演示文稿1 异方差的Eviews操作.ppt

异方差的Eviews操作 计量经济学 2009-11 作 散点图 【 Eviews操作】 【 Eviews操作】 4. 怀特（White）检验 怀特检验不需要排序，且适合任何形式的异方差。 异方差的修正 模型检验出存在异方差性，可用加权最小二乘法（Weighted Least Squares, WLS）进行估计。 六、案例——中国农村居民人均消费函数 作 散点图 【 Eviews操作】 【 Eviews操作——G-Q检验】 作业：本章练习题第7题 增加样本观察值：n=25 去掉交叉项后的辅助回归结果： (1.38) (-0.63) (0.63) (-2.77) (2.90) R2 =0.4308 X2项与X2的平方项的参数的t检验是显著的，且 n R2 =31? 0.4308=13.35 (Obs*R-squared) ?=5%下，临界值 ?20.05(4)=9.49，拒绝同方差的原假设。 * 几种异方差的检验方法： 1. 图示法 （1）用X-Y的散点图进行判断 看是否存在明显的散点扩大、缩小或复杂型趋势（即不在一个固定的带型域中） 【 Eviews操作】 输入：Scat X Y 看是否形成一斜率为零的直线。 ①输入：LS Y C X （作回归，生成resid序列） ②输入：GENR e1=resid （调残差序列为标准序列） ③输入：GENR e2=e1^2 （生成残差平方序列） ④输入：Scat X e2 Scat X resid^2 亦可合并输入： 2. 帕克(Park)检验与戈里瑟(Gleiser)检验 基本思想: 尝试建立方程： 或 选择关于变量X的不同的函数形式，对方程进行估计并进行显著性检验，如果存在某一种函数形式，使得方程显著成立，则说明原模型存在异方差性。 或 若?在统计上是显著的，表明存在异方差性。 帕克检验常用的函数形式： ①键入：LS Y C X （作回归） ②键入：GENR e1=resid （调残差序列为标准序列） ③键入：GENR e2=e1^2 （生成残差平方序列） ④键入：GENR lne2=log(e2) （残差平方对数序列） ⑤键入：GENR lnx=log(x) （X的对数序列） ⑥键入：LS lne2 C lnx 3. 戈德菲尔德-匡特(Goldfeld-Quandt)检验 G-Q检验以F检验为基础，适用于样本容量较大、异方差递增或递减的情况。 G-Q检验的思想： 先将样本一分为二，对子样①和子样②分别作回归，然后利用两个子样的残差平方和之比构造统计量进行异方差检验。 由于该统计量服从F分布，因此假如存在递增的异方差，则F远大于1；反之就会等于1（同方差）、或小于1（递减方差）。 ①将n对样本观察值(Xi,Yi)按观察值Xi的大小排队； ②将序列中间的c=n/4个观察值除去，并将剩下的观察值划分为较小与较大的相同的两个子样本，每个子样样本容量均为(n-c)/2； ③对每个子样分别进行OLS回归，并计算各自的残差平方和； G-Q检验的步骤 在同方差性假定下，构造如下满足F分布的统计量： 分别用 与 表示较小与较大的残差平方和（自由度均为 ）； 给定显著性水平?，确定临界值F?(v1,v2)， 若F F?(v1,v2)， 则拒绝同方差性假设，表明存在异方差。 当然，还可根据两个残差平方和对应的子样的顺序判断是递增型异方差还是递减异型方差。 ①输入：SORT X2 （按升序排列 ） 【 Eviews操作——G-Q检验】 ④输入：SMPL 26 40 （确定子样本2的范围） ⑤输入：LS Y C X1 X2 （作回归） ②输入：SMPL 1 15 （确定子样本1的范围） ③输入：LS Y C X1 X2