1、13521000.1天津2050.91314.62633.1湖南1990.3908.21391.3河北1429.8928.81674.8广东2703.361242.92526.9山西1221.6609.81346.2广西1550.621068.8875.6内蒙古1554.61492.8480.5海南1357.431386.7839.8辽宁1786.31254.31303.6重庆1475.16883.21088吉林1661.71634.6547.6四川1497.52919.31067.7黑龙江1604.51684.1596.2贵州1098.39764647.8上海4753.2652.55218.
2、4云南1336.25889.4644.3江苏2374.71177.62607.2西藏1123.71589.6814.4浙江3479.2985.83596.6陕西1331.03614.8876安徽1412.41013.11006.9甘肃1127.37621.6887福建2503.110532327.7青海1330.45803.8753.5江西17201027.81203.8宁夏1388.79859.6963.4山东190512931511.6新疆1350.231300.1410.3河南1375.61083.81014.1资料来源:中国农村住户调查年鉴(2002)、中国统计年鉴(2002)。我们不
3、妨假设该线性回归模型满足基本假定,采用OLS估计法,估计结果如下: (1.87) (3.02) (10.04) R2=0.7831 2=0.7676 D.W.=1.89 F=50.53 RSS=0.8232图1估计结果显示,其他收入而不是从事农业经营的收入的增长,对农户消费支出的增长更具有刺激作用。下面对该模型进行异方差性检验。1. 图示法。首先做出Y与X1、X2的散点图,如下: 图2可见基本在其均值附近上下波动,而散点存在较为明显的增大趋势。再做残差平方项与、的散点图:图3图4可见图1中离群点相对较少而图2呈现较为明显的单调递增的异方差性。故初步判断异方差性主要是引起的。2.G-Q检验根据上
4、述分析,首先将原始数据按X2升序排序,去掉中间7个数据,得到两个容量为12的子样本,记数据较小的样本为子样本1,数据较大的为子样本2。对子样本1进行OLS回归,结果如下:图5得到子样本1的残差平方和RSS1=0.064806;再对子样本2进行OLS回归,结果如下:图6得到子样本2的残差平方和RSS2=0.279145。计算F统计量:在5%的显著水平下,F0.05(9,9)=3.18 F,故应拒绝同方差假设,表明该总体随机干扰项存在单调递增的异方差。3.white检验记原模型残差平方项为,将其与X1,X2及其平方项与交叉项做辅助回归,结果如下:图7由各参数的t值可见各项都不是很显著,而且可决系数
5、值也比较小,但white统计量nR2=310.464=14.38该值大于5%显著水平下自由度为5的分布相应的临界值=11.07,因此应拒绝同方差假设。去掉交叉项后的辅助回归结果如下:图8显然,X2和X2的平方项的参数的t检验是显著的,并且white统计量nR2=310.437376=11.58656大于5%显著水平下自由度为5的4异方差的修正加权最小二乘法我们以1/X2为权重进行异方差的修正。加权后的估计结果如下:图9可见修正后各解释变量的显著性总体相对提高。其white检验结果如下:图10此时white统计量nR2=310.023325=0.723小于5%显著水平下自由度为5的=11.07,故此时满足同方差假设。故修正后的估计结果为:
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