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1、实验五异方差模型的检验HUASHANG COLLEGEGUANGDONG UNIVERSITV OF FINANCE & ECONOMICS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：综合性口设计性口 验证性专业班别：12国姓 名：学 号：412实验课室：厚德楼A404指导教师：实验日期：2015年5月28日广东商学院华商学院教务处制一、头验项目训练方案小组合作：是j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：
2、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 （WLS）。【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勺回归模型；（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GDP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：
3、相关分析图是作应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】中作图取自变量为GDPS来作图。模型【1】相关分析图2,4002,0001,600C 1,2008004005001,0001,5002,000CS残差散点图20,000 -16,00012,000 1E8,000 -4,000 -. 0 M11105001,0001,5002,000CS模型【2】相关分析图4,0003,500 _3,000 _2,500 _Z 2,000 ,*1,500 _1,000 _V500*0C5,00010,00015,00020,00025
4、,000GDPS残差散点图GDPS模型【3】相关分析图24,00020,000 . *16,000 .Y12,000 .甲8,000 -VV 八 n4,000 _5,00010,00015,00020,00025,00030,000X残差散点图12,000,00010,000,000 -8,000,000 -E 6,000,000 -4,000,000-2,000,000 -*t* *W”I-|30,0005,00010,00015,00020,00025,000【思考】相关分析图和残差散点图的不同点是什么？*在模型【2】中，自变量有两个，有无其他处理方法？尝试做 出来。(请对得到的图表进行处
5、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2eii和e2i。e2为较大的残差平方和，e2i为较小的残差平方和。算统计量F*二F(g k,2 k)。判断：给定显著性水平0.05，e2i227查F分布表得临界值S 4 k)()。如果F* F(n c) k (n c) k)()，则认为模型(2 1 2 ) (
6、 2 , 2 )中的随机误差存在异方差。(详见课本135页)将实验中重要的结果摘录下来，附在本页。obsXY1 7021.94 4632.6899999999992 7220.446317.033 7299.256463.374 8241.2099999999996350.385 8842.846757.026 9214.67294.937 9867.367669.848 10097.27476.659 10908.368113.6410 11944.088296.4311 19505.66229.171215762.7712651.951317680.114485.611418287.241
7、4468.241518907.7314323.661621015.0318550.561722881.821767.781828665.2521188.84YMethod: Least SquaDate: 06/07/15iresTime:11:18Sample: 1 7Included observations: 7VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.X0.7230770.2183863.3110030.0212C536.88741814.2540.2959270.7792R-squared0.686771Mean dependent v
8、ar6497.894Adjusted R-squared0.624125S.D. dependent var966.9988S.E. of regression592.8541Akaike info criterion15.84273Sum squared resid1757380.Schwarz criterion15.82728Log likelihood-53.44956Hannan-Quinn criter.15.65172F-statistic10.96274Durbin-Watson stat1.761325Prob(F-statistic)0.021217Dependent Va
9、riable: YMethod: Least SquaresDate: 06/07/15Time:11:20Sample: 12 18Included observations: 7VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.X0.7592910.1778984.2681250.0080C1243.7433707.2380.3354900.7509R-squared0.784640Mean dependent var16776.66Adjusted R-squared0.741567S.D. dependent var3677.261S.E. of
10、 regression1869.382Akaike info criterion18.13956Sum squared resid17472943Schwarz criterion18.12411Log likelihood-61.48846Hannan-Quinn criter.17.94855F-statistic18.21689Durbin-Watson stat2.037081Prob(F-statistic)0.007953有上图可知e； =17472943, F0.05所以拒接原假设，说明模型存在异方差。(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
11、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/ Heteroskedasticity Tests/White/(勾选 cross terms)。摘录 主要结果附在本页内。模型【1】Heteroskedasticity Test: White4.F-statistic40866Obs*R-squared7.932189Prob. F(2,25)Prob. Chi-Square(2)0.01560.0189Scaled explained SS14.57723Prob. Chi-Square(2)0.0007Te
12、st Equation:Dependent Variable: RESIDA2Method: Least SquaresDate: 06/07/15Time: 12:44Sample: 1978 2005Included observations: 28VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.-879.85131125.376-0.7818290.4417CS12.937204.6513282.7813980.0101CSA2-0.0066200.002964-2.2335610.0347R-squared0.283292Mean dependent var1940.891Adjusted R-squared10.225956S.D. dependent var4080.739S.E. of regression3590.225Akaike info criterion19.31077Sum squared residLog likelihood3.22E+08Schwarz criterionHannan-Quinn criter.19.45351-267.350819.35441F-statisticProb
