异方差实验报告

1、精选优质文档-倾情为你奉上附件二：实验报告格式（首页） 山东轻工业学院实验报告 成绩 课程名称 计量经济学 指导教师 实验日期 2013.5.18 院（系） 商学院会计系 专业班级 会计 实验地点 实验楼二机房 学生姓名 学号 同组人 无 实验项目名称 异方差的检验 一、 实验目的和要求1、理解异方差的含义后果、2、 学会异方差的检验与加权最小二乘法要求熟悉基本操作步骤，读懂各项上机榆出结果 的含义并进行分析 3、掌握异方差性问题出现的来源、后果、检验及修正的原理，以及相关的Eviews操 作方法 4、练习检查和克服模型的异方差的操作方法。 5、掌握异方差性的检验及处理方法 6、用图示法、斯皮

2、尔曼法、戈德菲尔德、white验证法，验证该模型是否存在异方差 二、 实验原理1、异方差的检验出消除方法2、运用EVIEWS软件及普通最小二乘法进行模型估计3、检验模型的异方差性并对其进行调整三、 主要仪器设备、试剂或材料Eviews软件、课本教材、电脑 四、 实验方法与步骤一、准备工作。建立工作文件，并输入数据，用普通最小二乘法估计方程（操作步骤与方法同前），得到残差序列。1、CREATE U 1 31 回车2、DATA Y X 回车 输入数据obsYX1264877721059210390995441311050851221097961071191274061274785031349994

3、31142691058815522118981673012950176631377918575148191963515122221163161702228801715782412718165425604191400265002018292676021220028300222017274302321052956024160028150252250321002624203250027257035250281720335002919003600030210036200312800382003、LS Y C X 回车用最小二乘法进行估计出现Dependent Variable: YMethod: Le

4、ast SquaresDate: 05/18/13 Time: 11:19Sample: 1 31Included observations: 31VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C-700.411116.6679-6.003460X0.0.18.195750R-squared0. Mean dependent var1266.452Adjusted R-squared0. S.D. dependent var846.757S.E. of regression244.4088 Akaike info criterion13.8979S

5、um squared resid Schwarz criterion13.99042Log likelihood-213.418 F-statistic331.0852Durbin-Watson stat1. Prob(F-statistic)0用普通最小二乘法进行估计，估计结果如下=700.41+0.Xi R2=0.92 =0.92 F=335.82 t=(-6.0) (18.2) 括号内为t统计量。1=0.说明在其他因素不变的情况下，可支配收入每增长1元，个人储蓄平均增长0.元。=0.92 , 拟合程度较好。在给定=0.05时，t=18.2 > =2.055 ，拒绝原假设，说明销售收

6、入对销售利润有显著性影响。F=335.82 > = 4.18 ,表明方程整体显著。(一).图示检验法分别绘制X、Y坐标系散点图，命令如下：Scat x yGenr e2=resid2Scat x e2出现可以看出，随着可支配收入x的增加，储蓄y的离散程度增加，表明随机误差项ui存在异方差性。（二）斯皮尔曼等级相关系数检验命令scat x e2sort x data x dd1（输入1-31）ls y c x 出现Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 05/18/13 Time: 11:25Sample: 1 31Included

7、observations: 31VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.  C-700.4110116.6679-6.0.0000X0.0.18.195750.0000R-squared0.    Mean dependent var1266.452Adjusted R-squared0.    S.D. dependent var846.7570S.E. of regression244.4088    

8、Akaike info criterion13.89790Sum squared resid.    Schwarz criterion13.99042Log likelihood-213.4175    F-statistic331.0852Durbin-Watson stat1.    Prob(F-statistic)0.sort x data x dd1ls y c x genr e1=abs(resid)sort e1 data e1 dd2genr r=1-6*s

9、um(dd2-dd1)2)/(313-31)genr z=r*sqrt(30)出现3.326即等级相关数是显著的，说明储蓄计量模型的随机误差项存在异方差性。R=0. z=3. 给定显著性水平=0.05，查正态分布表，得,因为Z=3.331.96，所以拒绝H0,接受H1,即等级相关系数是显著的，说明储蓄计量模型的随机误差项存在异方差性。(三)、Goldfeld-Quant检验命令sort x smpl 1 11 ls y c x Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 05/18/13 Time: 11:36Sample: 1 11Incl

10、uded observations: 11VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.  C-744.6351195.4108-3.0.0041X0.0.5.0.0003R-squared0.    Mean dependent var331.3636Adjusted R-squared0.    S.D. dependent var260.8157S.E. of regression129.4724    A

11、kaike info criterion12.72778Sum squared resid.9    Schwarz criterion12.80012Log likelihood-68.00278    F-statistic31.58011Durbin-Watson stat1.    Prob(F-statistic)0.smpl 21 31 ls y c x Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 05/18/1

12、3 Time: 11:39Sample: 21 31Included observations: 11VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.  C666.3811911.25850.0.4832X0.0.1.0.1352R-squared0.    Mean dependent var2152.909Adjusted R-squared0.    S.D. dependent var354.4462S.E. of regression327.7

13、867    Akaike info criterion14.58557Sum squared resid.0    Schwarz criterion14.65791Log likelihood-78.22063    F-statistic2.Durbin-Watson stat2.    Prob(F-statistic)0.计算F=rss2rss1=0.2960>F0.05(9,9)=3.18，说明储蓄计量模型的随机误差项

14、存在异方差.记下第一个残差平方和：.9 记下第二个残差平方和：.0。计算F=6.41，给定显著性水平=0.05，查F分布表V1=V2=11-2=9,F0.05(9,9)=3.18,因为F=6.413.18，所以接受备择假设，即储蓄计量模型的随机误差项存在异方差性。(四).White检验命令smpl 21 31 ls y c x smpl 1 31 ls y c x出现Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 05/18/13 Time: 11:43Sample: 1 31Included observations: 31VariableCo

15、efficientStd. Errort-StatisticProb.  C-700.4110116.6679-6.0.0000X0.0.18.195750.0000R-squared0.    Mean dependent var1266.452Adjusted R-squared0.    S.D. dependent var846.7570S.E. of regression244.4088    Akaike info criterion13.89

16、790Sum squared resid.    Schwarz criterion13.99042Log likelihood-213.4175    F-statistic331.0852Durbin-Watson stat1.    Prob(F-statistic)0.White Heteroskedasticity Test:F-statistic5.    Probability0.Obs*R-squared9. 

17、   Probability0.Test Equation:smpl 1 31 ls y c xDependent Variable: RESID2Method: Least SquaresDate: 05/18/13 Time: 11:46Sample: 1 31Included observations: 31VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.  C19975.9882774.930.0.8111X-2.8.-0.0.7879X20.0.0.0.4135R-squared0. 

18、;   Mean dependent var55881.73Adjusted R-squared0.    S.D. dependent var77875.67S.E. of regression67748.39    Akaike info criterion25.17675Sum squared resid1.29E+11    Schwarz criterion25.31553Log likelihood-387.2397 

19、60;  F-statistic5.Durbin-Watson stat2.    Prob(F-statistic)0.Obs*R-squared=9.>X2(0.05)=6.0，所以结论是该回归模型中存在异方差.因为TR2=31×0.2936=9.1，所以结论是该回归模型中存在异方差.其中obs*R-squared等于9.表示的就是统计量TR2的值。(五)克服异方差命令smpl 1 31 ls y c x Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 05/18/1

20、3 Time: 11:52Sample: 1 31Included observations: 31VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.  C-700.4110116.6679-6.0.0000X0.0.18.195750.0000R-squared0.    Mean dependent var1266.452Adjusted R-squared0.    S.D. dependent var846.7570S.E. of regressi

21、on244.4088    Akaike info criterion13.89790Sum squared resid.    Schwarz criterion13.99042Log likelihood-213.4175    F-statistic331.0852Durbin-Watson stat1.    Prob(F-statistic)0.genr ww=1/abs(resid)ls (w=1/x) y c xDependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 05/18/13 Time: 12:03Sample: 1 31Included observations: 31VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.  C-700.4110116.6679-6.0.0000X0.0.18.195750.0000R-squared0.    Mean dependent var1266.