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《計量經(jīng)濟學實驗教學案例實驗四 異方差.doc》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關內容在行業(yè)資料-天天文庫。
1、實驗四異方差性【實驗目的】掌握異方差性的檢驗及處理方法【實驗內容】建立并檢驗我國制造業(yè)利潤函數(shù)模型【實驗步驟】【例1】表1列出了1998年我國主要制造工業(yè)銷售收入與銷售利潤的統(tǒng)計資料，請利用統(tǒng)計軟件Eviews建立我國制造業(yè)利潤函數(shù)模型。表1我國制造工業(yè)1998年銷售利潤與銷售收入情況行業(yè)名稱銷售利潤銷售收入行業(yè)名稱銷售利潤銷售收入食品加工業(yè)187.253180.44醫(yī)藥制造業(yè)238.711264.1食品制造業(yè)111.421119.88化學纖維制品81.57779.46飲料制造業(yè)205.421489.89橡膠制品業(yè)77.
2、84692.08煙草加工業(yè)183.871328.59塑料制品業(yè)144.341345紡織業(yè)316.793862.9非金屬礦制品339.262866.14服裝制品業(yè)157.71779.1黑色金屬冶煉367.473868.28皮革羽絨制品81.71081.77有色金屬冶煉144.291535.16木材加工業(yè)35.67443.74金屬制品業(yè)201.421948.12家具制造業(yè)31.06226.78普通機械制造354.692351.68造紙及紙品業(yè)134.41124.94專用設備制造238.161714.73印刷業(yè)90.12499
3、.83交通運輸設備511.944011.53文教體育用品54.4504.44電子機械制造409.833286.15石油加工業(yè)194.452363.8電子通訊設備508.154499.19化學原料紙品502.614195.22儀器儀表設備72.46663.68一、檢驗異方差性⒈圖形分析檢驗⑴觀察銷售利潤（Y）與銷售收入（X）的相關圖(圖1)：SCATXY圖1我國制造工業(yè)銷售利潤與銷售收入相關圖從圖中可以看出，隨著銷售收入的增加，銷售利潤的平均水平不斷提高，但離散程度也逐步擴大。這說明變量之間可能存在遞增的異方差性。⑵殘差分
4、析首先將數(shù)據(jù)排序（命令格式為：SORT解釋變量），然后建立回歸方程。在方程窗口中點擊Resids按鈕就可以得到模型的殘差分布圖（或建立方程后在Eviews工作文件窗口中點擊resid對象來觀察）。圖2我國制造業(yè)銷售利潤回歸模型殘差分布圖2顯示回歸方程的殘差分布有明顯的擴大趨勢，即表明存在異方差性。⒉Goldfeld-Quant檢驗⑴將樣本安解釋變量排序（SORTX）并分成兩部分（分別有1到10共11個樣本合19到28共10個樣本）⑵利用樣本1建立回歸模型1（回歸結果如圖3），其殘差平方和為2579.587。SMPL110
5、LSYCX圖3樣本1回歸結果⑶利用樣本2建立回歸模型2（回歸結果如圖4），其殘差平方和為63769.67。SMPL1928LSYCX圖4樣本2回歸結果⑷計算F統(tǒng)計量：＝63769.67/2579.59=24.72，分別是模型1和模型2的殘差平方和。取時，查F分布表得，而，所以存在異方差性⒊White檢驗⑴建立回歸模型：LSYCX，回歸結果如圖5。圖5我國制造業(yè)銷售利潤回歸模型⑵在方程窗口上點擊ViewResidualTestWhiteHeteroskedastcity,檢驗結果如圖6。圖6White檢驗結果其中F值
6、為輔助回歸模型的F統(tǒng)計量值。取顯著水平，由于,所以存在異方差性。實際應用中可以直接觀察相伴概率p值的大小，若p值較小，則認為存在異方差性。反之，則認為不存在異方差性。⒋Park檢驗⑴建立回歸模型（結果同圖5所示）。⑵生成新變量序列：GENRLNE2=log(RESID^2)GENRLNX=log⑶建立新殘差序列對解釋變量的回歸模型：LSLNE2CLNX，回歸結果如圖7所示。圖7Park檢驗回歸模型從圖7所示的回歸結果中可以看出，LNX的系數(shù)估計值不為0且能通過顯著性檢驗，即隨即誤差項的方差與解釋變量存在較強的相關關系，即
7、認為存在異方差性。⒌Gleiser檢驗（Gleiser檢驗與Park檢驗原理相同）⑴建立回歸模型（結果同圖5所示）。⑵生成新變量序列：GENRE=ABS(RESID)⑶分別建立新殘差序列（E）對各解釋變量（X/X^2/X^(1/2)/X^(－1)/X^(－2)/X^(－1/2)）的回歸模型：LSECX，回歸結果如圖8、9、10、11、12、13所示。圖8圖9圖10圖11圖12圖13由上述各回歸結果可知，各回歸模型中解釋變量的系數(shù)估計值顯著不為0且均能通過顯著性檢驗。所以認為存在異方差性。⑷由F值或確定異方差類型Gleis
8、er檢驗中可以通過F值或值確定異方差的具體形式。本例中，圖10所示的回歸方程F值（）最大，可以據(jù)次來確定異方差的形式。一、調整異方差性⒈確定權數(shù)變量根據(jù)Park檢驗生成權數(shù)變量：GENRW1=1/X^1.6743根據(jù)Gleiser檢驗生成權數(shù)變量：GENRW2=1/X^0.5另外生成：GENRW3=1/ABS(RES
