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：
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（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）
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：
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
和
。
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
7021.94
4632.689999999999
2
7220.44
6317.03
3
7299.25
6463.37
4
8241.209999999999
6350.38
5
8842.84
6757.02
6
9214.6
7294.93
7
9867.36
7669.84
8
10097.2
7476.65
9
10908.36
8113.64
10
11944.08
8296.43
11
1
229.17
9505.66
12
15762.77
12651.95
13
17680.1
14485.61
14
18287.24
14468.24
15
18907.73
14323.66
16
21015.03
18550.56
17
22881.8
21767.78
18
28665.25
21188.84
DependentVariable:
Y
Method:
LeastSquares
Date:
06/07/15Time:
11:
18
Sample:
17
Includedobservations:
7
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.?
?
X
0.723077
0.218386
3.311003
0.0212
C
536.8874
1814.254
0.295927
0.7792
R-squared
0.686771
?
?
?
?
Meandependentvar
6497.894
AdjustedR-squared
0.624125
?
?
?
?
S.D.dependentvar
966.9988
S.E.ofregression
592.8541
?
?
?
?
Akaikeinfocriterion
15.84273
Sumsquaredresid
1757380.
?
?
?
?
Schwarzcriterion
15.82728
Loglikelihood
-53.44956
?
?
?
?
Hannan-Quinncriter.
15.65172
F-statistic
10.96274
?
?
?
?
Durbin-Watsonstat
1.761325
Prob（F-statistic）
0.021217
DependentVariable:
Y
Method:
LeastSquares
Date:
06/07/15Time:
11:
20
Sample:
1218
Includedobservations:
7
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.?
?
X
0.759291
0.177898
4.268125
0.0080
C
1243.743
3707.238
0.335490
0.7509
R-squared
0.784640
?
?
?
?
Meandependentvar
16776.66
AdjustedR-squared
0.741567
?
?
?
?
S.D.dependentvar
3677.261
S.E.ofregression
1869.382
?
?
?
?
Akaikeinfocriterion
18.13956
Sumsquaredresid
17472943
?
?
?
?
Schwarzcriterion
18.12411
Loglikelihood
-61.48846
?
?
?
?
Hannan-Quinncriter.
17.94855
F-statistic
18.21689
?
?
?
?
Durbin-Watsonstat
2.037081
Prob（F-statistic）
0.007953
有上图可知
=17472943，
=1757380?
F=?
/
=17472943/1757380=9.94260945.在
下，上式中分子、分母的自由度均为5，查F分布表得临界值F0.05（5,5）=5.05，因为F=9.94260945>?
F0.05（5,5）=5.05，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）
0.0156
Obs*R-squared
7.932189
?
?
?
?
Prob.Chi-Square
（2）
0.0189
ScaledexplainedSS
14.57723
?
?
?
?
Prob.Chi-Square
（2）
0.0007
TestEquation:
DependentVariable:
RESID^2
Method:
LeastSquares
Date:
06/07/15Time:
12:
44
Sample:
19782005
Includedobservations:
28
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.?
?
C
-879.8513
1125.376
-0.781829
0.4417
CS
12.93720
4.651328
2.781398
0.0101
CS^2
-0.006620
0.002964
-2.233561
0.0347
R-squared
0.283292
?
?
?
?
Meandependentvar
1940.891
AdjustedR-squared
0.225956
?
?
?
?
S.D.dependentvar
4080.739
S.E.ofregression
3590.225
?
?
?
?
Akaikeinfocriterion
19.31077
Sumsquaredresid
3.22E+08
?
?
?
?
Schwarzcriterion
19.45351
Loglikelihood
-267.3508
?
?
?
?
Hannan-Quinncriter.
19.35441
F-statistic
4.940866
?
?
?
?
Durbin-Watsonstat
2.144291
Prob（F-statistic）
0.015552
模型【2】
HeteroskedasticityTest:
White
F-statistic
1.993171
?
?
?
?
Prob.F（5,22）
0.1195
Obs*R-squared
8.729438
?
?
?
?
Prob.Chi-Square（5）
0.1204
ScaledexplainedSS
14.67857
?
?
?
?
Prob.Chi-Square（5）
0.0118
TestEquation:
DependentVariable:
RESID^2
Method:
LeastSquares
Date:
06/07/15Time:
12:
47
Sample:
19782005
Includedobservations:
28
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.?
?
C
1837.898
6243.701
0.294360
0.7712
GDPS
-3.395093
5.407361
-0.627865
0.5366
GDPS^2
-9.08E-05
0.000185
-0.489537
0.6293
GDPS*T
0.160300
0.315176
0.508604
0.6161
T
-491.5614
1982.891
-0.247901
0.8065
T^2
49.08543
152.9875
0.320846
0.7514
R-squared
0.311766
?
?
?
?
Meandependentvar
3461.910
AdjustedR-squared
0.155349
?
?
?
?
S.D.dependentvar
7240.935
S.E.ofregression
6654.775
?
?
?
?
Akaikeinfocriterion
20.63147
Sumsquaredresid
9.74E+08
?
?
?
?
Schwarzcriterion
20.91694
Loglikelihood
-282.8405
?
?
?
?
Hannan-Quinncriter.
20.71874
F-statistic
1.993171
?
?
?
?
Durbin-Watsonstat
1.971537
Prob（F-statistic）
0.119510
模型【3】
HeteroskedasticityTest:
White
F-statistic
7.670826
?
?
?
?
Prob.F（2,15）
0.0051
Obs*R-squared
9.101341
?
?
?
?
Prob.Chi-Square
（2）
0.0106
ScaledexplainedSS
14.09286
?
?
?
?
Prob.Chi-Square
（2）
0.0009
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.
0.663636
0.5170
X
-354.7917
388.1454
-0.914069
0.3751
X^2
0.018810
0.011686
1.609597
0.1283
R-squared
0.505630
?
?
?
?
Meandependentvar
1232693.
AdjustedR-squared
0.439714
?
?
?
?
S.D.dependentvar
2511199.
S.E.ofregression
1879689.
?
?
?
?
Akaikeinfocriterion
31.88212
Sumsquaredresid
5.30E+13
?
?
?
?
Schwarzcriterion
32.03052
Loglikelihood
-283.9391
?
?
?
?
Hannan-Quinncriter.
31.90258
F-statistic
7.670826
?
?
?
?
Durbin-Watsonstat
2.010913
Prob（F-statistic）
0.005074
（请对得到的图表进行处理，以上在一页内）
4.Glejser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
0.029236
0.012279
2.380947
0.0249
C
14.15991
8.259492
1.714380
0.0984
R-squared
0.179006
?
?
?
?
Meandependentvar
27.30288
AdjustedR-squared
0.147429
?
?
?
?
S.D.dependentvar
35.20964
S.E.ofregression
32.51074
?
?
?
?
Akaikeinfocriterion
9.869767
Sumsquaredresid
27480.66
?
?
?
?
Schwarzcriterion
9.964925
Loglikelihood
-136.1767
?
?
?
?
Hannan-Quinncriter.
9.898858
F-statistic
5.668911
?
?
?
?
Durbin-Watsonstat
1.339465
Prob（F-statistic）
0.024881
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
0.043304
0.009456
4.579473
0.0001
R-squared
0.086198
?
?
?
?
Meandependentvar
27.30288
AdjustedR-squared
0.086198
?
?
?
?
S.D.dependentvar
35.20964
S.E.ofregression
33.65794
?
?
?
?
Akaikeinfocriterion
9.905436
Sumsquaredresid
30587.14
?
?
?
?
Schwarzcriterion
9.953015
Loglikelihood
-137.6761
?
?
?
?
Hannan-Quinncriter.
9.919981
Durbin-Watsonstat
1.209310
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
1.11E-05
8.36E-06
1.322207
0.1976
C
22.30236
7.575286
2.944094
0.0067
R-squared
0.063003
?
?
?
?
Meandependentvar
27.30288
AdjustedR-squared
0.026965
?
?
?
?
S.D.dependentvar
35.20964
S.E.ofregression
34.73168
?
?
?
?
Akaikeinfocriterion
10.00193
Sumsquaredresid
31363.53
?
?
?
?
Schwarzcriterion
10.09709
Loglikelihood
-138.0270
?
?
?
?
Hannan-Quinncriter.
10.03102
F-statistic
1.748231
?
?
?
?
Durbin-Watsonstat
1.203183
Prob（F-statistic）
0.197614
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）
1.537233
0.269036
5.713848
0.0000
R-squared
0.265081
?
?
?
?
Meandependentvar
27.30288
AdjustedR-squared
0.265081
?
?
?
?
S.D.dependentvar
35.20964
S.E.ofregression
30.18432
?
?
?
?
Akaikeinfocriterion
9.687583
Sumsquaredresid
24599.52
?
?
?
?
Schwarz
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