EViews计量经济学实验报告异方差的诊断及修正Word格式文档下载.docx

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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

食品制造业

饮料制造业

烟草加工业

纺织业

服装制造业

皮革羽绒制品

木材加工业

家具制造业

造纸及纸制品

印刷业

文教体育用品

石油加工业

化学原料制品

医药制造业

化学纤维制造

橡胶制品业

塑料制品业

1345

非金属矿制业

黑色金属冶炼

有色金属冶炼

金属制品业

普通机械制造

专用设备制造

交通运输设备

电子机械制造

电子通信设备

仪器仪表设备

（二）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、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

Includedobservations:

28

Variable

Coefficient

Std.Error

t-Statistic

Prob. 

C

X

R-squared

Meandependentvar

AdjustedR-squared

.dependentvar

.ofregression

Akaikeinfocriterion

Sumsquaredresid

Schwarzcriterion

Loglikelihood

F-statistic

Durbin-Watsonstat

Prob（F-statistic）

估计结果为：

=+

（）

t=（）（）

==.=DW=1.212859F=

这说明在其他因素不变的情况下，销售收入每增长1元，销售利润平均增长元。

=,拟合程度较好。

在给定=时，t=>

=，拒绝原假设，说明销售收入对销售利润有显著性影响。

F=>

=,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）：

3、在“Workfile”页面：

点击Generate，输入“e2=resid^2”—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）：

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，大致看出残差平方随的变动呈增大趋势。

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。

※

（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:

Probability

Obs*R-squared

TestEquation:

RESID^2

29

X^2

+08

2、因为本例为一元函数，没有交叉乘积项，则辅助函数为=+++

从上表可以看出，n=，有White检验知，在=0,05下，查分布表，得临界值

（2）=。

比较计算的统计量与临界值，因为n=>

（2）=，所以拒绝原假设，不拒绝备择假设，这表明模型存在异方差。

（四）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=1/，=1/，=1/。

点击“Generate”，输入“w1=1/x”—OK；

同样的输入“w2=1/x^2”

“w3=1/sqr（x）”；

2、在“Equation”页面：

点击“EstimateEquation”,输入“ycx”,点击“weighted”,输入“w1”,出现如图6：

用权数的结果

10/22/10Time:

00:

13

Weightingseries:

W1

WeightedStatistics

UnweightedStatistics

3、在“Equation”页面：

点击“EstimateEquation”,输入“ycx”,点击“weighted”,输入“w2”,出现如图7：

16

W2

Me