計量經(jīng)濟學(xué)作業(yè)——簡單線性回歸模型-資料下載頁
2025-03-25 07:57本頁面
【正文】 選SortSeries命令，出現(xiàn)排序?qū)υ捒?，如果以遞增型排序。選擇Ascending，如果以遞減排序選擇Decending,輸入X，點擊OK。本例選擇遞增排序，這時變量Y與X將以X按遞增排序。構(gòu)造子樣本區(qū)間，建立回歸模型。在本例中，樣本容量n=21，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：18和1421，他們的樣本個數(shù)均是8，即n1=n2=sample菜單里，將區(qū)間定義為18，然后用OLS方法得到以下結(jié)果在sample菜單里，將區(qū)間定義為1421，再用OLS方法求得以下結(jié)果，見下表求F統(tǒng)計量值?；诒砗捅碇袣埐钇椒胶停╯um/squared/residual）的值，由表可以得到殘差平方和為=，由表中可以得到殘差平方和為=，根據(jù)GoldfeldQuanadt檢驗，F(xiàn)統(tǒng)計量為判斷。在a=下（）式中分子、分母的自由度均為6，查F分布表，得臨界值F=F（）=，所以拒絕原假設(shè)，表明模型確實存在異方差。（三）White檢驗由表估計結(jié)果，按路徑view/residultests/whiteheteroskedasticity(nocrosstermsorcrossterms),進入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nocrossterms,則輔助函數(shù)為經(jīng)檢驗出現(xiàn)White檢驗結(jié)果，見表.從表可以看出，nR^2=，由White檢驗知，在a=下，查分布表得臨界值=，同時X與的t檢驗也很顯著。比較計算的統(tǒng)計量與臨界值，因為=,所以拒絕原假設(shè)，不拒絕備擇假設(shè)，表明存在異方差。表四、異方差的修正運用加權(quán)最下二乘法（WLS）估計過程中，我們分別選用了權(quán)數(shù)=。權(quán)數(shù)的生成過程如下，在途對話框中的Enterequation處分別輸入w1=1/X，w2=1/x^2,w3=1/sqr（X），經(jīng)估計檢驗發(fā)現(xiàn)用權(quán)數(shù)w3t效果最好。下面給出用權(quán)數(shù)的結(jié)果1）w1=1/X：2）w2=1/x^2,3）w3=1/sqr因此估計結(jié)果如下：Y181。i=+Xi()()R2=,DW=,F=括號中數(shù)據(jù)為t統(tǒng)計量。可以看出運用加權(quán)最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(xiàn)檢驗也顯著，并說明人口數(shù)量每增加1萬人，平均說來將增加個衛(wèi)生醫(yī)療機構(gòu)，而不是增加個衛(wèi)生醫(yī)療機構(gòu)?？赡苓@個模型還存在其他需要進一步解決的問題，但這一估計結(jié)果或許比本章引子的結(jié)論更為接近真實情況。
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