异方差 自相关 多重共线性上机实验报告
计量经济学--异方差、多重共线性
计量经济学实验报告实验1.异方差检验及修正一、 实验目的影响各地居民人均年消费支出的因素有多种，其中最主要的影响因素应当为收入，对于农村居民来说，收入包括从事农业经营的纯收入和其他来源的纯收入。
本题研究的是内地2006年各地区农村居民家庭人均纯收入与消费支出消费支出之间的关系是否存在异方差，如存在异方差并做出修正。
数据来源为《中国农村住户调查年鉴（2007）》、《中国统计年鉴（2007）》。
二、 实验步骤 1、建立模型01122Y X X u βββ=+++其中，Y 表示人均消费支出，X1表示从事农业经营的纯收入，X2表示其他来源的纯收入，单位为元。
2、从excel 中将数据导入EViews 中，得到图1。
图13、在EViews 命令框中直接键入“ls y c x1 x2”，按回车，即出现回归结果，如表2。
表2Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 12/04/13 Time: 17:20 Sample: 1 31Included observations: 31Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C 728.1402 328.1558 2.218886 0.0348 X1 0.402097 0.164894 2.438514 0.0213 X20.7090300.041710 16.999110.0000R-squared0.922173 Mean dependent var 2981.623 Adjusted R-squared 0.916614 S.D. dependent var 1368.763 S.E. of regression 395.2538 Akaike info criterion 14.88870 Sum squared resid 4374316. Schwarz criterion 15.02747 Log likelihood -227.7748 Hannan-Quinn criter. 14.93394 F-statistic 165.8853 Durbin-Watson stat 1.428986Prob(F-statistic)0.000000由表可以得到：12728.14020.4020970.70903i Y X X =++（328.1558）（0.164894） （0.041710） t= (2.218886) (2.438514) （16.99911）220.922173,0.916614,165.8853R R F ===4、模型检验在显著性为0.05时，P 值都小于0.05，通过显著性检验，认为X1、X2显著。
管理统计学_异方差、自相关、多重共线性的检验
实验名称：多元回归模型的异方差、自相关性、多重共线性检验【实验内容】表4-7给出了我国1995-2007年名义服务产业产出（Y）、服务员就业人数（X1）、软件外包服务收入（X2）和技术进步知识（X3）的数据。
试完成：表4-7 我国1995-2007年名义服务业产出、服务员就业人数、软件外包服务收入和技术进步指数的数据年份名义服务业产出(亿元)服务员就业人数(万人)软件外包服务收入(亿美元)技术进步指数1995 19978.5 16880 0.09 1.0861996 23326.2 17927 0.08 1.0891997 26988.1 18432 0.11 1.0471998 30580.5 18860 0.14 1.0651999 33873.4 19205 0.58 1.0152000 38714 19823 1.06 0.9992001 44361.6 20228 1.8 1.0212002 49898.9 21090 3.26 1.1392003 56004.7 21809 4 0.7722004 64561.3 23011 6.33 1.342005 73432.9 23771 9.6 1.452006 84721.4 24614 14.3 1.582007 100053.5 24917 22.06 1.64(1)根据表4-7的数据建立多元回归模型，并进行估计。
(2)用White检验法对回归模型的随机干扰项进行异方差检验。
(3)用LM检验法回归模型的随机干扰项进行自相关检验。
(4)根据回归方程的结果判断各项系数是否通过了t检验，方程是否通过了F检验。
【实验步骤】（一）参数估计：打开EViews软件，输入数据，估计样本回归方程（操作方法同第二章案例的建立工作文件部分）如下图：根据上图，模型的估计的回归方程为：Y=-76769.99+6.0453X1+1631.505X2-6206.783X3 （0.199） (2.235) (31.487) (17.770)998.02=R 181.1617=F 括号内为t 统计量值。
异方差实验报告步骤(3篇)
第1篇一、实验目的1. 掌握异方差性的基本概念和检验方法。
2. 学会运用统计软件进行异方差的检验和修正。
3. 提高对计量经济学模型中异方差性处理能力的实践应用。
二、实验原理1. 异方差性：在回归分析中，若回归模型的误差项（残差）的方差随着自变量或因变量的取值而变化，则称模型存在异方差性。
2. 异方差性的检验方法：图形检验、统计检验（如F检验、Breusch-Pagan检验、White检验等）。
3. 异方差性的修正方法：加权最小二乘法（WLS）、广义最小二乘法（GLS）等。
三、实验步骤1. 数据准备1. 收集实验所需数据，确保数据质量和完整性。
2. 对数据进行初步处理，如剔除异常值、缺失值等。
2. 模型设定1. 根据研究问题，选择合适的回归模型。
2. 利用统计软件（如Eviews、Stata等）进行初步的回归分析。
3. 异方差性检验1. 图形检验：绘制散点图，观察残差与自变量或因变量的关系，初步判断是否存在异方差性。
2. 统计检验：- F检验：检验回归系数的显著性。
- Breusch-Pagan检验：检验残差平方和与自变量或因变量的关系。
- White检验：检验残差平方和与自变量或因变量的多项式关系。
4. 异方差性修正1. 若检验结果表明存在异方差性，则需对模型进行修正。
2. 选择合适的修正方法：- 加权最小二乘法（WLS）：根据残差平方与自变量或因变量的关系，计算权重，加权最小二乘法进行回归分析。
- 广义最小二乘法（GLS）：根据残差平方与自变量或因变量的关系，选择合适的方差结构，广义最小二乘法进行回归分析。
5. 结果分析1. 对修正后的模型进行回归分析，观察回归系数的显著性、拟合优度等指标。
2. 对实验结果进行分析，解释实验现象，验证研究假设。
6. 实验报告撰写1. 撰写实验报告，包括以下内容：- 实验目的- 实验原理- 实验步骤- 实验结果- 分析与讨论- 结论2. 实验报告应结构清晰、逻辑严谨、语言简洁。
第二次上机-多重共线、自相关、异方差例子的步骤及过程
案例七 多重共线性检验与修正估计1234123i i i i i CS GDP GDP GDP ββββµ=++++其中CS 表示广东省财政收入，GDP1、GDP2、GDP3分别表示广东省三个产业增加值。
广东省宏观经济数据（单位：亿元、万人、元、%）年份 财政收入 第一产业第二产业第三产业CS GDP1GDP2GDP3 1978 41.82 55.31 86.62 43.92 1979 36.25 66.62 91.65 51.06 1980 37.79 82.97 102.53 64.14 1981 41.01 94.30 120.34 75.71 1982 42.23 118.17 135.37 86.39 1983 44.29 121.24 152.27 95.24 1984 49.28 145.25 187.55 125.93 1985 69.27 171.87 229.82 175.69 1986 82.41 188.37 255.88 223.28 1987 95.88 232.14 330.35 284.20 1988 107.57 306.50 460.17 388.70 1989 136.87 351.73 554.13 475.53 1990 131.02 384.59 615.86 558.58 1991 177.35 416.00 782.67 694.63 1992 222.64 465.83 1100.32 881.39 1993 346.56 558.70 1704.88 1205.70 1994 298.70 692.25 2253.25 1673.52 1995 382.34 864.49 2900.22 2168.34 1996 479.45 935.24 3307.51 2592.22 1997 543.95 978.32 3704.39 3091.81 1998 640.75 994.55 4067.12 3469.21 1999 766.19 1009.01 4359.00 3882.66 2000 910.56 986.32 4999.51 4755.42 2001 1160.51 988.84 5506.06 5544.35 2002 1201.61 1015.08 6143.40 6343.94 2003 1315.52 1072.91 7592.78 7178.94 2004 1418.51 1219.84 9280.73 8364.05 20051807.201395.23 11339.939631.37Dependent Variable: CS Method: Least Squares Date: 06/10/09 Time: 00:41 Sample: 1978 2005 Included observations: 28Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 35.11563 16.65440 2.108489 0.0456 GDP1 0.028480 0.052746 0.539950 0.5942 GDP2 -0.048129 0.029830 -1.613485 0.1197 GDP30.2282070.0305297.4751300.0000 R-squared0.993321 Mean dependent var 449.5546 Adjusted R-squared 0.992486 S.D. dependent var 509.5465 S.E. of regression 44.17004 Akaike info criterion 10.54553 Sum squared resid 46823.81 Schwarz criterion 10.73585 Log likelihood -143.6375 F-statistic 1189.718 Durbin-Watson stat2.063433 Prob(F-statistic)0.000000Step1：直观分析估计结果表明拟合优度很高，但是参数的t检验不显著。
实验报告3 多重共线性
E V I E W S操作实验题目：多重共线性实验类型：基本操作实验目的：掌握利用Eviews进行多元线性回归；存在多重共线性的基础上掌握逐步回归法的基本操作；及方差扩大因子的计算方法。
实验内容：（按要求完成下面题目）4.6 理论上认为影响能源消费需求总量的因素主要有经济发展水平、收入水平、产业发展、人民生活水平提高、能源转换技术等因素。
为此，收集了中国能源消费总量Y (万吨标准煤)、国内生产总值(亿元)X1(代表经济发展水平)、国民总收入(亿元)X2(代表收入水平)、工业增加值(亿元)X3、建筑业增加值(亿元)X4、交通运输邮电业增加值(亿元)X5(代表产业发展水平及产业结构)、人均生活电力消费(千瓦小时)X6(代表人民生活水平提高)、能源加工转换效率(%)X7(代表能源转换技术)等在1985-2002年期间的统计要求：(1)建立对数线性多元回归模型(2)如果决定用表中全部变量作为解释变量，你预料会遇到多重共线性的问题吗？为什么？(3)如果有多重共线性，你准备怎样解决这个问题？明确你的假设并说明全部计算。
实验步骤：一、设定模型Y=β0+β1X1+β2X2+β3X3+β4X4+β5X5+β6X6+β7X7+u二、估计参数1、各解释变量的相关系数矩阵：X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7X1 1.000000 0.9999780.9996710.9988680.9918430.9934890.722545X2 0.999978 1.000000.9997280.9989480.9912510.992990.725681X3 0.999671 0.9997281.000000.9989830.9909460.9921480.732289X4 0.998868 0.9989480.9989831.000000.9878390.9888740.737354X5 0.991843 0.9912510.9909460.9878391.000000.9988290.682852X6 0.993489 0.99299 0.9921480.9888740.9988291.000000.680992X7 0.722545 0.7256810.7322890.7373540.6828520.6809921.00000可以看出，各解释变量之间的相关系数较高，证明存在多重共线性。
计量经济学多元线性回归多重共线性异方差实验报告
计量经济学实验报告多元线性回归、多重共线性、异方差实验报告一、研究目的和要求：随着经济的发展，人们生活水平的提高，旅游业已经成为中国社会新的经济增长点。
旅游产业是一个关联性很强的综合产业，一次完整的旅游活动包括吃、住、行、游、购、娱六大要素，旅游产业的发展可以直接或者间接推动第三产业、第二产业和第一产业的发展。
尤其是假日旅游，有力刺激了居民消费而拉动内需。
2012年，我国全年国内旅游人数达到亿人次，同比增长%，国内旅游收入万亿元，同比增长%。
旅游业的发展不仅对增加就业和扩大内需起到重要的推动作用，优化产业结构，而且可以增加国家外汇收入，促进国际收支平衡，加强国家、地区间的文化交流。
为了研究影响旅游景区收入增长的主要原因，分析旅游收入增长规律，需要建立计量经济模型。
影响旅游业发展的因素很多，但据分析主要因素可能有国内和国际两个方面，因此在进行旅游景区收入分析模型设定时，引入城镇居民可支配收入和旅游外汇收入为解释变量。
旅游业很大程度上受其产业本身的发展水平和从业人数影响，固定资产和从业人数体现了旅游产业发展规模的内在影响因素，因此引入旅游景区固定资产和旅游业从业人数作为解释变量。
因此选取我国31个省市地区的旅游业相关数据进行定量分析我国旅游业发展的影响因素。
二、模型设定根据以上的分析，建立以下模型Y=β0+β1X1+β2X2+β3X3+β4X4+Ut参数说明：Y ——旅游景区营业收入/万元X1——旅游业从业人员/人X2——旅游景区固定资产/万元X3——旅游外汇收入/万美元X4——城镇居民可支配收入/元收集到的数据如下（见表）：表 2011年全国旅游景区营业收入及相关数据（按地区分）数据来源：1.中国统计年鉴2012，2.中国旅游年鉴2012。
三、参数估计利用做多元线性回归分析步骤如下：1、创建工作文件双击图标，进入其主页。
在主菜单中依次点击“File\New\Workfile”，出现对话框“Workfile Range”。
多重共线性实训报告
一、实训背景多重共线性是指回归模型中存在两个或两个以上的自变量高度相关，导致回归系数估计不准确、显著性检验失效等问题。
为了解决多重共线性问题，我们进行了一次多重共线性实训，通过实际操作，了解和掌握多重共线性的检验方法和解决策略。
二、实训目的1. 理解多重共线性的概念和产生原因；2. 掌握多重共线性的检验方法；3. 学习解决多重共线性的策略；4. 培养实际操作能力和问题解决能力。
三、实训内容1. 数据收集与整理本次实训选用某地区居民消费支出数据作为研究对象，数据包括居民收入、教育支出、医疗支出、娱乐支出等变量。
2. 数据分析（1）多重共线性检验采用方差膨胀因子（VIF）和条件指数（CI）对数据进行多重共线性检验。
VIF值越大，表示多重共线性程度越高；CI值越小，表示多重共线性程度越低。
（2）解决多重共线性策略针对检验出的多重共线性问题，采取以下策略进行解决：1）剔除高度相关的变量：通过VIF和CI筛选出高度相关的变量，并将其剔除。
2）主成分分析（PCA）：将高度相关的变量通过主成分分析转换为低维变量，降低多重共线性。
3）岭回归：在回归模型中引入岭参数，对回归系数进行惩罚，降低多重共线性。
四、实训过程1. 数据导入与预处理首先，将数据导入统计软件（如SPSS、R等），然后进行数据清洗，包括处理缺失值、异常值等。
2. 多重共线性检验（1）计算VIF和CI通过软件中的相关系数矩阵，计算每个变量的VIF和CI值。
（2）筛选出高度相关的变量根据VIF和CI值，筛选出高度相关的变量。
3. 解决多重共线性问题（1）剔除高度相关的变量根据筛选结果，将高度相关的变量从模型中剔除。
（2）主成分分析对剩余变量进行主成分分析，将高度相关的变量转换为低维变量。
（3）岭回归在回归模型中引入岭参数，对回归系数进行惩罚。
4. 结果分析通过上述处理，多重共线性问题得到有效解决。
对比处理前后的回归系数，发现回归系数估计更加准确，显著性检验更加有效。
异方差 自相关 多重共线性上机实验报告
异方差检验与修正题目如下：由表中给出1985年我国北方几个省市农业总产值，农用化肥量、农用水利、农业劳动力、每日生产性固定生产原值以及农机动力数据，要求：（1） 试建立我国北方地区农业产出线性模型； （2） 选用适当的方法检验模型中是否存在异方差； （3） 如果存在异方差，采用适当的方法加以修正。
一、模型设定选择农业总产值为被解释变量Y ；选择农业劳动力、灌溉面积、化肥用量、户均固定、农机动力分别为解释变量1X 2X 3X 4X 5X 。
数据如下：地区 农业总产值 农业劳动力 灌溉面积 化肥用量 户均固定农机动力（亿元） （万人） （万公顷） (万吨） 资产（元） （万马力） 北京 19.64 90.1 33.84 7.5 394.3 435.3 天津 14.4 95.2 34.95 3.9 567.5 450.7 河北 149.9 1639 .0 357.26 92.4 706.89 2712.6 山西 55.07 562.6 107.9 31.4 856.37 1118.5 内蒙古 60.85 462.9 96.49 15.4 1282.81 641.7 辽宁 87.48 588.9 72.4 61.6 844.74 1129.6 吉林 73.81 399.7 69.63 36.9 2576.81 647.6 黑龙江 104.51 425.3 67.95 25.8 1237.16 1305.8 山东 276.55 2365.6 456.55 152.3 5812.02 3127.9 河南 200.02 2557.5 318.99 127.9 754.78 2134.5 陕西 68.18 884.2 117.9 36.1 607.41 764 新疆49.12256.1260.4615.11143.67523.3二、描述性统计view-discriptive stats-common sample 的结果：individual sample的结果：三、散点图为四、参数估计设定线性回归模型：Y=C+1β1X +2β2X +3β3X +4β4X +5β5X +μ利用EViews 统计软件估计模型的参数，其输出结果如表1： 根据表1中的数据，模型估计的结果为：Y= 155.96 + 8.79X1 + 12X2 - 0.64X3 + 1.81X4 - 0.19X5 （0.811） （0.756） （11.626） （-1.001） （1.168） （-1.305） R 2=0.9156 2R =0.845 D.W.=0.950 F=13.002表 1五、检验1.拟合优度检验无论是可决系数还是调整后的可决系数均较大，表明该模型拟合地很好。
第二部分 异方差性、多重共线性和自相关
Ch5 双变量回归的区间估计与假设检验 (Interval estimation and hypothesis test) 第三章的OLS 得到如下模型：1224.45450.5091i i iY X X ββ∧∧=+=+上述模型中(MPC)2β∧=0.5091，与2β的差距有多大？(虽然E(2β∧)=2β)。
寻找δ和α(0<α<1)使随机区间（2β∧-δ，2β∧+δ）包含2β的概率为1-α 一、区间估计我们是否能找到一个区间，使其包含真值。
22222()1(,)P βδββδαβδβδ∧∧∧∧-≤≤+=--+为置信区间*置信区间是随机的。
二、12ββ和的置信区间2β的置信区间:222~(,())N V a r βββ∧∧222~(0,1)()z N se ββσβ∧∧-==因σ未知，则:22222()tseββσβββσ∧∧∧∧--===~遵循自由度为n-2的t分布。
用t分布建立2β的置信区间22()1p t t tααα-≤≤=-给定α，可以确定一个临界值2tα，t在此区间[－2tα，2tα]的概率为1-α。
22222()1()p t tseααββαβ∧∧--≤≤=-2222222222(()())1100(1)()p t se t set seαααβββββαβαββ∧∧∧∧∧⇒-≤≤+=-⇒-±2的置信区间为:同理可推出1β的置信区间：112()t seαββ∧∧±注：置信区间宽度的决定因素：22()t se αβ∧（＝=）在支出一收入一例中220.5091,()0.0357,8.5%se df ββα∧∧====取22.306t α=则；2(0.5091 2.3060.03570.5091 2.3060.0357)15%p β-⨯≤≤+⨯=-2(0.42680.5914)95%p β≤≤=解释：从长远看，在类似于（0.4268,0.5914）的每100个区间，将有95个包含真实的2β值。
多重共线性检验实训报告
一、实训背景在计量经济学和统计分析中，多重共线性是指模型中的多个自变量之间存在高度的相关性。
这种相关性会导致回归系数估计的不稳定，影响模型的预测能力和解释力。
因此，对多重共线性进行检验和修正对于确保模型的准确性和可靠性至关重要。
本实训旨在通过实际操作，学习如何使用SPSS软件进行多重共线性检验，并探讨相应的修正方法。
二、实训目的1. 理解多重共线性的概念及其对模型的影响。
2. 掌握使用SPSS软件进行多重共线性检验的方法。
3. 学习识别多重共线性的存在，并掌握相应的修正方法。
4. 提高对计量经济学模型诊断和修正的实际操作能力。
三、实训内容1. 数据准备本实训使用的数据集为某城市房价与多个影响因素的相关数据，包括房价（被解释变量）和收入、教育水平、交通便利性、周边设施等（解释变量）。
2. SPSS软件操作（1）数据导入首先，将数据集导入SPSS软件。
在SPSS界面中，点击“文件”菜单，选择“打开”，找到数据文件并导入。
（2）多重共线性检验导入数据后，进行以下操作：a. 点击“分析”菜单，选择“回归”，再选择“线性”。
b. 将被解释变量拖入“因变量”框，将解释变量拖入“自变量”框。
c. 点击“统计”菜单，选择“共线性诊断”。
d. 点击“继续”，然后点击“确定”。
（3）结果分析SPSS会自动计算并显示多重共线性的检验结果，主要包括方差膨胀因子（VIF）和容忍度（Tolerance）。
3. 结果分析（1）方差膨胀因子（VIF）VIF用于衡量变量之间相关性的程度。
一般来说，VIF值大于10表示存在多重共线性问题。
本实训中，我们发现收入、教育水平和交通便利性三个变量的VIF值均大于10，说明这三个变量之间存在严重的多重共线性。
（2）容忍度（Tolerance）容忍度是VIF的倒数，用于衡量变量之间独立性的程度。
一般来说，容忍度值小于0.1表示存在多重共线性问题。
本实训中，我们发现收入、教育水平和交通便利性的容忍度值均小于0.1，进一步证实了这三个变量之间存在多重共线性。
多重共线性、异方差及自相关的检验和修正
计量经济学实验报告多重共线性、异方差及自相关的检验和修正——以财政收入模型为例经济学 1班一、引言财政收入是一国政府实现政府职能的基本保障，对国民经济的运行及社会的发展起着非凡的作用。
首先，它是一个国家各项收入得以实现的物质保证。
一个国家财政收入规模的大小通常是衡量其经济实力的重要标志。
其次，财政收入是国家对经济实行宏观调控的重要经济杠杆。
财政收入的增长情况关系着一个国家的经济的发展和社会的进步。
因此，研究财政收入的增长显得尤为重要。
二、数据及模型说明研究财政收入的影响因素离不开一些基本的经济变量。
回归变量的选择是建立回归模型的一个极为重要的问题。
如果遗漏了某些重要变量，回归方程的效果肯定不会好；而考虑过多的变量，不仅计算量增大许多，而且得到的回归方程稳定性也很差，直接影响到回归方程的应用。
通过经济理论对财政收入的解释以及对实践的观察，对财政收入影响的因素主要有农业增加值、工业增加值、建筑业增加值、总人口数、最终消费、受灾面积等等。
全部数据均来源于中华人民共和国国家统计局网站/具体数据见附录一。
为分析被解释变量财政收入（Y）和解释变量农业增加值（X1）、工业增加值（X2）、建筑业增加值（X3）、总人口（X4）、最终消费（X5）、受灾面积（X6）的关系。
作如下线性图（图1）。
图1可以看出Y、X1、X2、X3、X5基本都呈逐年增长的趋势，仅增长速率有所变动，而X4和X6在多数年份呈现水平波动，可能这两个自变量和因变量间不一定是线性关系。
可以初步建立回归模型如下：Y=α+β1*X1+β2*X2+β3*X3+β4*X4 +β5*X5+β6*X6 +U i 其中，U i为随机干扰项。
三、模型的检验及验证（一）多重共线性检验及修正利用Eviews5.0，做Y对X1、X2、X3、X4、X5和X6的回归，Eviews的最小二乘估计的回归结果如下表（表1）所示：表1Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 11/16/13 Time: 20:54Sample: 1990 2011Included observations: 22Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C 145188.0 26652.27 5.447488 0.0001X1 -0.972478 0.222703 -4.366701 0.0006X2 0.210089 0.068192 3.080851 0.0076X3 -0.100412 0.569465 -0.176327 0.8624X4 -1.268320 0.247725 -5.119870 0.0001X5 0.600205 0.130089 4.613794 0.0003X6 -0.007430 0.044233 -0.167964 0.8689R-squared 0.999306 Mean dependent var 27186.86Adjusted R-squared 0.999029 S.D. dependent var 28848.33S.E. of regression 899.0866 Akaike info criterion 16.69401Sum squared resid 12125351 Schwarz criterion 17.04116Log likelihood -176.6341 F-statistic 3600.848Durbin-Watson stat 1.825260 Prob(F-statistic) 0.000000 由上表的回归结果可见，，该模型可决系数R2=0.9993很高，F检验值3601,明显显著。
计量经济学异方差实验报告及心得体会
计量经济学异方差实验报告及心得体会一、实验报告实验步骤：1、设定实验数据：设置自变量X和因变量Y，并人为引入异方差，即error项的方差不恒定。
2、建立回归模型：根据设定的数据，建立回归模型，运用最小二乘法估计模型参数。
3、对回归结果进行分析：通过查看回归系数、残差和残差的图形等，判断是否存在异方差问题。
4、进行异方差检验：利用统计软件进行异方差检验，如White 检验或Breusch–Pagan检验等，获取检验结果。
5、处理异方差问题：根据异方差检验结果，采取相应的处理方法，如使用加权最小二乘法或进行异方差稳健标准误的估计。
6、比较处理前后的回归结果：对处理前后的回归结果进行比较和分析，观察异方差的处理是否有效。
实验结果：在实验过程中，我们设定了一个简单的回归模型，并引入异方差。
经过处理异方差问题后，我们发现被异方差影响的模型的回归系数和标准误均有所变化。
而经过异方差处理后，回归结果更加稳定，模型的预测能力也相应提高。
二、心得体会通过本次实验，我对计量经济学中异方差的概念和影响有了更加深入的了解。
异方差问题存在时，回归模型的估计结果可能会产生偏误，影响模型的准确性。
因此，我们需要进行异方差检验，并采取相应的处理方法。
实验过程中，我们运用了统计软件进行异方差检验和处理，这使得整个分析过程更加简洁和高效。
此外，本次实验还提醒我们在实际研究中要注意可能存在的异方差问题，并及时处理。
在计量经济学领域，处理异方差问题的方法有很多，选择适合实际情况的方法非常重要。
因此，我们需要不断学习和实践，提高自己的计量经济学分析能力。
总之，本次实验对我们深入理解异方差在计量经济学中的重要性起到了很好的引导作用。
通过亲自操作和实践，我们能更好地掌握计量经济学分析的方法和技巧，有助于我们在未来的研究和实践中更好地运用和应用计量经济学知识。
实验（三）面板数据建立、异方差、自相关和多重共线性microsoftword文档
实验（三）面板数据处理、异方差、自相关和多重共线性【实验目的】掌握面板数据建立、检验异方差、自相关和多重共线性及处理【实验内容】面板数据建立、检验异方差、自相关和多重共线性及处理一、建立面板数据库并处理数据向EV iews6.0中输入截面数据名称的时候，应先建立一个合并数据（Pool）对象。
★选择EV iews6.0主菜单Object→New Object→Pool★在Pool中输入_BJ_TJ_HB_LN_SHH_JS_ZHJ_FJ_SHD_GD_HN北京BJ天津TJ河北HB山西SHX内蒙IMG辽宁LN吉林JL黑龙江HLJ上海SHH江苏JS浙江ZHJ安徽AH福建FJ江西JX山东SHD河南HE N湖北HUB湖南HUN广东GD广西GX海南HN 重庆CHQ 四川SCH 贵州GZH 云南YN 西藏XZH 陕西SXI 甘肃GS 青海QH 宁夏NX 新疆XJ_BJ_TJ_HB_SHX_IMG_LN_JL_HLJ_SHH_JS_ZHJ_AH_FJ_JX_SHD_HE N_HUB_HUN_GD_GX_HN_CHQ_SCH_GZH_YN_XZH_SXI_GS_QH_NX_XJ_BJ_TJ_HB_SHX_IMG_LN_JL_HLJ_SHH_JS_ZHJ_AH_FJ_JX_SHD_HE N_HUB_HUN_GD_GX_HN_CHQ_SCH_GZH_YN_SXI_GS_QH_NX_XJGDP——国内生产总值GSH——财政收入GZH——财政支出RJGDP——人均GDPRJGSH——人均财政收入RJGZH——人均财政支出东部地区东部地区包括：北京市、天津市、河北省、辽宁省、上海市、江苏省、浙江省、福建省、山东省、广东省、海南省北京市BJ天津市TJ河北省HB辽宁省LN上海市SHH江苏省JS浙江省ZHJ福建省FJ山东省SHD广东省GD海南省HN_BJ_TJ_HB_LN_SHH_JS_ZHJ_FJ_SHD_GD_HN中部地区山西省SHX吉林省JL黑龙江省HLJ安徽省AH江西省JX河南省HE N湖北省HUB湖南省HUN_SHX_JL_HLJ_AH_JX_HE N_HUB_HUN中部省份包括：山西省、吉林省、黑龙江省、安徽省、江西省、河南省、湖北省和湖南省。
计量经济学实验报告3 自相关 异方差 多重共线性 心得体会
教师
评语
实验
进度
本次共有12个练习，完成12个。
实验
总结
日
本次实验的收获、体会、经验、问题和教训：在出现多重共线性，异方差性以及自相关问题时，我们应该正确找到方法与之对应，我们在此之前，应该着重强调和理解最小二乘法建立模型时的三个基本假设，与之其一违背，模型讲存在问题。对于多重共线性，书中首先提到的VIF法较为直观，可是当在EVIEWS当中，不能直接计算VIF的值，只能逐一回归，所以上机不适合这种方法，可以从变量的相关系数矩阵来判断是否存在多重共线性。异方差性中，利用White检验，可以利用残差和解释变量来建立辅助模型进行回归，异方差已知时，可以利用WLS加权最小二乘法来解决，缺点在于，确定权数以及后期计算加权的过程比较麻烦。在自相关当中，图示法较为简单，观察到如果存在锯齿形状，则有自相关，在DW检验中，不仅能检验出是否存在自相关，而且可以检验存在正自相关和负自相关，缺点在于，只可以检验一阶自相关。
成绩
辽宁工程技术大学上机实验报告
实验名称
计量经济学多重共线性异方差自相关
院系
工商管理
专业
金融
班级
09-2
姓名
于佳琦
学号
0910220228
日期
6.15
实验
目的
简述本次实验目的：掌握多元线性回归模型基础上掌握多重共线性模型，异方差模型，自相关模型的估计和检验方法以及处择方程进行多元线性回归，熟悉各种检验方法，了解检验方法对应的原理以及面对各种情况所对应的检验方法
计量经济学上机实验报告(异方差性)参考模板
Probability
0.213725
Obs*R-squared
3.235218
Probability
0.198372
Test Equation:
Dependent Variable: RESID^2
Method: Least Squares
Date:11/25/13Time: 09:02
0.023534
32.25228
0.0000
R-squared
0.991422
Mean dependent var
1976.724
Adjusted R-squared
0.990469
S.D. dependent var
587.0207
S.E. of regression
57.30893
Akaike info criterion
《计量经济学》上机实验报告三
题目：检验异方差性
实验日期和时间：
班级：
学号：
姓名
实验室：
实验环境：Windows XP ; EViews 3.1
实验目的：
掌握异方差性的检验及处理方法
实验内容：
建立并检验四川省农村人均纯收入（X）与人均生活费支出（Y）的函数模型
实验步骤：
一：检验异方差性
⒈图形分析检验
⑴观察销售利润（Y）与销售收入（X）的相关图(图1)：SCAT X Y
S.E. of regression
66.34631
Akaike info criterion
11.28999
Sum squared resid
127653.1
Schwarz criterion
异方差多重共线性自相关的总结
t t t X Y e
21)3(Λ
Λ--=ββ
（5）利用残差作回归得)
3(t e =t t v e +-31)
2(ρ
依此类推，直到得到ρ的最佳估计值
E views 操作：如图，在估计方程对话框中加入AR(p)，
即可得到参数 1ρ 2ρ等的估计值。
如果是一阶自相关，就在方程对话框中加入AR(1)，如果是二阶自相关，就在方程对话框中加入AR(1) 、AR(2)，以此类推。
注意
当对时间序列的自相关进行修正后，经常出现变量的显著性检验不能通过的情况。
其主要原因包括以下项：样本不够、同时存在异方差和多重共线性等、解释变量未能包含所有影响被解释变量的因素等，以及时间序列数据有其自身的特点，经常出现伪回归现象。
相应的处理方法：扩大样本、检验异方差、修改模型、进行单位根检验→建立协整方程。
多重共线性实验报告
多重共线性实验报告多重共线性实验报告导言多重共线性是统计学中一个重要的问题，它指的是自变量之间存在高度相关性，从而导致回归模型的不稳定性和不可靠性。
本实验旨在通过构建多重共线性模型，探讨其对回归分析结果的影响，并提出相应的解决方案。
实验设计本实验采用了一个虚拟数据集，包含了10个自变量和一个因变量。
首先，我们通过计算自变量之间的相关系数矩阵，判断是否存在多重共线性。
然后，我们构建了一个多重共线性模型，并对其进行回归分析。
最后，我们比较了多重共线性模型和无多重共线性模型的结果，以及采取不同解决方案对结果的影响。
多重共线性检验通过计算自变量之间的相关系数矩阵，我们发现其中存在一些高度相关的自变量。
例如，自变量A和自变量B之间的相关系数为0.8，自变量C和自变量D之间的相关系数为0.7。
这些高度相关的自变量可能会导致多重共线性问题。
多重共线性模型为了模拟多重共线性的情况，我们构建了一个多重共线性模型。
该模型包含了自变量A、B、C和D，并假设它们之间存在高度相关性。
我们使用最小二乘法进行回归分析，并得到了模型的回归系数和显著性检验结果。
多重共线性模型的结果通过对多重共线性模型进行回归分析，我们发现自变量A和自变量B的回归系数都显著为0，而自变量C和自变量D的回归系数都显著为1。
这表明多重共线性模型无法准确估计自变量的影响。
此外，模型的显著性检验结果也不可靠，因为多重共线性导致了回归系数的不稳定性。
解决方案一：剔除相关性较高的自变量为了解决多重共线性问题，我们可以考虑剔除相关性较高的自变量。
在本实验中，我们选择剔除自变量B和自变量D，因为它们与其他自变量的相关系数较高。
重新进行回归分析后，我们发现模型的回归系数和显著性检验结果都变得更加稳定和可靠。
解决方案二：主成分分析另一个常用的解决多重共线性问题的方法是主成分分析。
主成分分析可以将原始自变量转换为一组无关的主成分，从而降低自变量之间的相关性。
在本实验中，我们对自变量进行主成分分析，并选择前两个主成分进行回归分析。
第五讲 多重共线性、异方差、自相关、随机解释变量问题-上机实习
Y
1983 1984 1985 1986 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 (万吨) 38728 40731 37911 39151 40208 39408 40755 44624 43529 44264 45649 44510 46662 50454 49417 51230 50839 46218
5、结论 回归方程以Y=f(X1，X2，X3)为最优：
Y 11978 5.26X 1 0.41X 2 0.19X 3
§5.2 异方差 （ Heteroscedasticity ）
1、同方差假定及异方差定义
另一等价的检验是:
在模型中排除某一个解释变量 X j，估计模 型；
如果拟合优度与包含X j时十分接近，则说 明X j与其它解释变量之间存在共线性。
(2)逐步回归法
以Y为被解释变量，逐个引入解释变量，构 成回归模型，进行模型估计。 根据拟合优度的变化决定新引入的变量是否 独立。
如果拟合优度变化显著，则说明新引入的变 量是一个独立解释变量；
调用数据库E:\博士计量课程软件应用\multi
年份
粮食产量
表 4.3.3 中国粮食生产与相关投入资料 受灾面积 农业化肥施 粮食播种面 农业机械总 用量 X 1 （万公斤） 1659.8 1739.8 1775.8 1930.6 1999.3 2141.5 2357.1 2590.3 2806.1 2930.2 3151.9 3317.9 3593.7 3827.9 3980.7 4083.7 4124.3 4146.4
1
例：对离差形式的二元回归模型
y 1 x1 2 x 2
多重共线性试验报告
由上表可以看出，解释变量之间相关系数至少为0.824076大于0.8经比较可知，新加入X5的回归模型Y=f(x2,x5)，X5回归系数为负，不符合实际的经济意义且检验不通过；新加入X3的回归模型Y=f(x2,x3)及新加入X4的回归模型Y=f(x2,x4)但X3和X4回归系数的T检验不通过；新加入X2的回归模型Y=f(x2,x1)回归系数T检验通过，而且2R比一元回归模型Y=f(x2) 的2R提高，因此，为最优的二元回归模型，以此为基础，建立三元回归模型：Ls y c x2 x1 x3在X2、X1基础上，加入X3后的回归模型y=f( x2, x1, x3)，2R有所下降，且检验不显著；加入X4或X5后回归模型y =f(x2, x1 ,x4)或y =f( x2, x1, x5)回归系数T检验不显著，甚至X4的回归系数也不符合经济理论分析和经验判断；加入y =f( x2, x1, x5)与加入X4后的回归模型相同，X5回归系数经济意义不合理且相较而言加入X3后的回归模型y=f( x2, x1, x3)其回归系数经济合理，果，以此为基础，建立四元回归模型：经检验X4和X5的回归系数符号为负值，且X1与X5的T检验不显著。
逐步回归估计结果表：X2 X1 X3 X4 X5 2RY=f(x2) 0.8841(62.4859)0.9952Y=f(x2,x1) 0.4872(4.3234) 0.4159(3.5394)0.997047Y=f(x2,x3) 0.8066 0.053765 0.995251White Heteroskedasticity Test:F-statistic 0.900543 Probability 0.489763 Obs*R-squared 3.888230 Probability 0.421344例5．服装需求函数。
根据理论和经验分析，影响居民服装需求Y的主要因素有：可支配收入X、流动资产拥有量K、服装类价格指数P1和总物价指数P0 ，统计资料如下。
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异方差检验与修正题目如下：由表中给出1985年我国北方几个省市农业总产值，农用化肥量、农用水利、农业劳动力、每日生产性固定生产原值以及农机动力数据，要求：（1） 试建立我国北方地区农业产出线性模型； （2） 选用适当的方法检验模型中是否存在异方差； （3） 如果存在异方差，采用适当的方法加以修正。
一、模型设定选择农业总产值为被解释变量Y ；选择农业劳动力、灌溉面积、化肥用量、户均固定、农机动力分别为解释变量1X 2X 3X 4X 5X 。
数据如下：地区 农业总产值 农业劳动力 灌溉面积 化肥用量 户均固定农机动力（亿元） （万人） （万公顷） (万吨） 资产（元） （万马力） 北京 19.64 90.1 33.84 7.5 394.3 435.3 天津 14.4 95.2 34.95 3.9 567.5 450.7 河北 149.9 1639 .0 357.26 92.4 706.89 2712.6 山西 55.07 562.6 107.9 31.4 856.37 1118.5 内蒙古 60.85 462.9 96.49 15.4 1282.81 641.7 辽宁 87.48 588.9 72.4 61.6 844.74 1129.6 吉林 73.81 399.7 69.63 36.9 2576.81 647.6 黑龙江 104.51 425.3 67.95 25.8 1237.16 1305.8 山东 276.55 2365.6 456.55 152.3 5812.02 3127.9 河南 200.02 2557.5 318.99 127.9 754.78 2134.5 陕西 68.18 884.2 117.9 36.1 607.41 764 新疆49.12256.1260.4615.11143.67523.3二、描述性统计view-discriptive stats-common sample 的结果：individual sample的结果：三、散点图为四、参数估计设定线性回归模型：Y=C+1β1X +2β2X +3β3X +4β4X +5β5X +μ利用EViews 统计软件估计模型的参数，其输出结果如表1： 根据表1中的数据，模型估计的结果为：Y= 155.96 + 8.79X1 + 12X2 - 0.64X3 + 1.81X4 - 0.19X5 （0.811） （0.756） （11.626） （-1.001） （1.168） （-1.305） R 2=0.9156 2R =0.845 D.W.=0.950 F=13.002表 1五、检验1.拟合优度检验无论是可决系数还是调整后的可决系数均较大，表明该模型拟合地很好。
2.异方差检验对所估计的模型进行怀特检验。
输出结果如下表所示。
检验结论:在显著水平为0.05的条件下,检验结果显示:本模型不具有异方差性.六、结论：该模型怀特检验的t值明显大于0.05，因而是小概率事件，接受原假设，说明该模型不具有异方差性。
从其数据特征来看可能具有多重共线性。
多重共线性的检验题目如下：下表是国内旅游收入Y 及解释变量的时间序列观测值：请分析上述数据是否存在多重共线性，并完成修正。
一、构建模型如下：t Y =+1β2βX t 2+3βX t 3 +t t t t u X X X +++665544βββ1.方程估计的Eviews 估计结果如下：2.估计模型如下：Y= - 274.3773 + 0.01308 X t 2 + 5.438193X t 3 + 3.271773 t X 4+ 12.98624t X 5 - 563.1077t X 6995406.02 R 2R =0.989664 F=173.3525 D.W=2.311565注意到前述模型OLS 估计的F ＝173.353;调整后的R 平方＝0.99；但是，常数项，x2和x6的t 检验均不显著。
这暗示了本模型可能存在多重共线性问题。
二、检验简单相关系数t X 2 t X 3 t X 4 t X 5 t X 6的相关系数表如下：由表可以看出，x2和x6与其他变量间存在较高的相关系数，因此可以怀疑解释变量间存在多重共线问题。
①采用逐步回归的办法，去检验和解决多重共线性问题。
分别作Y 对X2、X3、X4、X5、X6按2R 的大小排序为：X3、X6、X2、X5、X4。
②以X3为基础，顺次加入其他变量逐步回归。
首先加入X6回归结果为：Y=-4109.639+7.850623 X3+285.1784 X6X6不显著，予以剔除③加入X2回归得Y=-3326.393+6.194241X3+0,029761X2X2检验也不显著（阀值为2.365)，予以剔除。
④加入X5回归得Y=-3059.972+6.736535X3+10.90789X5X5的参数检验显著，予以保留⑤再加入X4回归得Y=-2441.161+4,215884X3+13.62909X5+3.221965X4三个参数检验均显著，X4予以保留。
三、结论在其他因素不变的情况下，当城镇居民人均旅游支出和农村居民人均旅游支出分别增长1元时，国内旅游收入将分别增长4.21亿元和3.22亿元。
在其他因素不变的情况下，作为旅游设施的代表，公路里程每增加1万公里时, 国内旅游收入将增长13.63亿元自相关检验与修正题目如下：1、据下表中所给的年度可支配收入与农产品消费资料来源：国家统计局网站该模型是否存在着序列相关问题？并用杜宾两步法来修正。
1、通过OLS 法建立农产品消费模型：Yˆt=28.14 + 0.352*t X (65.49) (15.40)2R =0.997, R 2=0.997, SE=1.227, D.W.=0.6472、进行序列相关性检验：从残差项e ~t与时间t 以及e ~t与et ~1的关系图看，随机干扰项呈正序列相关性。
D.W.检验结果表明，在5%的显著水平下，n=16，k=2，查的表的l d = 1.10 ，u d = 1.37 ，由于D.W.=00.65<1.10 ，故存在正自相关。
下面进行拉格朗日乘数检验。
含2接滞后残差项的辅助回归为：e ~t=0.448-0.001*X+0.640e~1-t -0.004et ~2-(0.790) (0.771) (0.047) (0.990) 2R =0.3827于是，LM=16×0.2827=6.123，该值大于显著行水平为5%，自由度为2的2χ分布的临界值）（225.00χ=5.591，然说明原模型存在序列相关性，但由于e t ~2-的参数不显著，说明不存在2阶序列相关性。
3、运用广义差分法进行自相关的处理： （1） 采用杜宾两步法估计ρ 第一步，估计模型Yˆt =t 2-t *31-t *2t *12-t 21-t 1*0X X X Y Y εβββρρβ++++++得 Y ˆt =12.17 + 0.5741-t Y - 0.1022-t Y + 0.290t X - 0.2391-t X + 0.1492-t X(2.049) (2.190) (-0.381) (7.068) (-2.340) (1.404)2R =0.999, R 2=0.998, SE=0.777, D.W.=2.658 第二步，作差分交换：*t Y =t Y -(0.5741-t Y -0.1022-t Y )*t X =t X -(0.5741-t X +0.1022-t X )则*t Y 关于*t X 的OLS 估计结果为*t Y =12.40+ 0.340**t X（9.594）（37.12）2R =0.990, R 2=0.990, SE=0.863, D.W.=1.694在5%的显著水平下，D.W. >1.37（样本容量为14），已不存在自相关。
为了与OLS 估计结果对比，计算0ˆβ： ρββˆ1ˆ0-==12.40/1-0.6166=32.34于是模型为Y ˆt =32.34+0.340*t X可见，仅是截距项有差别，x 前的参数区别较小。
（2） 采用科科克伦——奥科特迭代法估计ρ在eviews 软件包下，1阶广义差分的估计结果为Y ˆt =33.11+0.338*t X +0.671ar(1)(6.737) (26.74) (3.444)2R =0.998, R 2=0.998, D.W.=1.808其中ar(1前的参数值即为随机干扰项的1阶序列相关系数。
在5%的显著水平下，D.W.> u d = 1.37 （样本容量为14），表明经广义差分变换后的模型已不存在序列相关性。
与（1）式及（2）式比较，截距项有差别，x 前的参数也有差别较小。
可以验证，如果仅采用1阶广义差分，变换后的模型仍存在1阶自相关性；如果采用2阶广义差分，变换后的模型不再有自相关性，但ar （2）的系数的t 值不显著，说明模型不存在2阶序列相关性。
实验心得：通过对异方差，多重共线性和序列相关问题的检验与修正，我们小组熟悉了Eviews软件的使用，对书本上有关于这部分的知识有了进一步的理解和初步掌握。
异方差问题——对于采用截面数据作样本的计量经济学问题，由于不同样本点上解释变量以外的其他因素的差异较大，所以往往存在异方差性；序列相关性——对于采用时间序列作为样本的计量经济学问题，由于在不同样本点上解释变量以外的其他因素在时间上的连续性，带来它们对被解释变量的影响的连续性，所以往往存在序列相关性；多重共线性——时间序列样本中发生共线性的主要原因在于许多经济变量存在相关的共同趋势，另外截面数据也可能产生多重共线性。
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