异方差的检验

实验五异方差性【实验目的】掌握异方差性的检验及处理方法【实验内容】第四章习题8㈠检验异方差性⒈图形分析检验⑴观察消费性支出（Y）与可支配收入（X）的相关图：SCATXY从图中似乎看不出异方差性（2）残差分析首先将数据排序（命令格式为：SORT解释变量），然后建立回归方程。在方程窗口中点击Resids按钮就可以得到模型的残差分布图（或建立方程后在Eviews工作文件窗口中点击resid对象来观察）。残差图显示回归方程的残差分布有明显的扩大趋势，即表明存在异方差性。⒉Goldfeld-Quant检验⑴将样本按解释变量排序（SORTX）并分成两部分（分别有1到10共10个样本和19到28共10个样本）⑵利用样本1建立回归模型1，其残差平方和为142327.4。SMPL18LSYCX⑶利用样本2建立回归模型2，其残差平方和为1021815。SMPL1320LSYCX⑷计算F统计量：12/RSSRSSF＝7.1793，21RSSRSS和分别是模型1和模型2的残差平方和。（5）判断。取05.0时，查F分布表得0.05(811,811)4.28F，而0.058,8FF，所以存在异方差性⒊White检验⑴建立回归模型。⑵在方程窗口点击View/residualTest/WhiteHeteroskedasticityTest，得到结果。F和Obs*R-squared的概率分别为0.000001，0.000353。均小于0.05，所以认为存在异方差性。㈡调整异方差性⒈确定权数变量在线性方程中定义残差：GENRE1=resid生成权数变量：GENRW1=1/ABS(E1)⒉利用加权最小二乘法估计模型在Eviews命令窗口中依次键入命令：LS(W=W1)YCX或在方程窗口中点击Estimate\Option按钮，并在权数变量栏里输入W1，用W1加权的回归结果.再用White检验法，检验得用W2加权的结果没有异方差性。(三)异方差稳健标准误修正的结果在方程窗口中点击Estimate\Option按钮，并选择HteroscedasticityCnsistentCefficientCvarince\white