實(shí)驗(yàn)二 異方差、序列相關(guān)的檢驗(yàn)及修正

1、實(shí)驗(yàn)二：異方差和自相關(guān)模型的檢驗(yàn)和處理一、實(shí)驗(yàn)名稱和性質(zhì)所屬課程計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)實(shí)驗(yàn)名稱異方差、自相關(guān)模型的檢驗(yàn)和處理實(shí)驗(yàn)學(xué)時(shí)2實(shí)驗(yàn)性質(zhì)驗(yàn)證必做/選做必做二、實(shí)驗(yàn)?zāi)康氖煜Views軟件在自相關(guān)模型中的基本使用方法;掌握異方差、自相關(guān)模型的檢驗(yàn)和處理方法；三、實(shí)驗(yàn)的軟硬件環(huán)境要求硬件環(huán)境要求：科學(xué)計(jì)算與經(jīng)濟(jì)分析實(shí)驗(yàn)室，計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)設(shè)備，需要連接Internet使用的軟件名稱、版本號(hào)以及模塊帶Windows操作系統(tǒng)以及EViews應(yīng)用演示軟件。四、知識(shí)準(zhǔn)備前期要求掌握的知識(shí)：了解EViews軟件在自相關(guān)和異方差分析中的基本概念和基本功能，理解違背線性回歸模型的基本假設(shè)中的自相關(guān)和異方差產(chǎn)生的原因，解決這

2、兩類問(wèn)題的基本理論。實(shí)驗(yàn)相關(guān)理論或原理：理解線性模型違背基本假設(shè)：誤差項(xiàng)同方差性、無(wú)序列相關(guān)性的含義及其在實(shí)際經(jīng)濟(jì)問(wèn)題中產(chǎn)生的原因；掌握線性模型異方差性和序列相關(guān)性的檢驗(yàn)的統(tǒng)計(jì)思想和EViews實(shí)現(xiàn)。掌握線性模型異方差性和序列相關(guān)性的處理方法統(tǒng)計(jì)思想和EViews實(shí)現(xiàn)。實(shí)驗(yàn)流程:線性回歸模型假設(shè)一線性回歸模型異方差和序列相關(guān)性檢驗(yàn)一線性回歸模型異方差和序列相關(guān)性的處理一線性回歸模型的修正。五、實(shí)驗(yàn)材料和原始數(shù)據(jù)表2.1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)從事農(nóng)業(yè)經(jīng)從事農(nóng)業(yè)經(jīng)地區(qū)人均消費(fèi)營(yíng)其他收入地區(qū)人均消費(fèi)營(yíng)其他收入支出的收入支出的收入XIX2X1X2北京天津河北山西內(nèi)蒙古遼寧吉

3、林黑龍江上海江蘇浙江安徽福建江西山東河南3552.12050.91429.81221.61554.61786.31661.71604.54753.22374.73479.21412.42503.1172019051375.6表2.2579.11314.6928.8609.81492.81254.31634.61684.1652.51177.6985.81013.110531027.812931083.84446.42633.11674.81346.2480.51303.6547.6596.25218.42607.23596.61006.92327.71203.81511.61014.12703

4、.361242.92526.91550.621068.8875.61357.431386.7839.81475.16883.210881497.52919.31067.71098.39764647.81336.251123.711331.031127.371330.451388.791350.232703.361550.62889.4644.3589.6814.4614.8876621.6887803.8753.5859.6963.41300.11242.91068.819782001年中國(guó)商品進(jìn)口與國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值410.32526.9875.6年份國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值(GDP)商品進(jìn)口(M)年份國(guó)內(nèi)生

5、產(chǎn)總值(GDP)商品進(jìn)口(M)19783624.1108.9199018547.9533.5197919801981198219831984198519861987198819894038.24517.84862.45294.75934.571718964.410202.211962.514928.316909.2156.7200.2220.2192.9213.9274.1422.5429.1432.1552.7591.41991199219931994199519961997199819992000200121617.826638.134634.446759.458478.167884.67

6、4462.678345.282067.4689442.295933.3637.9805.91039.61156.11320.81388.31423.71402.416572250.92436.1六、實(shí)驗(yàn)要求和注意事項(xiàng)能用EViews軟件完成線性回歸模型的異方差和序列相關(guān)性的檢驗(yàn)和處理，以及對(duì)模型的修正。能對(duì)軟件輸出的結(jié)果能做較詳細(xì)的分析，能結(jié)合數(shù)據(jù)提出自己的見(jiàn)解。七、實(shí)驗(yàn)內(nèi)容及步驟(一)異方差1.加載工作文件。（1）建立工作文件的方法是點(diǎn)擊File/New/Workfile,選擇新建對(duì)象類型為工作文件，選擇數(shù)據(jù)類型，注意本數(shù)據(jù)是截面數(shù)據(jù)。建立工作文件，建立新序列，建立空組。創(chuàng)建三個(gè)序列Y（人均

7、消費(fèi)支出）、Xl（從事農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)的收入）、X2（其他收入）并輸入數(shù)據(jù)。進(jìn)入界面后輸入數(shù)據(jù)如圖31，3-2所示。Torkfile:UNTITLEDView|Procs|Objects|Save|Label+/-|Show|Fetch|store|DeleGenr|SaRange:131Filter:Sample:131DefaultEq:Noneresidx1:：:2X1丁丁丁Lastupdated:05/02/10-09:01A1579.100021314.6003928.80004609.800051492.800G1254.30071634.600$1684.1009652.50001011

8、77.60011985.8000V12emi圖32圖312.選擇方程（1）根據(jù)消費(fèi)理論，中國(guó)農(nóng)村居民人均消費(fèi)主要由人均純收入決定，為了考察從事農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)的收入和其他收入對(duì)農(nóng)村居民消費(fèi)支出增長(zhǎng)的影響，考慮雙對(duì)數(shù)模型：InY=p+pInX+pInX+y01122先對(duì)模型進(jìn)行估計(jì)。方法如下：Object/NewObject/Equation,得到如圖33結(jié)果：33得到OLS法估計(jì)結(jié)果為：InY=1.6025+0.32541nX+0.50701nX12R2=0.7819,DW=1.964，擬合效果不好，以下進(jìn)行對(duì)模型異方差檢驗(yàn)。在檢驗(yàn)之前，在命令窗口中輸入seriese=resid然后敲回車，將殘差序列

9、的值保存在e中。（3）異方差檢驗(yàn)。農(nóng)村居民人均消費(fèi)的支出的差別可以認(rèn)為主要是非農(nóng)經(jīng)營(yíng)收入及其他收入的差別，因此若存在異方差，則可能是由X引起的。將殘差平方e2和與InX做散點(diǎn)圖，2i2如圖34所示，結(jié)果表明，存在單調(diào)遞增型異方差。EVievs-Graph:UHTITLEDforkfile:UNTITLED匚)叵岡口遠(yuǎn)山疋wclo山K圖34再進(jìn)行懷特檢驗(yàn)，e2與lnX,lnX,(lnX)2,(lnX)2,lnXlnX作輔助回歸，得圖35i121212所示圖35由懷特統(tǒng)計(jì)量nR2=31x0.4368=13.54，該值大于5%顯著性水平下自由度為5的咒2分布的相應(yīng)臨界值X2二11.07，故拒絕同方差

10、性的原假設(shè)。0.05異方差的修正。存在異方差的模型，一般選擇采用加權(quán)最小二乘法對(duì)原模型進(jìn)行修正。選擇1/abs(e)為權(quán)重進(jìn)行加權(quán)最小二乘估計(jì)。步驟為：Object/NewObject/Equation,在出現(xiàn)窗口中輸入log(y)clog(xl)log(x2)，點(diǎn)窗口上方的options,在WeihgtedLS/TSLS前打勾，并在Weight:后輸入1/abs(e)，點(diǎn)確定，過(guò)程及結(jié)果如圖3-6所示。EquationEstimationSpecificationOptions|-LS&TSLSoptionslielu丄un血uuani丄j丄廠consistentcoefficient(Vh

11、iteCNeweyVestFWeightedLS/TSLS(notavailablewithWeight:|l/abs(e)|-ARMAoptions_Startingcoefficient|OLS/TSLS3叼B(yǎng)ackcastMAterms-IterationcontrolMax(500Convergence:|o.0001廠Displaysettings-Derivatives一Selectmethodto(AccuracyCSpeed確定I取消圖36IUsenumericonlInY=1.2279+0.37571nX+0.5101lnX，R2二0.9999,DW二2.487312從顯著性

12、Prob值都較小(0.05),可知，變量和程都通過(guò)顯著性檢驗(yàn)。(二)序列相關(guān)1.加載工作文件。（1）建立工作文件的方法是點(diǎn)擊File/New/Workfile,選擇新建對(duì)象類型為工作文件，選擇數(shù)據(jù)類型和起止日期。建立工作文件，建立新序列，建立空組。創(chuàng)建兩個(gè)個(gè)序列M（中國(guó)商品進(jìn)口）、GDP（國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值）、進(jìn)入界面后輸入數(shù)據(jù)如圖37所示。Torkfile:UNTITLED4-(c:docuentsf.0ViewProce|Objects|Save|Label!/-|ShowFetch)StoreDeleteGera-|SaRange:19782001Filter:*DefaultEq:NoneS

13、ample:19782001g即mresid圖372.選擇方程（1）通過(guò)OLS法建立商品進(jìn)口方程，回歸結(jié)果如圖3-8所示圖38方程和有關(guān)統(tǒng)計(jì)量的值為：MM=152.90+0.020XGDP,R2二0.9484,R2二0.9460,DW二0.6279tt2）進(jìn)行序列相關(guān)性檢驗(yàn)。在命令窗口中輸入seriese=resid然后敲回車，將殘差序列的值保存在e中。分別做殘差e與時(shí)間t,e,e的關(guān)系圖，分別如圖3-9,3-10所示。ttt1結(jié)果表明，隨機(jī)項(xiàng)出現(xiàn)正序列相關(guān)性。圖39圖310D.W.檢驗(yàn)結(jié)果表明，在5%的顯著性水平下，n=24,k=2，查表得d=1.27,d=1.45,lu由于DW.=0.628d=1.43，已不存在自相關(guān)。u也可通過(guò)上課時(shí)講的LM檢驗(yàn)，通過(guò)LM檢驗(yàn)的統(tǒng)計(jì)量nRt伴隨概率及輔助回歸方程中相應(yīng)殘差resid滯后項(xiàng)顯著性檢驗(yàn)有無(wú)通過(guò)共同決定自相關(guān)的階數(shù)。經(jīng)檢驗(yàn)，存在2階自相關(guān),因此在用廣義差分模型修正時(shí)，可直接在命令窗口中輸入:lsmcgdpar（1）ar（2）敲回車。八、實(shí)驗(yàn)結(jié)果和總結(jié)（1）能掌握EVi