异方差性的white检验及处理方法.docx

实验二异方差模型的white检验与处理【实验目的】掌握异方差性的white检验及处理方法【实验原理】1、 定性分析异方差(1) 经济变量规模差别很大时容易出现异方差如个人收入与支出关系，投入与产出 关系2) 利用散点图做初步判断3) 利用残差图做初步判断2、 异方差表现与来源异方差通常有三种表现形式(1) 递增型(2) 递减型(3) 条件自回归型3、 White 检验(1) 不需要对观测值排序，也不依赖于随机误差项服从正态分布，它是通过一个辅助 回归式构造心统计量进行异方差检验White检验的零假设和备择假设是H0: (4-1)式中的ut不存在异方差，H1: (4-2)式中的ut存在异方差2) 在不存在异方差假设条件下，统计量T R2 7 2(5)其中T表示样本容量，R2是辅助回归式(4 — 3)的OLS估计式的可决系数自由度5 表示辅助回归式(4 — 3)中解释变量项数(注意，不计算常数项)T R 2属于LM统计 量3) 判别规则是若T R 2 < Z2a (5),接受H0 (ut具有同方差)若T R 2 > 伽 (5),拒绝H0 (ut具有异方差)【实验软件】Eview6【实验要求】熟练掌握异方差white检验方法【实验内容】建立并检验我国部分城市国民收入y和对外直接投资FDI异方差模型【实验方案设计】下表列出了我国各地区农村居民家庭人均纯收入与家庭人均生活消费支出的数据，并利 用统计软件Eviews建立异方差模型表1各地区农村居民家庭人均纯收入与家庭人均生活消费支出的数据（单位：元）地区家庭人均 纯收入家庭生活消 费支出地区家庭人均 纯收入家庭生活消 费支出北京9439.636399.27湖北3997.483090天津7010.063538.31湖南3904.23377.38河北4293.432786.77广东5624.044202.32山西3665.662682.57广西3224.052747.47内家古3953.13256.15海南3791.372556.56辽宁4773.433368.16重庆3509.292526.7吉林4191.343965.44四川3546.692747.27黑龙江4132.293117.44贵州2373.991913.71上海10144.628844.88云南2634.092637.18江苏6561.014786.15西藏2788.22217.62浙江8265.156801.6陕西2644.692559.59安徽3556.272754.04甘肃2328.922017.21福建5467.084053.47青海2683.782446.5江西4044.72994.49宁夏3180.842528.76山东4985.343621.57新疆3182.972350.58河南3851.62676.41【实验过程】1、启动Eviews6软件，建立新的workfile.在主菜单中选择【File】--【New】--【Workfile】，弹出Workfile Create对 话框，在 Workfile structure typ 中选择 unstructured/undted.然后在 observations 中输 入31.在 WF中输入 Workl,点击OK按钮。

如图：口 Workfile: WORK1 - (d:\documents\workl.wfl)View| Proc| Object | Print | Save | Details + 卜 | Show | Fetch | Store | Delete | Genr | Sample |Range: 1 31 - 31 obsSample: 1 31 - 31 obsDisplay Filter *E C 回 res id2、数据导入且将要分析的数据复制黏贴.在主菜单的空白处输入data x y按下enter将家庭人均纯收入X和家庭生活消费Y支出的统计资料数据复制黏贴如图:□ Group: UNTITLED Workfile: WQRKl::Untitled\View | Proc | Object | Print | Name Freeze | | Default ▼ | Sort | Transpose Edit+/-|Smpl4-/-|TobsXY154935.3403621.570*163351.6002676.410173997.4303090.000183904.2003377.330195624.0404202.320203224.0502747.470213791.3702556.5602235092902526.700233546.6902747.270242373.9901913.710252634.0902637.1802627S3.2002217.620272644.6902559.590282328.9202017.210292633.7'SO2446.5003031 SO.840252S.760J3131S2.9702350 5804川 —I卜3、定性分析异方差，利用散点图做初步判断。

Path 二 r'\i Ic a-fc\IP-nnirn\rlnr注：散点呈现递增型，说明存在异方差4、异方差white检验1）建立回归模型：LS Y C X□ Equation: UNTITLED Workfile: UN7TTLED::Untitled\ | = || 回 |［田，View Proc | Object Print Name Freeze Estimate: Forecast Stats ResidsDependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 05703714 Time: 21:38Sample (adjusted}: 1970 2000Included observations: 31 目「詞ustmEntsVariable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C 231.7840 303.5786 0.763506 0.4&13X 1.2S60O5 0.081700 15.12351 0.0000R-squared 0.337475 Mean dependent var 4443.526Adjusted R-squared O.0SS595 S.D. dependent var 1972.072S.E. of regression 672.8354 Aka ike info criterion 15.92322Sum squared resid 13128516 Schwarz criterion W.01&73Log likelihood -244.8099 Hannan-Quinn criter. 15.95330F-statisti匚 223.7207 Durbin-Watson stat 1.183209ProtJfF-statistic) 0.000000White检验结果1其中F值为辅助回归模型的F统计量值。

取显著水平Q二0・05 ,由于X 2⑵=5.99 < nR 2 = 6.5 4 6 2 1所以存在异方差性实际应用中可以直接观察相伴概率 0.05p值的大小，若p值较小，则认为存在异方差性反之，则认为不存在异方差性5、调整异方差性(1)在Eviews命令窗口中依次键入命令：Series y1=y/xSeries x1=1/xLs y1 c x1□ Equation: UNTITLED Workfile: WORKl::Unt田曰或 Vi亡理 |Prcid°bj&:t| Print|Nanie|FrEzie| Estim日ts | F□「亡cast | Stats | R亡sids |Dependent Variable: Y1Method: Least Squares□ ate: 05^03^14 Time: .22:04-Sampie: 1 31Included observations: 31VariableCoefficientStd. Error t-StatisticProb.C0.6351980.051256 1.2.392730.0000X1559.1350187.6573 2.9795540.0058R-squared0.234379Mean dependent var0.730104Adjusted R-squared0.207978S.D. dependent var0.101250S.E. of regression0.090100Akaike info criterion-1.913278Sum squared resid0.2S5463Schwarz criterion-1.820763Log likelihood31.65581Hannan-Quinn criter.-1.883121F-statistic3.S7774.2Durbin-Watson stat1.949202ProbfF-statistic)0.005787(2)对所估计的模型再进行 White检验，观察异方差的调整情况•在方程窗口上点击View\Residual\Test\White HeteroskedastcityWhite检验结果2其中F值为辅助回归模型的F统计量值。

取显著水平«二0.05，由于咒爲5(2)二5.99 < nR 2二6.546215,所以不存在异方差性实验分析】我国部分城市国民收入y和对外直接投资FDI存在异方差不管是根据散点图还是经 过white检验，都能得出这样的结论从White检验结果1,我们可以看到，取显著水平0.05，由于X 2⑵=5.99 < nR 2 = 6.546215，存在异方差性调整后，同样取显著 0.05水平0.05，由于x 2 (2)二5.99 < nR2二6.546215，不存在异方差性0.05【小结】通过这次实验操作，知道了怎样运用eviews软件进。