第四章4.1异方差性[兼容模式][修复的].ppt

例4.1.4 中国农村居民人均消费支出主要由人均纯收入来决定。 农村人均纯收入包括(1)从事农业经营的收入，(2)包括从事其他产业的经营性收入(3)工资性收入、(4)财产收入(4)转移支付收入。 考察从事农业经营的收入(X1)和其他收入(X2)对中国农村居民消费支出(Y)增长的影响: 步骤 对模型进行OLS估计； 采用散点图检验，表明存在异方差； 采用G-Q检验，表明存在异方差； 经试算，寻找适当的权； 采用WLS估计模型； 采用稳健标准误方法估计模型。 * * 如何寻找 的方差与各X间的函数关系呢？帕克检验指出可以进行各种形式的尝试，但这里给出一种相对灵活、有着广泛应用的方法： 假设 的方差具有如下指数函数的形式： 步骤略P115 从而，估计的权为 因此这一广义最小二乘法也称可行最小二乘法（feasible GLS, FGLS） 3、异方差稳健标准误法 应用软件中推荐的一种选择。适合样本容量足够大的情况。 仍然采用OLS，但对OLS估计量的标准差进行修正。 与不附加选择的OLS估计比较，参数估计量没有变化，但是参数估计量的方差和标准差变化明显。 即使存在异方差、仍然采用OLS估计时，变量的显著性检验有效，预测有效。 4、在实际操作中通常采用的经验方法 采用截面数据作样本时，不对原模型进行异方差性检验，而是直接选择加权最小二乘法。 如果确实存在异方差，则被有效地消除了； 如果不存在异方差性，则加权最小二乘法等价于普通最小二乘法。 采用时序数据作样本时，不考虑异方差性检验。 案例分析 医疗机构的规划分析 研究背景 改革开放以来，各地医疗机构都有了较快发展，不仅政府建立了一批医疗机构，还建立了不少民营医疗机构。 各地医疗机构的发展，除了其他因素外主要决定于对医疗服务的需求量，而医疗服务需求与人口数量有关。 问题的提出 为了给制定医疗机构的规划提供依据，分析比较医疗机构与人口数量的关系，需建立卫生医疗机构数与人口数的回归模型。 一、模型设定 假定医疗机构数与人口数之间满足线性约束，则理论模型设定为： —其中 表示卫生医疗机构数， 表示人口数。 二、参数估计 估计结果为: 异方差性检验 本例四川2000年21个地市州的医疗机构数与人口数，由于地区之间存在不同人口数，因此，对各种医疗机构的设置数量会存在不同的需求，这种差异使得模型很容易产生异方差，从而影响模型的估计与运用。 因此，必须对该模型是否存在异方差进行检验。 三、检验——异方差检验 （一）图形法 1. EViews软件操作 由路径：Quick/Qstimate Equation，进入 Equation Specification窗口，键入 ，点“ok”，得样本回归估计结果 如下初OLS表： （1）生成残差平方序列。 在得到上表估计结果后，用生成命令生成序列，记为 。生成过程如下，先按路径：在Workfile/Object/Generate Series，进入Generate Series by Equation对话框，键入下式并点“OK”即可： “resid”是一个随回归的不同而变化的残差序列，在存在多个回归时，如需要应对不同回归的残差进行保存 生成序列图示 （2）绘制 对 的散点图，同时选择变量名 与 。（注意选择变量的顺序，先选的变量将在 图形中表示横轴， 后选的变量表示 纵轴），进入数 据列表，再按路 径view/ graph/ scatter，可得散 点图，见右图： 2.判断 由图可以看出，残差平方 对解释变量 的散点图主要分布在图形中的下三角部分，大致看出残差平方 随 的变动呈增大的趋势，因此，模型很可能存在异方差。但是否确实存在异方差还应通过更进一步的检验。 （二）Goldfeld-Quanadt检验 1. EViews软件操作 （1）对变量取值排序（按递增或递减）。在Procs菜单里选Sort Current Page/Sort Workfile Series命令，出现排序对话框，键入 ，如果以递增型排序，选“Ascenging”，如果以递减型排序，则应选“Descending”，点ok。本例选递增型排序，这时变量 与 将以 按递增型排序。 （2）构造子样本区间，建立回归模型。在本例中，样本容量 ，删除中间1/4的观测值，即大约5个观测值，余下部分平分得两个样本区间：1—8和14—21，