計(jì)量中的異方差性ppt課件(存儲(chǔ)版)
【正文】 lnX1的散點(diǎn)圖 （ 圖 ）表明存在單調(diào)遞增異方差性 圖 異方差性檢驗(yàn) 圖 （ 2） GoldfeldQuandt檢驗(yàn) 將原始數(shù)據(jù)按 x2排成升序 ， 去掉中間的 7個(gè)數(shù)據(jù) ， 得到兩個(gè)容量為 12的子樣 ， 對(duì)兩個(gè)子樣分別作 OLS回歸 ， 求各自殘差平方和 RSS1和 RSS2， 利用EViews進(jìn)行 (GQ)檢驗(yàn)的具體步驟為 SMPL 1 12 確定子樣本 1 LS lnY c lnX1 lnX2 求出 RSS1= SMPL 20 31 確定子樣本 2 LS lnY c lnX1 lnX2 求出 RSS2= 計(jì)算 F=／ = （ 3） 懷特檢驗(yàn) 在方程窗口中依次點(diǎn)擊： View＼ Residual Test＼ White Heteroskedasticity 本例含交叉乘積項(xiàng)回歸后不顯著 ， 取不含交叉乘積項(xiàng) 。來(lái)源于非農(nóng)經(jīng)營(yíng)收入的差別是影響我國(guó)不同地區(qū)農(nóng)村人均消費(fèi)支出的差別主要原因 。 試根據(jù)表 ， 建立我國(guó)農(nóng)村居民人均消費(fèi)函數(shù) （ 采用對(duì)數(shù)模型 ） ： 表 中國(guó) 2022年各地區(qū)農(nóng)村居民家庭人均純收入與消費(fèi)支出（單位：元） 資料來(lái)源： 《 中國(guó)農(nóng)村住戶調(diào)查年鑒 》 （ 2022） 《 中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒 》 （ 2022） 1． 首先用 OLS法建立我國(guó)農(nóng)村 人均消費(fèi)函數(shù) ， 估計(jì)結(jié)果 如下 表 OLS法回歸結(jié)果 回歸結(jié)果顯示 ， 其他收入的增長(zhǎng) ， 對(duì)農(nóng)戶人均消費(fèi)支出的增長(zhǎng)更有刺激作用 。 1． 先用最小二乘法估計(jì)模型 ， 估計(jì)結(jié)果為 : 依次鍵入命令： LS（ W=W1） y c x 或直接鍵入命令： LS（ W=1/x） y c x 或在方程窗口中點(diǎn)擊 Estimate＼ Options按鈕 ， 并在權(quán)數(shù)變量欄輸入 W1， 可以得到以下估計(jì)結(jié)果： 表 加權(quán)最小二乘法估計(jì)結(jié)果 為了分析異方差性的校正情況 ， 利用 WLS估計(jì)出每個(gè)模型之后 ， 還需要利用 White檢驗(yàn)再次判斷模型是否存在著異方差性 ， White檢驗(yàn)結(jié)果如下： 模型的對(duì)數(shù)變換 進(jìn)行回歸，通?？梢越档彤惙讲钚缘挠绊憽? 以上懷特檢驗(yàn) 、 戈里瑟檢驗(yàn)和帕克檢驗(yàn)方法統(tǒng)稱為 殘差回歸檢驗(yàn)法 。 例如對(duì)例 國(guó)制造工業(yè)利潤(rùn)函數(shù) ， White檢驗(yàn)的具體步驟為 (1)建立回歸模型： LS y
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