計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)異方差性課件-在線瀏覽
2024-11-01 12:47本頁面
【正文】 (?)2(? 222 ?? ? ESnt ?? ?? 22 ??? ixES ?? ）（ 異方差存在：參數(shù)的 OLS估計(jì)的方差增大，參數(shù) OLS估計(jì)值的變異程度增大， 造成對 Y的預(yù)測誤差變大， 降低了預(yù)測的精度； 用該統(tǒng)計(jì)量對參數(shù)進(jìn)行區(qū)間估計(jì)時(shí)，將會(huì)產(chǎn)生偏誤，使估計(jì)失真。 包括： 解釋變量為 X 軸，殘差的平方 （或因變量）為 Y軸的 散點(diǎn)圖 . （另有： 時(shí)間為 X 軸，殘差 e 為 Y 軸的殘差序列圖； 因變量估計(jì)值 y 為 X 軸 , 殘差 e 為 Y軸的 Y e 散點(diǎn)圖） 則認(rèn)為存在異方差。異方差、復(fù)雜異方差分為遞增異方差、遞減異方差的類型大致可以22eXeXYi??一、圖形分析法（補(bǔ)充） 2ieY X Y X Y X Y X X X X X 2e 2e2e 2e)(a39。)(b39。)(c)(c)(a 39。)(b 為遞增異方差情形 )(c 39。)(d、 為復(fù)雜異方差情形 問題： 用 X 為橫軸，殘差 e 為 Y 軸的序列圖？ 紡錘型 反紡錘型 漏斗型 反漏斗型 其它有規(guī)律可尋的圖形 通過 Eviews作 x e2 散點(diǎn)圖 鍵入 LS y c x 作回歸 （點(diǎn)擊 resid ） 鍵入 genr e1=resid 調(diào)用殘差 鍵入 genr e2=e1^2 生成殘差平方 鍵入 Scat X e2 （或鍵入 Scat X e1 ） 或 點(diǎn)擊 Quick / Graph，鍵入 x e2 點(diǎn)擊 Line Grap，在出現(xiàn)的下拉菜單中 選 Scatter Diagram (散點(diǎn)圖 ) / ok 一、 GoldfeldQuandt檢驗(yàn) (樣本分段法） 二、 Glejser檢驗(yàn) (選學(xué)） 三、 BreuschPagan檢驗(yàn) (選學(xué)） 四、 White檢驗(yàn) 五、 ARCH檢驗(yàn) 檢驗(yàn)的基本思路 a) 將樣本按某個(gè)解釋變量的大小順序排列 ， 并將樣本分成三段 ； b) 用頭（樣本 1）和尾部（樣本 2）分別擬合模型（作回歸）； c) 比較產(chǎn)生的 兩個(gè)子樣的殘差平方和之比 （統(tǒng)計(jì)量），以此統(tǒng)計(jì)量來判斷是否存在異方差。 )2,2(~]2)(/[]2)(/[21222122kkFeekekeF ?????????????? 為異方差：為同方差； ii uHuH 10 :（變量值大）變量值小）和 2221 ( ee ?? GQ檢驗(yàn)具體步驟 （ 1）將樣本（觀察值）按某個(gè)解釋變量的大小排序； （ 2）將序列中間（段）約 c = 1 / 4 個(gè)觀察值除去，并使余下的頭、尾兩段樣本容量相同，均為 (nc)/2 個(gè)； （ 3） 提出假設(shè) ： （ 4） 分別對頭、尾兩部分樣本進(jìn)行回歸，且分別計(jì)算各殘差平方和為 k是 估計(jì)參數(shù)的 個(gè)數(shù) 。 ?FF ?，則拒絕原假設(shè)，認(rèn)為存在異方差性；否則不存在異方差性。 22e?21e? 例 : 北京市規(guī)模最大的 20家百貨零售商店的商品 銷售收入 X和 利潤總額 Y資料如下表所示 : （ 1995年 ） 單位：千萬元 商店名稱 銷售收入 X 利潤總額 Y 百貨大樓 城鄉(xiāng)貿(mào)易中心 西單商場 …… …… …… …… …… …… …… 1 …… 1 …… 1 …… 1 …… 1 …… 1 ……1 …… 1 …… 19．新街口百貨商場 20．星座商廈 ?? e ?? e在異方差。????1)321iiii YYeYa???????計(jì)算、）式進(jìn)行回歸，估計(jì)對（ ???2)teb 求））進(jìn)行回歸（記下對（）（如或無交叉項(xiàng)交叉項(xiàng)對所有的解釋變量及其構(gòu)造輔助回歸方程232523422332210222))(()RvXXXXXXectttttttt ??????? ?????? （檢驗(yàn)各回歸系數(shù)是否為零。拒絕 022 )5(* HnR ???0:0:* 1543210 ?????? iHH ?????? 至少一個(gè)））（一般：自由度為多少？成立，1()5(~* 220?? KnRH ?? tttt XXY ???? ???? 33221設(shè) White 檢驗(yàn)在 EViews上的實(shí)現(xiàn) 1） Ls Y C X1 X2 2）點(diǎn)擊 View / residual test / White / 回車； 3）在出現(xiàn)的對話框中，選擇 no cross terms（沒有交叉項(xiàng)） /回車 或 cross terms（有交叉項(xiàng)） /回車 4）出現(xiàn)輸出框 Test直接給出了相關(guān)的統(tǒng)計(jì)量（ Fstatistic和 Obs*Rsquared） （存在異方差）。 構(gòu)造輔助回歸模型 tPtPttt veeee ?????? ???222221102 ???? ?tPtPtttittvPi???????????22222110222 ),2,1(???????????? 之間的關(guān)系為與設(shè)異方差)1(33221 tttt uXXY ???? ???設(shè)三、 ARCH 檢驗(yàn)（時(shí)間序列數(shù)據(jù)） 檢驗(yàn)的基本思路 0:0: 1210 ????? iP HH ???? 至少一個(gè)?是否成立。拒絕，022 )()( HPRPn???? （ 或觀察統(tǒng)計(jì)量 Fstatistic和 Obs*Rsquared，如果統(tǒng)計(jì)量的值很小，相應(yīng)的 p值大于 5%，則接受原假設(shè)） ARCH 檢驗(yàn)在 EViews上的實(shí)現(xiàn) 法 1： (軟件自帶的功能） 回車） /1 21 pxxxcyLs ?2） 點(diǎn)擊 View/residual test/ ARCH / 回車 3） 在對話框中輸入滯后期 P， Lags P (P=1,2,3,或更長 )/ 回車 4） 與 White檢驗(yàn)相同， ARCH Test直接給出了相關(guān)的統(tǒng)計(jì)量，原假設(shè)是序列
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