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1、 实 验 报 告课程名称： 计量经济学 实验项目： 实验五 异方差模型的 检验和处理 实验类型：综合性 设计性 验证性专业班别： 姓 名： 学 号： 实验课室： 指导教师： 石立 实验日期： 广东商学院华商学院教务处 制 一、实验项目训练方案小组合作：是 否 小组成员：无实验目的：掌握异方差模型的检验和处理方法实验场地及仪器、设备和材料实验室：普通配置的计算机，Eviews 软件及常用办公软件。实验训练内容（包括实验原理和操作步骤）：【实验原理】异方差的检验：图形检验法、Goldfeld-Quanadt检验法、White检验法、Glejser检验法；异方差的处理：模型变换法、加权最小二乘法(W
2、LS)。【实验步骤】本实验考虑三个模型：【1】广东省财政支出CZ对财政收入CS的回归模型；（数据见附表1：附表1-广东省数据）【2】广东省固定资产折旧ZJ对国内生产总值GDPS和时间T的二元回归模型；（数据见附表1：附表1-广东省数据）【3】广东省各市城镇居民消费支出Y对人均收入X的回归模型。（数据见附表2：附表2-广 东省2005 年数据）（一）异方差的检验1.图形检验法分别用相关分析图和残差散点图检验模型【1】、模型【2】和模型【3】是否存在异方差。注：相关分析图是作因变量对自变量的散点图（亦可作模型残差对自变量的散点图）；残差散点图是作残差的平方对自变量的散点图。模型【2】中作图取自变量
3、为GDPS来作图。模型【1】相关分析图 残差散点图模型【2】相关分析图 残差散点图模型【3】相关分析图 残差散点图【思考】相关分析图和残差散点图的不同点是什么？残差散点图更能看得出是否存在异方差 *在模型【2】中，自变量有两个，有无其他处理方法？尝试做出来。040801,201,602,0501,01,502,02,50CZCS 04,8,012,6,02,4,028,501,01,502,0CSE051,0,52,0,53,0,54,05,010,15,020,25,0GDPSZJ 04,08,012,016,020,24,028,05,010,15,020,25,0GDPSE4,08,01
4、2,016,020,24,028,032,0,08,012,016,020,24,0YX 02,0,4,0,6,0,8,0,10,012,0,5,10,15,020,25,030,XE2（请对得到的图表进行处理，以上在一页内）2.Goldfeld-Quanadt检验法用Goldfeld-Quanadt检验法检验模型【3】是否存在异方差。注：Goldfeld-Quanadt 检验法的步骤为：排序：删除观察值中间的约 1/4 的，并将剩下的数据分为两个部分。构造 F 统计量：分别对上述两个部分的观察值求回归模型，由此得到的两个部分的残差平方为 和 。 为较大的残差平方和， 为较小的残差21ie2i
5、21ie2ie平方和。算统计量 。判断：给定显著性水平 ，)(,)(2* kcni 0.5查 F 分布表得临界值 。如果 ，则认为模型中的随机)2(,)(kcnF )(2)(,)(*kcnF误差存在异方差。 （详见课本 135 页）将实验中重要的结果摘录下来，附在本页。前7个：Dependent Variable: X1Method: Least SquaresDate: 05/30/14 Time: 15:26Sample: 1 7Included observations: 7Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. Y -0.100666 0.09
6、3257 -1.079451 0.3297C 9534.708 1265.147 7.536443 0.0007R-squared 0.188998 Mean dependent var 8243.949Adjusted R-squared 0.026798 S.D. dependent var 1108.275S.E. of regression 1093.324 Akaike info criterion 17.06679Sum squared resid 5976790. Schwarz criterion 17.05134Log likelihood -57.73376 Hannan-
7、Quinn criter. 16.87578F-statistic 1.165214 Durbin-Watson stat 0.498709Prob(F-statistic) 0.329683后7个：Dependent Variable: X1Method: Least SquaresDate: 05/30/14 Time: 15:27Sample: 11 18Included observations: 8Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. Y -0.531142 0.224692 -2.363866 0.0560C 24718.36 2614.
8、885 9.452944 0.0001R-squared 0.482217 Mean dependent var 19428.64Adjusted R-squared 0.395920 S.D. dependent var 4923.100S.E. of regression 3826.362 Akaike info criterion 19.54953Sum squared resid 87846273 Schwarz criterion 19.56939Log likelihood -76.19814 Hannan-Quinn criter. 19.41558F-statistic 5.5
9、87862 Durbin-Watson stat 0.656404Prob(F-statistic) 0.055988（请对得到的图表进行处理，以上在一页内）3.White检验法分别用White检验法检验模型【1】、模型【2】和模型【3】是否存在异方差。Eviews操作：先做模型，选view/Residual Tests/White Heteroskedasticity (no cross terms/cross terms)。摘录主要结果附在本页内。模型【1】Heteroskedasticity Test: WhiteF-statistic 1.704061 Prob. F(1,26) 0.
10、2032Obs*R-squared 1.722264 Prob. Chi-Square(1) 0.1894Scaled explained SS 3.165058 Prob. Chi-Square(1) 0.0752Test Equation:Dependent Variable: RESID2Method: Least SquaresDate: 05/30/14 Time: 15:34Sample: 1978 2005Included observations: 28Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 1368.250 878.6628 1.
11、557196 0.1315CS2 0.001266 0.000970 1.305397 0.2032R-squared 0.061509 Mean dependent var 1940.891Adjusted R-squared 0.025414 S.D. dependent var 4080.739S.E. of regression 4028.552 Akaike info criterion 19.50895Sum squared resid 4.22E+08 Schwarz criterion 19.60411Log likelihood -271.1253 Hannan-Quinn
12、criter. 19.53804F-statistic 1.704061 Durbin-Watson stat 1.686396Prob(F-statistic) 0.203192模型【2】Heteroskedasticity Test: WhiteF-statistic 4.703427 Prob. F(2,25) 0.0185Obs*R-squared 7.655216 Prob. Chi-Square(2) 0.0218Scaled explained SS 12.87226 Prob. Chi-Square(2) 0.0016Test Equation:Dependent Variab
13、le: RESID2Method: Least SquaresDate: 05/30/14 Time: 15:35Sample: 1978 2005Included observations: 28Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -1311.414 2086.268 -0.628593 0.5353GDPS2 -1.26E-05 2.00E-05 -0.630518 0.5341T2 20.42735 9.865483 2.070588 0.0489R-squared 0.273401 Mean dependent var 3461.910
14、Adjusted R-squared 0.215273 S.D. dependent var 7240.935S.E. of regression 6414.371 Akaike info criterion 20.47143Sum squared resid 1.03E+09 Schwarz criterion 20.61416Log likelihood -283.6000 Hannan-Quinn criter. 20.51506F-statistic 4.703427 Durbin-Watson stat 1.930056Prob(F-statistic) 0.018458模型【3】H
15、eteroskedasticity Test: WhiteF-statistic 14.65680 Prob. F(1,16) 0.0015Obs*R-squared 8.605673 Prob. Chi-Square(1) 0.0034Scaled explained SS 13.32535 Prob. Chi-Square(1) 0.0003Test Equation:Dependent Variable: RESID2Method: Least SquaresDate: 05/30/14 Time: 15:36Sample: 1 18Included observations: 18Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
