleScatter,得到X,e2的散点图（图4所示）：

25000q:

20000-

15000-

10000-..

5000-

■

■***

0■弋亠」•*.岂

un__I~III

010002000300040005000

6、判断

由图3可以看出，被解释变量Y随着解释变量X的增大而逐渐分散，离散程度越来越大；

同样，由图4可以看出，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

2

分，大致看出残差平方e随Xi的变动呈增大趋势。

因此，模型很可能存在异方差。

但是否确实存在异方差还应该通过更近一步的检验。

探

（二）White检验

1、在"Equation”页面：

点击View—ResidualTests—White检验（nocross）,（本例为一元函数，没有交叉乘积项）得到检验结果，如图5:

White检验结果

WhiteHeteroskedasticityTest:

F-statistic

3.607218

Probability

0.042036

Obs*R-squared

6.270612

Probability

0.043486

TestEquation:

DependentVariable:

RESIDA2

Method:

LeastSquares

Date:

10/19/05Time:

15:

29

2、因为本例为一元函数，没有交叉乘积项，则辅助函数为

0+1Xt+

2

2Xt+t

Sample:

128

Ineludedobservations:

28

Variable

Coefficient

Std.Error

t-Statistic

Prob.

C

-3279.779

2857.117

-1.147933

0.2619

X

5.670634

3.109363

1.823728

0.0802

XA2

-0.000871

0.000653

-1.334000

0.1942

R-squared

0.223950

Meandependentvar

3006.741

AdjustedR-squared

0.161866

S.D.dependentvar

5144.470

S.E.ofregression

4709.744

Akaikeinfocriterion

19.85361

Sumsquaredresid

5.55E+08

Schwarzcriterion

19.99635

Loglikelihood

-274.9506

F-statistic

3.607218

Durbin-Watsonstat

1.479908

Prob（F-statistic）

0.042036

界值20.05

（2）=5.99147。

比较计算的2统计量与临界值，因为nR2=6.270612>2o.o5

（2）=5.99147，所以拒绝原假设，不拒绝备择假设，这表明模型存在异方差。

（4）异方差的修正

在运用加权最小二乘法估计过程中，分别选用了权数！

t=1/Xt，2t=1/Xt2，3t=1/"xt。

1、在“Workfile”页面：

点击"Generate”，输入“w1=1/x”一OK；同样的输入“w2=1/xA2”“w3=1/sqr（x）”；

2、在"Equation”页面：

点击"EstimateEquation”，输入"ycx”，点击"weighted”,输入"wT',出现如图6:

用权数1t的结果

DependentVariable:

Y

Method:

LeastSquares

Date:

10/22/10Time:

00:

13

Sample:

128

Ineludedobservations:

28

Weightingseries:

W1

Variable

Coefficient

Std.Errort-Statistic

Prob.

C

5.988351

6.4033920.935184

0.3583

X

0.108606

0.00815513.31734

0.0000

WeightedStatistics

R-squared

0.032543

Meandependentvar

123.4060

AdjustedR-squared

-0.004667

S.D.dependentvar

31.99659

S.E.ofregression

32.07117

Akaikeinfocriterion

9.842541

Sumsquaredresid

26742.56

Schwarzcriterion

9.937699

Loglikelihood

-135.7956

F-statistic

177.3515

Durbin-Watsonstat

1.465148

Prob（F-statistic）

0.000000

UnweightedStatistics

R-squared

0.853095

Meandependentvar

213.4650

AdjustedR-squared

0.847445

S.D.dependentvar

146.4895

S.E.ofregression

57.2