计量经济分析课程实验报告
| 实验名称 | 异方差性检验 | 实验时间 | 2014年11月24日 | ||||
| 姓名 | 班级 | 学号 | |||||
| 组别 | 上机地点 | 1#608 | 成绩 | ||||
| 一、背景资料 (1)图示检验法: 相关图分析、残差分布图分析 (2)戈德菲尔德—匡特检验 (3)怀特检验 (4)戈里瑟检验 (5)加权最小二乘估计的Eviews实现 二、回归报告 1、图示检验法: 相关图分析、残差分布图分析 （1）观察销售利润（Y）与销售收入（X）的相关图：SCAT X Y 从我国制造工业销售利润与销售收入相关图中可以看出，随着利润的平均水平不断提高，但离散程度也逐步扩大，这说明变量之间可能存在递增的异方差性。 （2）残差分析。首先将数据排序(SORT X)，然后建立回归方程。在方程窗口点击Resids按钮就可以得到模型的残差分布图。 显示回归方程的残差分布有明显的扩大趋势，即表明存在异方差性。 2、匡特检验 （1）将样本按解释变量排序（SORT X）并分成两部分（分别有2到11共10个样本和20到29共10个样本） （2）利用样本1建立回归模型1，其残差平方和为2579.596 SMPL 2 11 LS Y C X （3）利用样本2建立回归模型2，其残差平方和为63769.67. SMPL 20 29 LS Y C X （4）计算F统计量：F=RSS2/RSS1=63769.67/2579.596=24.72，RSS1和RSS2分别是模型1和模型2的残差平方和。 取α=0.05时，查F分布表得F0.05（10-1-1,10-1-1）=3.44，而F=24.72>F0.05=3.44，所以存在异方差性。 3、怀特检验 （1）建立回归模型：LS Y C X （2）在方程窗口上点击View-Residual-Test-White Heteroskedastcity，检验结果如图。 其中F值为辅助回归模型的F统计量。取显著水平α=0.05，由于X20.05(2)=5.99 5、加权最下二乘法 （1）首先，用SMPL命令设定样本的区间，SMPL 1 28 （2）进行最下二乘回归，得到残差序列，LS Y C X （3）根据残差确定权重，GENR W1=1/ABS(RESID) （4）进行加权最小二乘估计，LS（W=W1） Y C X 回归结果如下： | |||||||
教 师 评 语 | 指导教师： 年 月 日 | ||||||
