计量经济学截面数据异方差检验Word下载.docx

1、散点图通过OLS可得模型的散点图如下： 从散点图可以看出该家庭对某商品的消费支出 （Y）和商品单价（X1）、家庭月收入（X2）大体呈现为线性关系， 三、建立模型利用书P105页第11题数据，建立截面数据的计量经济模型，并进行回归分析。假设建立如下线性二元回归模型： Y=C+1X1+2X2+其中，Y表示对某商品的消费支出，X1表示商品单价，X2表示家庭月收入，表示随机误差项。1、参数估计：假定所建模型及随机扰动项满足古典假定，可以用OLS法估计其参数，运用计算机软件EViews作计量经济分析。通过OLS可得：参数和估计结果为：626.5093-9.79057X1+0.028618X2 2、经济意

2、义检验所估计的参数1=9.79057，说明商品单价每提高1元，可导致对某商品的消费支出减少9.79057元。2=0.028618，说明家庭月收入每提高1元，可导致对某商品的消费支出增加0.028618元，这与经济学中边际消费倾向的意义相符。3、统计学检验（1）拟合优度检验：从回归估计的结果看，模型拟合较好：可决系数R2=0.902218说明所建模型整体上对样本数据拟合较好，即解释变量“商品价格”、“家庭月收入”对被解释变量“该家庭对某商品的消费支出”的绝大部分差异作出了解释。（2）统计学检验：C的t检验值为15.61195，1的t检验值为-3.061617，2的t检验值,4.902030,绝对

3、值均大于5%显著性水平下自由度为n-2=8的临界值（7）=2.365。C的Prob=00.05，1的Prob=0.01830.05,2的Prob=0.00170.05,的Prob=0.66980.05,所以和在置信度=0.05是不显著的，模型具有同方差性。（3）G-Q检验将10个样本观察值按观察值按X1的大小进行排序，将序列中间的2个观察值除去，并将剩下的观察值划分为较小与与较大的相同的两个子样本，每个字样本样本容量均为4。对每个子样本分别进行OLS回归，结果如下：14样本OLS回归结果： 残差平方和RSS1=132.33497-10样本OLS回归结果： 残差平方和RSS2=629.6072R

4、SS2/RSS1=629.6072/132.3349=4.7577F0.025（1,1）=161,表明模型具有同方差性。（4）White检验2=C+1X1+2X2+3X12+4X22+5X1X2可决系数R2=0.712045,X0.052（h）=X0.052（5）=11.07nR2=7.1204511.07,表明模型具有同方差性。5、模型预测检验参数95%置信区间估计：C的置信区间为：（531.602,721.417）的置信区间为：（-17.353，-2.228）（0.015，0.042）模型预测：当X1=50，X2=20000，Y=709.3408Y 的预测区间为 =（704.319，714

5、.362）6、模型的修正1、用加权最小二乘法对原模型加权，用OLS估计其参数，可得如下：可知修正后结果为：Y = 635.2889757 - 10.95632111*X1 + 0.0309183983*X2R2=0.9967 DW=1.7898 F=53.36 RSS=1745.49对修正模型进行检验，结果如下：加权后的结果为：W*Y = 635.2889757*W - 10.95632111*（W*X1） + 0.0309183983*（W*X2）W*X1的Prob=0.00680.05、W*X2的Prob=0.00050.05,表明模型修正效果显著。2、稳健标准误法： 修改后模型：Y = 626.5092847 - 9.790570097*X1 + 0.02861815879*X2 R2=0.902 DW=1.65 F=32.294 RSS=2116.847R2相比原模型有所提高，说明修正后模型更显著。三、 分析与应用：对模型结果的经济学解释其中，商品价格为负影响，家庭月收入为正影响。当商品价格、家庭月收入为0时，该家庭对某消费品的消费支出为626.5093元。商品单价每提高1元，可导致对某商品的消费支出减少9.79057元。家庭月收入每提高1元，可导致对某商品的消费支出增加0.028618元。