[經(jīng)濟學(xué)]4[1]1異方差性-資料下載頁
2025-01-19 16:14本頁面
【正文】 路 徑 view/ graph/ scatter， 可得散 點圖 ， 見右圖： 2te tX X2e55 由圖可以看出 ， 殘差平方 對解釋變量 的散點圖主要分布在圖形中的下三角部分 ， 大致看出殘差平方 隨 的變動呈增大的趨勢 ， 因此 ， 模型很可能存在異方差 。 但是否確實存在異方差還應(yīng)通過更進(jìn)一步的檢驗 。 2ie2ieiXX56 （二） GoldfeldQuanadt檢驗 1. EViews軟件操作 （ 1） 對變量取值排序 （ 按遞增或遞減 ） 。 在 Procs菜單里選Sort Current Page/Sort Workfile Series命令 ， 出現(xiàn)排序?qū)υ捒?， 鍵入 ， 如果以遞增型排序 ， 選 “ Ascenging”，如果以遞減型排序 ， 則應(yīng)選 “ Descending”， 點 ok。 本例選遞增型排序 ， 這時變量 與 將以 按遞增型排序 。 （ 2） 構(gòu)造子樣本區(qū)間 ， 建立回歸模型 。 在本例中 ， 樣本容量 ， 刪除中間 1/4的觀測值 ， 即大約 5個觀測值 ， 余下部分平分得兩個樣本區(qū)間： 1— 8和 14— 21， 它們的樣本個數(shù)均是 8個 ， 即 X12 8nn??XY21n?X57 在 Sample菜單里，將區(qū)間定義為 1— 8，然后用 OLS方法 求得如下結(jié)果 (表 1) 58 在 Sample菜單里 ,將區(qū)間定義為 14— 21，再用 OLS方法求得如下結(jié)果 (表 2) 59 （ 3） 求 F統(tǒng)計量值 。 基于表 1和表 2中殘差平方和的 數(shù)據(jù) ， 即 Sum squared resid的值 。 由表 1計算得到 的殘差平方和為 ， 由表 2計算得到的 殘差平方和為 。 根據(jù) GoldfeldQuanadt檢驗 ， F統(tǒng)計量為 21 = 1 4 4 9 5 8 .9ie?22 = 7 3 4 3 5 5 . 8ie?22217 3 4 3 5 5 . 8 5 . 0 6 61 4 4 9 5 8 . 9iieFe? ? ???60 （ 4） 判斷 在 下，式中分子、分母的自由度均為 6， 查 F分布表得臨界值為： 因為 ，所以拒絕原假設(shè)，表明模型確實存在異方差。 0 .0 5? ?0 . 0 5 (6 , 6 ) 4 . 2 8F ?0 . 0 55 . 0 6 6 (6 , 6 ) 4 . 2 8FF? ? ?61 （三） White檢驗 由估計結(jié)果，按路徑 view/residual tests/white heteroskedasticity（ no cross terms or cross terms），進(jìn)入 White檢驗。 根據(jù) White檢驗中輔助函數(shù)的構(gòu)造，最后一項為變 量的交叉乘積項，因為本例為一元函數(shù)，故無交叉 乘積項，因此應(yīng)選 no cross terms，則輔助函數(shù) 為： 經(jīng)估計出現(xiàn) White檢驗結(jié)果 ， 見表 。 220 1 2t t t tx x v? ? ? ?? ? ? ?62 從表 由 White檢驗知， 在 下， 查 分布表得臨界值 因為 所以拒絕原假設(shè)，不拒絕備 擇假設(shè)，表明模型存在異方 差。 2 1 8 .0 6 9 4nR ?0 .0 5? ? 2?22 0 . 0 51 8 .0 6 9 4 ( 2 ) 5 .9 9 1 5?? ? ?nR20 . 0 5 ( 2 ) 5 . 9 9 1 5? ?63 四、異方差的修正 加權(quán)最小二乘法 （ WLS） 分別選用權(quán)數(shù) : 生成權(quán)數(shù)： 在 Genr/Enter equation中 分別鍵入： 經(jīng)估計檢驗發(fā)現(xiàn)用權(quán)數(shù) 較好，下面只給出用權(quán) 數(shù) 的結(jié)果。 1 2 321 1 1,t t ttt tw w wXXX? ? ?2tw1 1 /wX? 2 1 / ^ 2wX? 3 1 / s q r t( )wX?2tw64 方法 :在 Estimate equation 中輸入 “ ” ,點 option,在對話框中點 weighted LS,在 weighted 中輸入 “ ” 再點 ok ,即出現(xiàn)加權(quán)最小二乘結(jié)果。 2w y c x65 估計結(jié)果： 結(jié)論 : 運用加權(quán)小二乘法消 除了異方差性后，參數(shù)的 t檢驗 均顯著，可決系數(shù)大幅提高， F檢驗也顯著，并說明人口數(shù) 量每增加 1萬人，平均說來將 增加 ，而 不是引子中得出的增加 個醫(yī)療機構(gòu)。 2? 3 6 8 .6 0 9 0 2 .9 5 3 0( 4 .3 7 9 4 ) ( 3 .5 8 9 4 )0 .9 3 8 7 , D W 1 .7 0 6 0 ,se 2 7 6 .0 4 9 3 , 1 2 .8 8 3 8iiYXRF??????66 167。 小 結(jié) ，而且它的變化與解釋變量的變動有關(guān)。 ：模型中略去的變量隨解釋變量的變化而呈規(guī)律性的變化 、 變量的設(shè)定問題 、 截面數(shù)據(jù)的使用 ， 利用平均數(shù)作為樣本數(shù)據(jù)等 。 OLS估計仍然具有無偏性 ， 但最小方差性不成立 ， 從而導(dǎo)致參數(shù)的顯著性檢驗失效和預(yù)測的精度降低 。 67 ， 常用的有圖形法 、GoldfeldQunandt檢驗 、 White檢驗 、 ARCH檢驗以及 Glejser檢驗 ， 運用這些檢驗方法時要注意它們的假設(shè)條件 。 ，也可以用變量變換法和對數(shù)變換法。變量變換法與加權(quán)最小二乘法實際是等價的 。 68 167。 結(jié) 束 了！
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