计量经济学实验《异方差性的检验与补救》

实验二：异方差性的检验与补救

【实验目的】

1、熟悉计量经济学软件包EViews；

2、理解异方差性的不良后果；

3、掌握检验异方差性的若干方法及基本操作；

4、掌握异方差性的补救方法及基本操作。

【实验类型】验证型

【实验软硬件要求】计量经济学软件包EViews、微型计算机

【实验内容】

回归模型Y i=β1+β2X i+u i，现收集1988年美国18个行业研究开发（R&D）

请按照下列步骤完成实验二，每个步骤要写出操作过程：

（1）打开EViews，新建适当的工作文件夹；

打开Eviews后，依次点击File－New－Workfile，新建一个截面数据（Unstructured / Undated）类型的文件，样本个数（Observation）为18，点击OK，新建工作文件夹完成，如图

（2）在工作文件夹中新建变量X和Y，并输入数据；

依次点击Objects－New Object，对象类型选择序列（Series），并输入序列名Y，点击OK，重复以上操作，新建系列对象X。新建系列对象完成后按住ctrl并同时选定X和Y，用鼠标右击选择open—as group，点击Edit＋/－开始编辑，输入数据，数据输入完毕再点击Edit＋/－一次。数据输入后如图。

（3）用OLS法对模型Y i=β1+β2X i+u i做参数估计，将估计结果保存在工作文件夹中，命名为eq01，写出操作过程和回归分析报告；该模型的拟合优度怎么样？

在窗口空白处输入：ls y c x ，回车，得到结果如图

回归分析报告：根据输出结果可得

Ŷi = 203.3816 + 0.031846Xi

(989.4299) (0.008320)

t= (0.205554) (3.827589)

R2 = 0.477985 F=14.65043

D.W.=3.017087 n=18

拟合优度检验：

R2=0.477985<0.7，模型整体拟合较差，表明研究开发（R&D）费用Y的

47.7985%不可由销售收入X的变化来解释。

对模型进行估计后，点击Resids,得到y实际观测值与y拟合值的曲线图，可见y的真实值和y的拟合值曲线图差距较大，模型整体拟合较差。

（4）采用图示法检验该模型的异方差性，将图片保存在工作夹中，命名为graph01，按检验步骤写出操作过程，并画出图像；该

模型的异方差性明显吗，是递增还是递减型的？

残差散点图

对模型做估计后，依次点击Quick——Graph……，输入序列名X和resid^2,如图

点击OK，在弹出的对话框中选择Scatter，得到残差的散点图（如下图）。

由以上散点图可知，模型的异方差性明显，是递增型异方差

（5）在0.1的显著性水平下，采用GQ法检验该模型的异方差性，写出检验步骤和操作过程；

1.对X排序

点击Proc—Sort Current Page……，在Sort key(s)栏输入要排序的序列名称X，在Sort order栏选择Ascending，如图

点击OK，再点击X序列，结果如下图

2.去掉中间的4个观测值

3.提出假设H0：两个子样的方差相同

4.设置子样区间并作OLS估计

点击主窗口的Quick——Sample……，在Sample range pairs栏先输入1 7，点击OK，可以看到工作文件窗口信息栏中Sample的范围发生了变化（如下图）

用OLS法估计子样一，结果如下图，RSS1=547641.6

同理可得到子样二的OLS估计结果

RSS2=97361133

5.计算F 值

1

2

RSS RSS F

=97361133/547641.6=177.7826 6. 查F 分布表进行判断

F=177.7826> F 0.1(5,5)=3.453,故拒绝原假设H0，即该模型存在异方差

（6） 在0.1的显著性水平下，采用White 法检验该模型的异方差性，

先写出操作过程，再根据结果写出White 检验的辅助回归估计式和nR2，最后作White 检验；

双击打开eq01,然后依次点击View —Residual Diagnostics —Heteroskedasticity ……，

在Test type 栏选择White ，并勾选“Include White cross terms ”，如下图

点击OK ，结果如下

由检验结果可知nR 2 = 5.209256

White检验：

提出原假设H0：α2 =α3 = 0

根据White检验的输出结果，可知nR2 = 5.209256

由α= 0.1，卡方分布的自由度P = 2

可得X2α（P）= X20.1（2）= 4.605

由于nR2 = 5.209256 > X20.1（2）= 4.605

故拒绝原假设，即原模型存在异方差

（7）用WLS法对原模型的异方差性进行补救，将估计结果保存在工作文件夹中，命名为eq02，写出操作过程和回归分析报告；

将eq02与eq01进行比较，是否有所改善？

双击打开eq01方程，在工具条上点击Estimate按钮，回到模型设定对话框，点击Options，如图

在Weights.栏，将Type设置为Inverse variance，并在Weight series栏输入权数序列1/resid^2，点击确定，即可得到WLS的估计结果如下图