计量经济学 异方差检验

计量经济学实验报告
【实验名称】异方差的检验和修正
【实验目的】掌握用Eviews 检验模型中异方差问题的检验和补救方法，能够正确理解和分
析Eviews的输出结果
【实验内容】
（1）试利用OLS法建立人均消费性支出与可支配收入的线性模型；
（2）检验模型是否存在异方差性；
（3）如果存在异方差性，试采用适当的方法估计模型参数。

【结果分析】
1.建立模型
打开Eviews软件，选中File\New\Workfile以创建一个工作文件，文件结构类型为undated。

在命令栏中输入“data X Y”，回车后得到一个未命名的组，向组中输入数据。

如下图。

设可支配收入为变量X（横坐标），消费性支出为变量Y（纵坐标），选中Quick\Graph，在出现的对话框中输入“X Y”，点击OK后在新出现的Graph对话框中，在Graph type中选择Categorical Graph下的scatter，点击OK，如下图所示：
以X 为解释变量，Y 为被解释变量，建立一元线性回归方程：
i 0i i Y =+*X ββ
选中Object/New Objects ，在新建对象对话框中选中对象为Equation ，在出现的对话框中输入“y c x ”，进行回归分析，得到如下结果。

可以得出0β=725.3459 1β =0.664746 线性回归方程为：
i Y =0β+1β *X=725.3459+0.664746*X
（1.589047）（22.49622）
2
R=0.945802 F=506.0798
由散点图可知，原模型很可能存在异方差性，为此，进一步的进行更精确的检验。

G-Q检验：
升序排列
去掉中间的7个样本，剩余24个样本，再分成两个样本容量为12的子样本，对两个子样本分别用OLS法作回归：键入命令
Smpl 1 12
Equation eq01.Is Y C X
Smpl 20 31
Equation eq02.Is Y C X
完成对两个子样的回归；
0β’=669.5344 1β’=0.677374
i Y =0β’+ 1β’*X=669.5344+0.677374*X
子样1： (0.281991) (3.490176)
RSS1=1971249
i Y =1179.053+0.644719*X
子样2： (0.954140) (9.951062) RSS2=8403437
计算F 统计量：
F=1971249
84034371112/21-1-12/1=--）（）（RSS RSS =4.263 在5%的显著性水平下，自由度为（10,10）的F 分布的临界值为4.263，于是拒绝同方差的原假设，表明模型存在异方差。

White 检验
在得到回归分析结果之后，输出窗口选view/residual diagnostics/heteroskedasticity tests 得到对话框如下图所示
实验小结：
这次实验主要是掌握怎样检验模型异方差性以及如何估计模型参数。

异方差的检验有多种方法，这次实验，1—12个数据以及20—31个数据用的是G-Q 检验法，G-Q 检验法需要对数据进行排序，排序的时候是用sort 命令。

而用怀特（white ）检验法，不需要对数据进行排序，直接进行菜单操作即可完成。

在之前的实验经验基础上，这次的实验相对来说也非常简单，按照书上的步骤完成即可。

通过完成实验，使我更加熟练的掌握了eviews 的操作方法技巧。