計(jì)量中的異方差性ppt課件(參考版)
2025-01-18 11:35本頁(yè)面
【正文】 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 。 回歸結(jié)果表明 ， 中國(guó)農(nóng)村居民人均消費(fèi)支出與從事農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)收入 、 與從事非農(nóng)經(jīng)營(yíng)收入顯著正相關(guān) 。 表 懷特檢驗(yàn)結(jié)果 3． 消除異方差性 取原模型殘差絕對(duì)值的倒數(shù)為權(quán)數(shù) ， 采用加權(quán)最小二乘法 ， 回歸結(jié)果如表 。 模型 OLS回歸得到的殘差平方 e2與 lnX 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) 。 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 。 圖 沒(méi)取對(duì)數(shù)模型殘差 e與取對(duì)數(shù)模型殘差 lne圖 廣義最小二乘法 (GLS) 對(duì)于多元線性回歸模型： 案例分析 —— 中國(guó)農(nóng)村居民人均消費(fèi)函數(shù) 中國(guó)農(nóng)村居民人均消費(fèi)支出主要由人均純收入來(lái)決定 。 圖 e與取對(duì)數(shù)模型殘差 lne圖 ，e與 lne相比 ， 幾乎成為一條直線 。 例 我國(guó)制造工業(yè)利潤(rùn)函數(shù)中異方差性的調(diào)整 。 1． 先用最小
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