实验五异方差模型的检验.docx

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实验五异方差模型的检验

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:

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、实验项目训练方案

小组合作:

是□否☞

小组成员:

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(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:

①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);

②残差散点图是作残差的平方对自变量的散点图。

③模型【2】中作图取自变量为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】①相关分析图和残差散点图的不同点是什么?

②*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理,以上在一页内)

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:

①排序:

②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。

③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

为较大的残差平方和,

为较小的残差平方和。

④算统计量

⑤判断:

给定显着性水平

,查F分布表得临界值

如果

,则认为模型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。

obs

X

Y

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

1

12

13

14

15

16

17

18

DependentVariable:

Y

Method:

LeastSquares

Date:

06/07/15Time:

11:

18

Sample:

17

Includedobservations:

7

Variable

Coefficient

Std.Error

t-Statistic

Prob.?

?

X

C

R-squared

?

?

?

?

Meandependentvar

AdjustedR-squared

?

?

?

?

.dependentvar

.ofregression

?

?

?

?

Akaikeinfocriterion

Sumsquaredresid

1757380.

?

?

?

?

Schwarzcriterion

Loglikelihood

?

?

?

?

Hannan-Quinncriter.

F-statistic

?

?

?

?

Durbin-Watsonstat

Prob(F-statistic)

DependentVariable:

Y

Method:

LeastSquares

Date:

06/07/15Time:

11:

20

Sample:

1218

Includedobservations:

7

Variable

Coefficient

Std.Error

t-Statistic

Prob.?

?

X

C

R-squared

?

?

?

?

Meandependentvar

AdjustedR-squared

?

?

?

?

.dependentvar

.ofregression

?

?

?

?

Akaikeinfocriterion

Sumsquaredresid

?

?

?

?

Schwarzcriterion

Loglikelihood

?

?

?

?

Hannan-Quinncriter.

F-statistic

?

?

?

?

Durbin-Watsonstat

Prob(F-statistic)

有上图可知

=1757380?

F=?

/

下,上式中分子、分母的自由度均为5,查F分布表得临界值(5,5)=,因为F=?

(5,5)=,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)

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/ResidualTests/HeteroskedasticityTests/White/(勾选crossterms)。

摘录主要结果附在本页内。

模型【1】

HeteroskedasticityTest:

White

F-statistic

4.

40866

?

?

?

?

Prob.F(2,25)

Obs*R-squared

?

?

?

?

Prob.Chi-Square

(2)

ScaledexplainedSS

?

?

?

?

Prob.Chi-Square

(2)

TestEquation:

DependentVariable:

RESID^2

Method:

LeastSquares

Date:

06/07/15Time:

12:

44

Sample:

19782005

Includedobservations:

28

Variable

Coefficient

Std.Error

t-Statistic

Prob.?

?

C

CS

CS^2

R-squared

?

?

?

?

Meandependentvar

AdjustedR-squared

?

?

?

?

.dependentvar

.ofregression

?

?

?

?

Akaikeinfocriterion

Sumsquaredresid

+08

?

?

?

?

Schwarzcriterion

Loglikelihood

?

?

?

?

Hannan-Quinncriter.

F-statistic

?

?

?

?

Durbin-Watsonstat

Prob(F-statistic)

模型【2】

HeteroskedasticityTest:

White

F-statistic

?

?

?

?

Prob.F(5,22)

Obs*R-squared

?

?

?

?

Prob.Chi-Square(5)

ScaledexplainedSS

?

?

?

?

Prob.Chi-Square(5)

TestEquation:

DependentVariable:

RESID^2

Method:

LeastSquares

Date:

06/07/15Time:

12:

47

Sample:

19782005

Includedobservations:

28

Variable

Coefficient

Std.Error

t-Statistic

Prob.?

?

C

GDPS

GDPS^2

GDPS*T

T

T^2

R-squared

?

?

?

?

Meandependentvar

AdjustedR-squared

?

?

?

?

.dependentvar

.ofregression

?

?

?

?

Akaikeinfocriterion

Sumsquaredresid

+08

?

?

?

?

Schwarzcriterion

Loglikelihood

?

?

?

?

Hannan-Quinncriter.

F-statistic

?

?

?

?

Durbin-Watsonstat

Prob(F-statistic)

模型【3】

HeteroskedasticityTest:

White

F-statistic

?

?

?

?

Prob.F(2,15)

Obs*R-squared

?

?

?

?

Prob.Chi-Square

(2)

ScaledexplainedSS

?

?

?

?

Prob.Chi-Square

(2)

TestEquation:

DependentVariable:

RESID^2

Method:

LeastSquares

Date:

06/07/15Time:

12:

51

Sample:

118

Includedobservations:

18

Variable

Coefficient

Std.Error

t-Statistic

Prob.?

?

C

1865425.

2810916.

X

X^2

R-squared

?

?

?

?

Meandependentvar

1232693.

AdjustedR-squared

?

?

?

?

.dependentvar

2511199.

.ofregression

1879689.

?

?

?

?

Akaikeinfocriterion

Sumsquaredresid

+13

?

?

?

?

Schwarzcriterion

Loglikelihood

?

?

?

?

Hannan-Quinncriter.

F-statistic

?

?

?

?

Durbin-Watsonstat

Prob(F-statistic)

(请对得到的图表进行处理,以上在一页内)

检验法

用Glejser检验法检验模型【1】是否存在异方差。

分别用残差的绝对值对自变量的一次项

、二次项

,开根号项

和倒数项

作回归。

检验异方差是否存在,并选定异方差的最优形式。

摘录主要结果附在本页内。

一、一次项

回归

DependentVariable:

E1

Method:

LeastSquares

Date:

06/07/15Time:

13:

17

Sample:

19782005

Includedobservations:

28

Variable

Coefficient

Std.Error

t-Statistic

Prob.?

?

CS

C

R-squared

?

?

?

?

Meandependentvar

AdjustedR-squared

?

?

?

?

.dependentvar

.ofregression

?

?

?

?

Akaikeinfocriterion

Sumsquaredresid

?

?

?

?

Schwarzcriterion

Loglikelihood

?

?

?

?

Hannan-Quinncriter.

F-statistic

?

?

?

?

Durbin-Watsonstat

Prob(F-statistic)

二、去掉常数项再回归?

DependentVariable:

E1

Method:

LeastSquares

Date:

06/07/15Time:

13:

22

Sample:

19782005

Includedobservations:

28

Variable

Coefficient

Std.Error

t-Statistic

Prob.?

?

CS

R-squared

?

?

?

?

Meandependentvar

AdjustedR-squared

?

?

?

?

.dependentvar

.ofregression

?

?

?

?

Akaikeinfocriterion

Sumsquaredresid

?

?

?

?

Schwarzcriterion

Loglikelihood

?

?

?

?

Hannan-Quinncriter.

Durbin-Watsonstat

三、二次项

回归

DependentVariable:

E1

Method:

LeastSquares

Date:

06/07/15Time:

13:

19

Sample:

19782005

Includedobservations:

28

Variable

Coefficient

Std.Error

t-Statistic

Prob.?

?

CS^2

C

R-squared

?

?

?

?

Meandependentvar

AdjustedR-squared

?

?

?

?

.dependentvar

.ofregression

?

?

?

?

Akaikeinfocriterion

Sumsquaredresid

?

?

?

?

Schwarzcriterion

Loglikelihood

?

?

?

?

Hannan-Quinncriter.

F-statistic

?

?

?

?

Durbin-Watsonstat

Prob(F-statistic)

四、开根号项

回归

DependentVariable:

E1

Method:

LeastSquares

Date:

06/07/15Time:

13:

24

Sample:

19782005

Includedobservations:

28

Variable

Coefficient

Std.Error

t-Statistic

Prob.?

?

CS^(1/2)

R-squared

?

?

?

?

Meandependentvar

AdjustedR-squared

?

?

?

?

.dependentvar

.ofregression

?

?

?

?

Akaikeinfocriterion

Sumsquaredresid

?

?

?

?

Schwarzcriterion

Loglikelihood

?

?

?

?

Hannan-Quinncriter.

Durbin-Watsonstat

五、倒数项

作回归

DependentVariable:

E1

Method:

LeastSquares

Date:

06/07/15Time:

13:

26

Sample:

19782005

Includedobservations:

28

Variable

Coefficient

Std.Error

t-Statistic

Prob.?

?

CS^(-1)

C

R-squared

?

?

?

?

Meandependentvar

AdjustedR-squared

?

?

?

?

.dependentvar

.ofregression

?

?

?

?

Akaikeinfocriterion

Sumsquaredresid

?

?

?

?

Schwarzcriterion

Loglikelihood

?

?

?

?

Hannan-Quinncriter.

F-statistic

?

?

?

?

Durbin-Watsonstat

Prob(F-statistic)

从四个回归的结果看,第二个不显着,其他三个显着,比较这三个回归,还是选择第三个,方程为

即异方差的形式为:

σ2=(*(CS^(1/2)))2=

也即异方差的形式为:

σ

2=σ2CS

就把这个形式确定为异方差的形式。

对ZJ与GDPS和T回归的Glejser检验可以类似进行检验,消费支出与可支配收入回归的Glejser检验可以类似进行检验。

通过前面实验的异方差模型的检验,发现根据广东数据CZ对CS的回归,ZJ对GDPS和T的回归,消费支出与可支配收入回归都存在异方差,现在分别对它们进行处理。

加权最小二乘法已经成为处理异方差模型的标准方法,再Eviews中使用WLS来消除异方差,关键是权数的选取。

(请对得到的图表进行处理,以上在一页内)

(二)异方差的处理

1.模型【1】中CZ对CS回归异方差的处理

已知CZ对CS回归异方差的形式为:

,选取权数,使用加权最小二乘法处理异方差。

并检验处理异方差之后模型是否仍存在异方差,若仍然存在异方差,请继续处理异方差。

摘录主要结果附在本页内。

DependentVariable:

CZ

Method:

LeastSquares

Date:

06/07/15Time:

13:

32

Sample:

19782005

Includedobservations:

28

Weightingseries:

1/(CS^(1/2))

Variable

Coefficient

Std.Error

t-Statistic

Prob.?

?

CS

C

WeightedStatistics

R-squared

?

?

?

?

Meandependentvar

AdjustedR-squared

?

?

?

?

.dependentvar

.ofregression

?

?

?

?

Akaikeinfocriterion

Sumsquaredresid

?

?

?

?

Schwarzcriterion

Loglikelihood

?

?

?

?

Hannan-Quinncriter.

F-statistic

?

?

?

?

Durbin-Watsonstat

Prob(F-statistic)

UnweightedStatistics

R-squared

?

?

?

?

Meandependentvar

AdjustedR-squared

?

?

?

?

.dependentvar

.ofregression

?

?

?

?

Sumsquaredresid

Durbin-Watsonstat

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