計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)異方差地檢驗(yàn)與修正實(shí)驗(yàn)報(bào)告

1、WORD格式計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)實(shí)驗(yàn)報(bào)告專業(yè)資料整理WORD格式關(guān)于異方差性的檢驗(yàn)與修正2021/11/18學(xué)院：國際教育學(xué)院專業(yè)：國際經(jīng)濟(jì)與貿(mào)易班級(jí)： 10 級(jí)一班*：苗子凱學(xué)號(hào)： 1014102025專業(yè)資料整理WORD格式計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)實(shí)驗(yàn)國貿(mào)一班苗子凱學(xué)號(hào)： 1014102025一異方差檢驗(yàn)運(yùn)行 Eviews, 依次單擊 file newwork file unstructed observation 20。命令欄中輸入“ data y x ，翻開“ y x 表，接下來將數(shù)據(jù)輸入其中。然后開始進(jìn)展 LS 回歸，命令欄中輸入“ ls y c x回車，即得到回歸結(jié)果如下專業(yè)資料整理WORD格式2 / 6

2、專業(yè)資料整理WORD格式計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)實(shí)驗(yàn)國貿(mào)一班苗子凱學(xué)號(hào)： 1014102025回歸方程為： Y = 272.3635389 + 0.7551249391*X二開場檢驗(yàn)異方差White 檢驗(yàn)法 :依次單擊 View Residual Tests Heteroskedasticity test Whit 經(jīng)估計(jì)出現(xiàn) white檢驗(yàn)結(jié)果，如以下圖 ：nR 212 .655% 置信水平下的卡方值5 .99所以拒絕原假設(shè)，說明模型存在異方差Goldfeld-Quanadt檢驗(yàn)法： 在命令欄中直接輸入：ls y c xsort 1 20(進(jìn)行排序 ) smpl 1 8 ls y c x enter得到如

3、下結(jié)果：專業(yè)資料整理WORD格式3 / 6專業(yè)資料整理WORD格式計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)實(shí)驗(yàn)國貿(mào)一班苗子凱學(xué)號(hào)： 1014102025繼續(xù)取樣本，在命令欄中直接輸入：smpl 13 20 ls y c x enter得到如下結(jié)果：專業(yè)資料整理WORD格式4 / 6專業(yè)資料整理WORD格式計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)實(shí)驗(yàn)國貿(mào)一班苗子凱學(xué)號(hào)： 1014102025計(jì)算 F 統(tǒng)計(jì)量： F=RSS2/RSS1=615472.0/126528.3 =4.864 ； F=4.864> F0.05 6,6 =4.28 ，拒絕原假設(shè)，說明模型確實(shí)存在異方差性。帕克檢驗(yàn)重新翻開 eviews ，依次鍵入以下步驟： file newwo

4、rk fileunstructed observation 20。命令欄中輸入“ data y x，翻開“ y x表，接下來將數(shù)據(jù)輸入其中。然后鍵入： genr lne2=log(resid2) genr lnx=log(x)ls lne2 c lnx得到結(jié)果如下：可得到=3.47 ，且 t=2.89 ，說明顯著性明顯，而的顯著性不為零意味著存在顯著性。異方差的修正：輸入：Genr w1 = 1/x1/2Ls(w=w1) y c x專業(yè)資料整理WORD格式5 / 6專業(yè)資料整理WORD格式計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)實(shí)驗(yàn)國貿(mào)一班苗子凱學(xué)號(hào)： 1014102025得到如以下圖如以下圖 與不加權(quán)的最小二乘法結(jié)果相比，加權(quán)最小二乘法估計(jì)使得 X 前的參數(shù)估