《计量经济学》实验报告异方差

1、计量经济学实验报告 异方差（五）一、实验内容为了了解某社区居民的消费情况，现从该社区随机抽取了35个家庭，取得了如下的一组数据，其中X为可支配收入，Y为消费性支出，试建立两者适当的回归模型，然后检验该模型是否存在异方差，如果存在异方差，请设法消除异方差。可支配收入X消费性支出Y二、实验目的1、掌握异方差出现的来源、后果、检验及修， 法。2、建立工作文件，输入数据、利用最小二乘法建立方程，进行残差的怀华、利用加权最小一乘法修正异方差，列出方正 性，列出检验结果。E的原理，以及相关的EViews软件操作方寺（white ）异方差检验；呈及主要统计量，检验是否消除了异方差三、实验步骤（简要写明实验步

2、骤）1、首先建立一个工作文件、建立回归模型；2、由于这是截面数据，所以要检验是否存在异方差）、可以从图形的角度来检验，为此首先生成该残差序列;）、WHIT瑞验3、消除异方差，WLS古计法1-155.02202-54 7614130 4933604-30.755475273,60695120.29197-2 7039238*175 27369-110693810106.548311-63.299961282.8897313135279914204081715152.865515-234.20921721079519-13.9290519SO. 16340点击resid得到残差项n g. GKc

3、-tz127232 25匚2299S.S12r 30 24341241350.965匚574860.76614470.1577.311202匚330720.83912253.11 W11782.72114664.394126870.7071318300.54r 1441649.34PR3 1Rr 1654353 99r 17_ 凉 15239w194,013+192515.372r 2o39217.42r 211241.5542219517 BS*3一 4 k 生上方输入genr e2=residA2im 111 Di.c2,8002.400-2mo -1,600 -1.200-900-400

4、!1020,000 40,000 60,000 30,000 100,00。E2yn ir.; r.r. i v ii点击e2和x右键as grop得到散点图E111 619367E111 61936720.907450r 3779543140 60306150 05306562 47004675.717600S1.306166g1.404429102.255820111,810249121.32279512V850017140.347255r is3.2704361S1 216341175.494004131763393r is8934376201.84965921&.1S4430222.3

5、5959023(在上方输入 genr e1=abs (resid)M&tTiad: Least SquaresDate:Time： 19:25Sample- 1 35Included observations 35VariaNeQoeflldentSid Error t-StatisticPro&.C-20,742619.445874-2 1959440.0155LOG凶4.0550711.3117563 09133200040Squared0.224557Mean d即gnCwnt98.428411Adjusted R-&quared0.201059S.D. dependent var2.8

6、94488S.E. of regression2.587195Make Info criterion4 794471Sum squared resid220.8881Schwarz enterion4.833340Log likelihood-81,90324Hannan-Quinn errter.4.825151F-statistic9.556331Durtin-Watson sUt2J55571Prob(F-statistic)0.004433PrlntNamhFreza EJtiffteF4rra0t5tatMRld4l-lelerosKedasticit Test: WhiteF-st

7、atistic11.6S448Prob F(Z320.0002Obs*F?-squared14 77200Prob Clii-Squaref2)0.0300Scaled explained S3S.39B701Prob. Clii-3quaret2)0 0(391T 蛉 t Equalion:Dependent Variable; RESIDESMethod: Least SquaresDate： 05/13J16 Time： 19:34Sample 1 35Included ooservalions 35Variable Coefficient 3td Error t-Statistlc P

8、roc.G嘘 850,5933975010-0.0717130 9433XC 40467455515470.0072890 9942XA20.010301001763。0.5842840.5531R-squaredC 422059Mean dependent var20599.49Adjusl&d R-squaredC 335939S.D. dependentvar26006.29S.E of regression19594.75Akai ke info cnterlon22B8573Sum squared resid1.23E+10Schwarz criterion22.S1904Log l

9、ikelihood-394C002Hannan-Quinn ite2273175F*statistic11.6C448Durbin-Watson stat2353075ProD(F-5tatistic)0.0 DC 155i 11 -PitI i v i - i- , 11- -.Fc在上方输入Is y c x ，点击view中的White检验得到数据Sample: 1 35Included observations:35Weighting series: 1/XWaighttype:Standard dsviation (average scaling)A.ariableC o effi c

10、i e nlStd Error (-StatisticProbC-227 WO109 4062-2 0793370.0454X0.979849006038715.22 SOS0 0000Weighted StatisticsR-sqiu 鹏 dC. 868621M e an dgpen加小十1253.226Adjusted R-siuared0 885246S D de pendent var954 4549S.E. Mregres.sion176.B14GAkaike info criterion13.24353Sum squared resid1031695.Schwarz ent。non

11、13.S2540Log likelihood-2297617Hannan-Quinn criter.13.27421F-statistic2632849Dur0in-Vbfat5on stat2.231674Prot)(F-statjstic；o.oooooaY.eighred mean dep1460162Unweigntea S1atistiesR-squared0 087333Meari dependentvar1176 585-枇justed R-siuared0,894434S D de pendent var462.0307S.E. olregression157.0671Sum squared r&sidS141126Durbin-Watson stat2 084174四、实验结果及分析1、回归估计结果：y =+残 差 序 列 得 到 的 图 形 为表明是否存在异