1 / 22

实验四 异方差

实验四 异方差. 【 实验目的 】 掌握异方差性的检验及处理方法。 【 实验内容 】 表 4 － 11 列出了 2003 年我国各地区的 FDI 和 GDP 的数据，利用 Eviews 建立我国各地区 FDI 对 GDP 的回归模型。. 表 4 － 1 我国各地区 2003 年 FDI 和 GDP 的数据. 【 实验步骤 】 一、输入数据 在 Eviews 中输入命令 Create u 30 Data fdi gdp 然后输入表 4 － 1 中的数据。 （一）建立回归模型 在 Eviews 中输入命令 ls fdi c gdp

atalo
Download Presentation

实验四 异方差

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript

  1. 实验四 异方差 School of economics,Qingdao university

  2. 【实验目的】 掌握异方差性的检验及处理方法。 【实验内容】 表4－11列出了2003年我国各地区的FDI和GDP的数据，利用Eviews建立我国各地区FDI对GDP的回归模型。

  3. 表4－1 我国各地区2003年FDI和GDP的数据

  4. 【实验步骤】 一、输入数据 在Eviews中输入命令 Create u 30 Data fdi gdp 然后输入表4－1中的数据。 （一）建立回归模型 在Eviews中输入命令 ls fdi c gdp 建立FDI对GDP的回归模型，结果如下

  5. （二） 检验异方差 （1）分析残差图 输入如下的命令，genr resid2=resid^2 生成 的序列，可以描图来侦察异方差。 输入命令 Scat gdp resid2，会输出如图4－1的散点图。 图4－1 残差平方和对gdp的散点图

  6. （二）正式的检验 1．怀特（White）的一般异方差检验 在估计结果窗口，点击View－Residual Tests－White Heteroskedasticity（no cross terms）（图4－2）。 图4－2 选择White Heteroskedasticity（no cross terms）检验

  7. 第一个表的第二行表示的就是white检验的结果。由于p值小于0.05，可以认为存在异方差。第一个表的第二行表示的就是white检验的结果。由于p值小于0.05，可以认为存在异方差。

  8. 四、异方差的解决 1．加权最小二乘法（WLS） 根据上面的结果，可以考虑以原始模型等式两边同时乘以 ，来消除异方差性。点击估计结果窗口的Estimate，在模型设定窗口中输入 （fdi/gdp^0.5） (1/gdp^0.5) gdp^0.5， 会输出如下结果

  9. 也可以在模型Option窗口中选择WLS方法，在Weight处输入1/(gdp^0.5)，如图4－3所示。也可以在模型Option窗口中选择WLS方法，在Weight处输入1/(gdp^0.5)，如图4－3所示。 图4－3 选择WLS方法

  10. 为了验证WLS后的回归模型没有异方差，可以在进行一次White的异方差检验，结果如下。可见，异方差消除了。为了验证WLS后的回归模型没有异方差，可以在进行一次White的异方差检验，结果如下。可见，异方差消除了。

  11. 2．对数转换 输入命令ls log(fdi) c log(gdp)，可以得到如下的结果 回归系数和方程都是高度显著性。White异方差检验的结果如下，可见异方差也不存在。

  12. 例4.1 个人储蓄（Y）与可支配（X）收入模型

  13. 例4.1 个人储蓄（Y）与可支配（X）收入模型 Goldfeld-Quandt 检验 去掉中间9个观测值。 用第1个子样本回归： ，SSE1=150867.9 用第2个子样本回归： ，SSE2=958109.4 H0: ut 具有同方差， H1: ut 具有递增型异方差。 ③ 构造F统计量。 因为F =6.35 > F0.05 (9, 9) = 3.18，存在异方差。

  14. 例4.1 个人储蓄（Y）与可支配（X）收入模型 White检验 White检验式 White检验的EViwes操作：在回归式窗口中点击View键选Residual Tests/ White Heteroskedasticity 功能。 (含有无交叉项两种选择。)

  15. 例4.1 个人储蓄（Y）与可支配（X）收入模型 点击此处 加权估计（WLS）方法（1） 填入权数

  16. 例4.1 个人储蓄（Y）与可支配（X）收入模型 加权估计（WLS）方法（1）

  17. 例4.1 个人储蓄（Y）与可支配（X）收入模型 加权估计（WLS）方法（2）: 用加权变量回归 自己把回归式还原为Y对X回归情形。 回归系数OLS估计结果是0.088，WLS估计结果是0.090。0.09的统计特性更好。

  18. 对于截面数据一定要先按解释变量排序才有可能观察到异方差对于截面数据一定要先按解释变量排序才有可能观察到异方差 案例1：取1986年中国29个省市自治区农作物种植业产值yt（亿元）和农作物播种面积xt（万亩）数据研究二者之间的关系。得估计的线性模型如下， yt = -5.6610 + 0.0123 xt (-0.6) (12.4) R2 = 0.85, T = 29

  19. 残差图中看不到异方差（左图）。原因是没有把数据按解释变量排序。数据排序并估计后得到的残差图明显存在异方差（右图）。残差图中看不到异方差（左图）。原因是没有把数据按解释变量排序。数据排序并估计后得到的残差图明显存在异方差（右图）。

  20. 附录：用EViews 4.0给序列中的数据排序 在Workfile窗口点击Procs键并选择Sort Series功能，将出现一个要求填写以哪一个序列为标准（基准序列）排序的对话框。填写基准序列名，并在下侧的另一个选择框中说明是按从小到大排列（Ascending），还是从大到小排列（Descending）。缺省的选择是从小到大排列。

  21. 附录：用EViews 5.0、6.0给序列中的数据排序 在Workfile窗口点击Proc键并选Sort Curent Page功能，将出现一个警告栏。 点击Yes后，将出现一个要求填写以哪一个序列为标准（基准序列）排序的对话框。过程与EViews 4.0相同。 注意，这种操作是把工作文件中所有的变量都以选定的变量为标准排序。所以若希望保留原数据时，应先备份一个工作文件。

More Related