第四章 放宽基本假定的模型--异方差(课本实验及练习)讲解

一、 异方差性

1. 中国农村居民人均消费支出主要由人均纯收入来决定。农村人均纯收入除从事农业经营的收入外，还包括从事其他产业的经营性收入以及工资性收入、财产收入和转移支出收入等。为了考察从事农业经营的收入和其他收入对中国农村居民消费支出增长的影响，可使用如下双对数模型：

01122ln ln ln Y X X u βββ=+++

其中Y 表示农村家庭人均消费支出，1X 表示从事农业经营的收入，2X 表示其他收入。表4.1.1列出了中国2001年各地区农村居民家庭人均纯收入及消费支出的相关数据。

表4.1.1 中国2001年各地区农村居民家庭人均纯收入与消费支出

地区 人均消费支出Y 从事农业

经营的收入X 1 其他收入X 2 地区

人均消费支出Y 从事农业经营的收入X 1 其他收入X 2 北 京 3552.1 579.1 4446.4 湖 北 2703.36 1242.9 2526.9 天 津 2050.9 1314.6 2633.1 湖 南 1550.62 1068.8 875.6 河 北 1429.8 928.8 1674.8 广 东 1357.43 1386.7 839.8 山 西 1221.6 609.8 1346.2 广 西 1475.16 883.2 1088 内蒙古 1554.6 1492.8 480.5 海 南 1497.52 919.3 1067.7 辽 宁 1786.3 1254.3 1303.6 重 庆 1098.39 764 647.8 吉 林 1661.7 1634.6 547.6 四 川 1336.25 889.4 644.3 黑龙江 1604.5 1684.1 596.2 贵 州 1123.71 589.6 814.4 上 海 4753.2 652.5 5218.4 云 南 1331.03 614.8 876 江 苏 2374.7 1177.6 2607.2 西 藏 1127.37 621.6 887 浙 江 3479.2 985.8 3596.6 陕 西 1330.45 803.8 753.5 安 徽 1412.4 1013.1 1006.9 甘 肃 1388.79 859.6 963.4 福 建 2503.1 1053 2327.7 青 海 1350.23 1300.1 410.3 江 西 1720 1027.8 1203.8 宁 夏 2703.36 1242.9 2526.9 山 东 1905 1293 1511.6 新 疆 1550.62

1068.8

875.6

河 南

1375.6

1083.8

1014.1

用OLS 法进行估计，结果如下：

对应的表达式为：

12ln 1.6030.325ln 0.507ln Y X X =++

(1.86) (3.14) (10.43)

20.7965,0.78,0.8117R R RSS ===

不同地区农村人均消费支出的差别主要来源于非农经营收入及其他收入的差别，因此，如果存在异方差性，则可能是2X 引起的。 对异方差性的检验：

做OLS 回归得到的残差平方项与ln 2X 的散点图：

从散点图可以看出，两者存在异方差性。下面进行统计检验。

采用White异方差检验：

EViews提供了包含交叉项和没有交叉项两个选择。本例选择没有包含交叉项。

得到如下结果：

所以辅助回归结果为：

2221122? 3.9820.579ln 0.042(ln )0.563ln 0.04(ln )e

X X X X =-+-+ (1.38) (-0.63) (0.63) (-2.77) (2.9)

其他收入2X 与2X 的平方项的参数的t 检验是显著的，且White 统计量为13.36，在5%的显著性水平下，拒绝同方差性这一原假设，方程确实存在异方差性。

用加权最小二乘法对异方差性进行修正，重新进行回归估计，过程如下：

在EViews 工作窗口输入如下命令，定义加权数：

估计过程如下：

得到加权后消除异方差性的估计结果：

回归表达式为：

12

?ln 1.2280.376ln 0.51ln Y X X =++ (4.13) (6.61) (28.69)

20.993,0.992,0.047R R RSS ===

从上面的结果看出，运用加权最小二乘法估计的结果不论拟合度，残差，还是

各参数的t 统计量的值都有了显著的改善。

2.表4.1.2列出了2000年中国部分省市城镇居民每个家庭平均全年可支配收入

（X）与消费性支出（Y）的统计数据。

表4.1.2 单位：元

地区可支配收入X 消费性支出Y 地区可支配收入X 消费性支出Y

北京10349.69 8493.49 浙江9279.16 7020.22

天津8140.5 6121.04 山东6489.97 5022

河北5661.16 4348.47 河南4766.26 3830.71

山西4724.11 3941.87 湖北5524.54 4644.5

内蒙古5129.05 3927.75 湖南6218.73 5218.79

辽宁5357.79 4356.06 广东9761.57 8016.91

吉林4810 4020.87 陕西5124.24 4276.67

黑龙江4912.88 3824.44 甘肃4916.25 4126.47

上海11718.01 8868.19 青海5169.96 4185.73

江苏6800.23 5323.18 新疆5644.86 4422.93

（1）试用OLS法建立居民人均消费支出与可支配收入的线性模型

（2）检验模型是否存在异方差性

（3）如果存在异方差性，试采用适当的方法估计模型对数。

采用OLS法建立线性模型，结果如下：

进行异方差性的检验，本例采用White检验，过程如下：

得到如下部分输出结果：

从伴随概率值可以看出，在5%的显著性水平下，原模型存在异方差性。采用加权最小二乘法进行估计，过程如下：

得到如下结果：

此时的回归表达式为：

=+

415.660.729

y x

(3.55) (32.5) 拟合度和残差都有所改善。

2020年(财务知识)计量经济学实验教学案例实验四异方差

（财务知识）计量经济学实验教学案例实验四异方差

实验四异方差性 【实验目的】 掌握异方差性的检验及处理方法 【实验内容】 建立且检验我国制造业利润函数模型 【实验步骤】 【例1】表1列出了1998年我国主要制造工业销售收入和销售利润的统计资料，请利用统计软件Eviews建立我国制造业利润函数模型。 表1我国制造工业1998年销售利润和销售收入情况

一、检验异方差性 ⒈图形分析检验 ⑴观察销售利润（Y）和销售收入（X）的关联图(图1)：SCATXY 图1我国制造工业销售利润和销售收入关联图 从图中能够见出，随着销售收入的增加，销售利润的平均水平不断提高，但离散程度也逐步扩大。这说明变量之间可能存于递增的异方差性。 ⑵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。于方程窗口中点击Resids按钮就能够得到模型的残差分布图（或建立方程后于Eviews工作文件窗口中点击resid对象来观察）。 图2我国制造业销售利润回归模型残差分布 图2显示回归方程的残差分布有明显的扩大趋势，即表明存于异方差性。 ⒉Goldfeld-Quant检验 ⑴将样本安解释变量排序（SORTX）且分成俩部分（分别有1到10共11个样本合19到28共10个样本） ⑵利用样本1建立回归模型1（回归结果如图3），其残差平方和为2579.587。 SMPL110 LSYCX 图3样本1回归结果

⑶利用样本2建立回归模型2（回归结果如图4），其残差平方和为63769.67。 SMPL1928 LSYCX 图4样本2回归结果 ⑷计算F统计量：＝63769.67/2579.59=24.72，分别是模型1和模型2的残差平方和。 取时，查F分布表得，而，所以存于异方差性 ⒊White检验 ⑴建立回归模型：LSYCX，回归结果如图5。 图5我国制造业销售利润回归模型 ⑵于方程窗口上点击View\Residual\Test\WhiteHeteroskedastcity,检验结果如图6。 图6White检验结果 其中F值为辅助回归模型的F统计量值。取显著水平，由于,所以存于异方差性。实际应用中能够直接观察相伴概率p值的大小，若p值较小，则认为存于异方差性。反之，则认为不存于异方差性。 ⒋Park检验 ⑴建立回归模型（结果同图5所示）。 ⑵生成新变量序列：GENRLNE2=log(RESID^2) GENRLNX=log ⑶建立新残差序列对解释变量的回归模型：LSLNE2CLNX，回归结果如图7所示。 图7Park检验回归模型 从图7所示的回归结果中能够见出，LNX的系数估计值不为0且能通过显著性检验，即随即误差项的方差和解释变量存于较强的关联关系，即认为存于异方差性。

异方差实验报告

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

obs Y X 1 264 8777 2 105 9210 3 90 9954 4 131 10508 5 122 10979 6 10 7 11912 7 406 12747 8 503 13499 9 431 14269 10 588 15522 11 898 16730 12 950 17663 13 779 18575 14 819 19635 15 1222 21163 16 1702 22880 17 1578 24127 18 1654 25604 19 1400 26500 20 1829 26760 21 2200 28300 22 2017 27430 23 2105 29560 24 1600 28150 25 2250 32100 26 2420 32500 27 2570 35250 28 1720 33500 29 1900 36000 30 2100 36200 31 2800 38200 3、LS Y C X 回车 用最小二乘法进行估计出现 Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 05/18/13 Time: 11:19 Sample: 1 31 Included observations: 31 Variable Coefficien t Std. Error t-Statistic Prob.

spss实验报告---方差分析

实验报告 ——（方差分析） 一、实验目的 熟练使用SPSS软件进行方差分析。学会通过方差分析分析不同水平的控制变量是否对结果产生显著影响。 二、实验内容 1、某职业病防治院对31名石棉矿工中的石棉肺患者、可疑患者及非患者进行了用力肺活量（L）测定，问三组石棉矿工的用力肺活量有无差别?（自建数据集） 石棉肺患者可疑患者非患者 1.8 2.3 2.9 1.4 2.1 3.2 1.5 2.1 2.7 2.1 2.1 2.8 1.9 2.6 2.7 1.7 2.5 3.0 1.8 2.3 3.4 1.9 2.4 3.0 1.8 2.4 3.4 1.8 3.3 2.0 3.5 SPSS计算结果： 在建立数据集时定义group1为石棉肺患者，group2为可疑患者，group3为非患者。 零假设：各水平下总体方差没有显著差异。 相伴概率为0.075，大于0.05，可以认为各个组的方差是相等的，可以进行方差检验。

从上表可以看出3个组之间的相伴概率都小于显著性水平0.05，拒绝零假设，说明3个组之间都存在显著差别。 2、某汽车经销商在不同城市进行调查汽车的销售量数据分析工作，每个城市分别处于不同的区域：东部、西部和中部，而且汽车经销商在不同城市投放不同类型的广告，调查数据放置于附件中数据文件“汽车销量调查.sav”。 （1）试分析不同区域与不同广告类型是否对汽车的销量产生显著性的影响？（2）如果考虑到不同城市人均收入具有差异度时，再思考不同区域和不同广告类型对汽车销量产生的影响差异是否改变，这说明什么问题？ SPSS计算结果： （1）此为多因素方差分析 相伴概率为0.054大于0.05，可以认为各个组总体方差相等可以进行方差检验。

异方差性习题及答案

异方差性 一、单项选择 1.Goldfeld-Quandt 方法用于检验（ ） A.异方差性 B.自相关性 C.随机解释变量 D.多重共线性 2.在异方差性情况下，常用的估计方法是（ ） A.一阶差分法 B.广义差分法 C.工具变量法 D.加权最小二乘法 3.White 检验方法主要用于检验（ ） A.异方差性 B.自相关性 C.随机解释变量 D.多重共线性 4.Glejser 检验方法主要用于检验（ ） A.异方差性 B.自相关性 C.随机解释变量 D.多重共线性 5.下列哪种方法不是检验异方差的方法 （ ） A.戈德菲尔特——匡特检验 B.怀特检验 C.戈里瑟检验 D.方差膨胀因子检验 6.当存在异方差现象时，估计模型参数的适当方法是 （ ） A.加权最小二乘法 B.工具变量法 C.广义差分法 D.使用非样本先验信息 7.加权最小二乘法克服异方差的主要原理是通过赋予不同观测点以不同的权数，从而提高估计精度，即 （ ） A.重视大误差的作用，轻视小误差的作用 B.重视小误差的作用，轻视大误差的作用 C.重视小误差和大误差的作用 D.轻视小误差和大误差的作用 8.如果戈里瑟检验表明，普通最小二乘估计结果的残差i e 与i x 有显著的形式 i i i v x e +=28715.0的相关关系（i v 满足线性模型的全部经典假设），则用加权最小二 乘法估计模型参数时，权数应为 （ ） A. i x B. 21i x C. i x 1 D. i x 1 9.如果戈德菲尔特——匡特检验显著，则认为什么问题是严重的 （ ） A.异方差问题 B.序列相关问题 C.多重共线性问题 D.设定误差问题 10.设回归模型为i i i u bx y +=，其中i i x u Var 2)(σ=，则b 的最有效估计量为（ ） A. ∑∑=2?x xy b B. 2 2)(?∑∑∑∑∑--=x x n y x xy n b C. x y b =? D. ∑=x y n b 1? 二、多项选择 1.下列计量经济分析中那些很可能存在异方差问题（ ） A.用横截面数据建立家庭消费支出对家庭收入水平的回归模型 B.用横截面数据建立产出对劳动和资本的回归模型 C.以凯恩斯的有效需求理论为基础构造宏观计量经济模型

计量经济学习题及全部答案

《计量经济学》习题(一) 一、判断正误 1．在研究经济变量之间的非确定性关系时，回归分析是唯一可用的分析方法。（） 2．最小二乘法进行参数估计的基本原理是使残差平方和最小。（） 3．无论回归模型中包括多少个解释变量，总离差平方和的自由度总为（n-1）。（） 4．当我们说估计的回归系数在统计上是显着的，意思是说它显着地异于0。（） 5．总离差平方和（TSS）可分解为残差平方和（ESS）与回归平方和（RSS）之和，其中残差平方和（ESS）表示总离差平方和中可由样本回归直线解释的部分。（） 6．多元线性回归模型的F检验和t检验是一致的。（） 7．当存在严重的多重共线性时，普通最小二乘估计往往会低估参数估计量的方差。（） 8．如果随机误差项的方差随解释变量变化而变化，则线性回归模型存在随机误差项的 自相关。（） 9．在存在异方差的情况下，会对回归模型的正确建立和统计推断带来严重后果。（） 10．.. DW检验只能检验一阶自相关。（） 二、单选题

1．样本回归函数（方程）的表达式为（ ）。 A ．i Y =01i i X u ββ++ B ．(/)i E Y X =01i X ββ+ C ．i Y =01??i i X e ββ++ D ．?i Y =01??i X ββ+ 2．下图中“｛”所指的距离是（ ）。 A ．随机干扰项 B ．残差 C ．i Y 的离差 D ．?i Y 的离差 3．在总体回归方程(/)E Y X =01X ββ+中，1β表示（ ）。 A ．当X 增加一个单位时，Y 增加1β个单位 B ．当X 增加一个单位时，Y 平均增加1β个单位 C ．当Y 增加一个单位时，X 增加1β个单位 D ．当Y 增加一个单位时，X 平均增加1β个单位 4．可决系数2R 是指（ ）。 A ．剩余平方和占总离差平方和的比重 B ．总离差平方和占回归平方和的比重 C ．回归平方和占总离差平方和的比重 D ．回归平方和占剩余平方和的比重 5．已知含有截距项的三元线性回归模型估计的残差平方和为2i e ∑=800，估

实验四异方差性的检验与处理

实验四异方差性的检验 与处理 集团标准化工作小组 [Q8QX9QT-X8QQB8Q8-NQ8QJ8-M8QMN]

实验四 异方差性的检验及处理（2学时） 一、实验目的 （1）、掌握异方差检验的基本方法； （2）、掌握异方差的处理方法。 二、实验学时：2学时 三、实验要求 （1）掌握用MATLAB 软件实现异方差的检验和处理； （2）掌握异方差的检验和处理的基本步骤。 四、实验原理 1、异方差检验的常用方法 (1) 用X-Y 的散点图进行判断 (2). 22 ?(,)(,)e x e y 或的图形 ,),x )i i y i i （(e 或(e 的图形） (3) 等级相关系数法（又称Spearman 检验） 是一种应用较广的方法，既可以用于大样本，也可与小样本。 检验的三个步骤 ① ?t t y y =-i e ② |i x i i 将e 取绝对值，并把|e 和按递增或递减次序排序， 计算Spearman 系数rs ,其中：2 1n i i d =∑s 2 6r =1-n(n -1) ③ 做等级相关系数的显着性检验。n>8时， /2(2),t t n α>-反之，若||i i e x 说明与之间存在系统关系， 异方差问题存在。 (4) 帕克(Park)检验 帕克检验常用的函数形式： 若在统计上是显着的，表明存在异方差性。 2、异方差性的处理方法: 加权最小二乘法 如果在检验过程中已经知道：222 ()()()i i i ji u Var u E u f x σσ=== 则将原模型变形为：

121( i i p pi i y x x u f x βββ =+?++?+ 在该模型中： 即满足同方差性。于是可以用OLS估计其参数，得到关于参数12 ,,, p βββ 的无偏、有效估计量。 五、实验举例 例1 01 i i i y x u =++ 若用线性模型，研究不同收入家庭的消费情况，试问原数据有无异方差性如果存在异方差性，应如何处理 解：（一）编写程序如下： （1）等级相关系数法（详见文件） %%%%%%%%%%%%%%% 用等级相关系数法来检验异方差性 %%%%%%%% [data,head]=xlsread(''); x=data(:,1); %提取第一列数据，即可支配收入x y=data(:,2); %提取第二列数据，即居民消费支出y plot(x,y,'k.'); % 画x和y的散点图 xlabel('可支配收入x（千元）') % 对x轴加标签 ylabel('居民消费支出y(千元)') % 对y轴加标签 %%%%%%%% 调用regres函数进行一元线性回归 %%%%%%%%%%%% xdata=[ones(size(x,1),1),x]; %在x矩阵最左边加一列1，为线性回归做准备 [b,bint,r,rint,s]=regress(y,xdata); yhat=xdata*b; %计算估计值y % 定义元胞数组，以元胞数组形式显示系数的估计值和估计值的95%置信区间 head1={'系数的估计值','估计值的95%置信下限','估计值的95%置信上限'};

方差分析实验报告

非参数检验 实验报告 方差分析 学院: 参赛队员: 参赛队员: 参赛队员: 指导老师:

目录 一、实验目的 (1) 1.了解方差分析的基本内容； (1) 2.了解单因素方差分析； (1) 3.了解多因素方差分析； (1) 4.学会运用spss软件求解问题； (1) 5.加深理论与实践相结合的能力。 (1) 二、实验环境 (1) 三、实验方法 (1) 1. 单因素方差分析； (1) 2. 多因素方差分析。 (1) 四、实验过程 (1) 问题一： (1) 1.1实验过程 (1) 1.1.1输入数据，数据处理； (1) 1.1.2单因素方差分析 (1) 1.2输出结果 (3) 1.3结果分析 (3) 1.3.1描述 (3) 1.3.2方差性检验 (4) 1.3.3单因素方差分析 (4) 问题二： (4) 2.1实验步骤 (5) 2.1.1命名变量 (5) 2.1.2导入数据 (5) 2.1.3单因素方差分析 (5) 2.1.4输出结果 (7) 2.2结果分析 (7) 2.2.1描述 (7) 2.2.2方差性检验 (8)

2.2.3单因素方差分析 (8) 问题三： (8) 3.1提出假设 (8) 3.2实验步骤 (8) 3.2.1数据分组编号 (8) 3.2.2多因素方差分析 (9) 3.2.3输出结果 (13) 3.3结果分析 (14) 五、实验总结 (14)

方差分析 一、实验目的 1.了解方差分析的基本内容； 2.了解单因素方差分析； 3.了解多因素方差分析； 4.学会运用spss软件求解问题； 5.加深理论与实践相结合的能力。 二、实验环境 Spss、office 三、实验方法 1.单因素方差分析； 2.多因素方差分析。 四、实验过程 问题一： 1.1.1输入数据，数据处理； 1.1.2单因素方差分析 选择：分析→比较均值→单因素AVONA；

练习(异方差)

练习（异方差） 1 什么是异方差性？举例说明经济现象中的异方差性。检验异方差的方法思路是什么？ 2 判断下列各题的对错，并简单说明理由： （1）在存在异方差的情况下，普通最小二乘法（OLS ）估计量是有偏的和无效的； （2）如果存在异方差，通常使用的t 检验和F 检验是无效的； （3）在存在异方差的情况下，常用的OLS 法总是高估了估计量的标准差； 3 简述异方差对下列各项有何影响： （1）OLS 估计量及其方差； （2）置信区间； （3）显著性t 检验和F 检验的使用。 4 试比较说明模型存在异方差时，普通最小二乘法与加权最小二乘法的区别与联系。 5 已知消费模型 t t t t X X Y μααα+++=22110 其中，t Y 为消费支出，t X 1为个人可支配收入，t X 2为消费者的流动资 产，且 0)(=t E μ 212)(t t X Var σμ=（其中2σ为常数） 进行适当的变换消除异方差，并证明

答案 1解答 对于模型i ki k i i i X X X Y μββββ+++++=Λ22110 （i=1,2,…,n ）,如果出现 ),,2,1()(2n i Var i i Λ==σμ，即对于不同的样本点，随即干扰项的方差不再是常数，而且互不相同，则认为出现了异方差。 在现实经济运行中，异方差性经常出现，尤其是采用截面数据作样本的计量经济学问题。例如，工业企业的研究与发展费用支出同企业的销售和利润之间关系的函数模型；服装需求量与季节、收入之间关系的函数模型；个人储蓄量与个人可支配收入之间关系的函数模型等。检验异方差性的主要思路就是检验随机干扰项的方差与解释变量观察值的某种函数形式之间是否存在相关性。 2解答 （1）错。当存在异方差情况下，OLS 法估计量是无偏的但不具有有效性。 （2）对。如果存在异方差，通常使用的t 检验和F 检验是无效的。 （3）错。实际情况可能是高估也可能是低估。 3解答 由于异方差性的存在，使得OLS 估计量仍是线性无偏但不再具有最小方差性，即不再有效；而由于相应的置信区间以及t 检验和F 检验都与估计量的方差相关，因此会造成建立的置信区间以及t 检验和F 检验都不再是可靠的。 4解答

计量经济学实验教学案例实验四异方差

实验四异方差性 【实验目的】 掌握异方差性的检验及处理方法 【实验内容】 建立并检验我国制造业利润函数模型 【实验步骤】 【例1】表1列出了1998年我国要紧制造工业销售收入与销售利润的统计资料，请利用统计软件Eviews建立我国制造业利润函数模型。

行业名称销售利润销售收入行业名称销售利润销售收入 食品加工业187.25 3180.44 医药制造业238.71 1264.1 食品制造业111.42 1119.88 化学纤维制品81.57 779.46 饮料制造业205.42 1489.89 橡胶制品业77.84 692.08 烟草加工业183.87 1328.59 塑料制品业144.34 1345 纺织业316.79 3862.9 非金属矿制品339.26 2866.14 服装制品业157.7 1779.1 黑色金属冶炼367.47 3868.28 皮革羽绒制品81.7 1081.77 有色金属冶炼144.29 1535.16 木材加工业35.67 443.74 金属制品业201.42 1948.12 家具制造业31.06 226.78 一般机械制造354.69 2351.68 造纸及纸品业134.4 1124.94 专用设备制造238.16 1714.73 印刷业90.12 499.83 交通运输设备511.94 4011.53 文教体育用品54.4 504.44 电子机械制造409.83 3286.15 石油加工业194.45 2363.8 电子通讯设备508.15 4499.19 化学原料纸品502.61 4195.22 仪器仪表设备72.46 663.68 一、检验异方差性 ⒈图形分析检验 ⑴观看销售利润（Y）与销售收入（X）的相关图(图1)：SCAT X Y 图1 我国制造工业销售利润与销售收入相关图从图中能够看出，随着销售收入的增加，销售利润的平均水平不断提高，但离散程度也逐步扩大。这讲明变量之间可能存在

计量经济学异方差性参考答案讲解

第五章 异方差性课后题参考答案 5.1 （1）因为22()i i f X X =，所以取221i i W X =，用2i W 乘给定模型两端，得 31232222 1i i i i i i i Y X u X X X X βββ=+++ 上述模型的随机误差项的方差为一固定常数，即 2 2221 ()()i i i i u Var Var u X X σ== （2）根据加权最小二乘法，可得修正异方差后的参数估计式为 ***12233???Y X X βββ=-- ()()( )()()( )( )** *2 ** * *222323 22 32 2 *2*2** 2223223?i i i i i i i i i i i i i i i i i i W y x W x W y x W x x W x W x W x x β-= -∑∑ ∑ ∑∑∑∑ ()()()()()()( )** *2 ** ** 232222223 3 2 *2 *2** 2223223?i i i i i i i i i i i i i i i i i i W y x W x W y x W x x W x W x W x x β-= -∑∑ ∑ ∑ ∑∑∑ 其中 2223 2***23222, , i i i i i i i i i W X W X W Y X X Y W W W = = = ∑∑∑∑∑∑ ***** *222333 i i i i i x X X x X X y Y Y =-=-=- 5.2 （1） 22222 11111 ln()ln()ln(1)1 u ln()1 Y X Y X Y u u X X X u ββββββββββ--==+≈=-∴=+ [ln()]0 ()[ln()1][ln()]11 E u E E u E u μ=∴=+=+=又 （2） [ln()]ln ln 0 1 ()11 i i i i P P i i i i P P i i E P E μμμμμμμ===?====∑∏∏∑∏∏不能推导出 所以E 1μ（）=时，不一定有E 0μ（ln ）= (3)对方程进行差分得： 1)i i βμμ--i i-12i i-1lnY -lnY =(lnX -X )+(ln ln

实验四 异方差

实验四异方差 4.1 实验目的 掌握异方差问题出现的来源、后果、检验及修正的原理，以及相关的EViews 操作方法。 思考： （1）异方差的问题属于计量经济学分析步骤中的哪一步需要考虑的？【模型检验——>计量经济意义检验】 （2）异方差检验的方法有哪些？【图检法、怀特检验、戈里瑟检验、等级相关系数检验、戈德菲尔德-夸特检验】每种方法的检验步骤是什么？【略】 （3）异方差出现时，如何补救？也即其修正方法是什么？【加权最小二乘法】 4.2 实验内容 已知某地区的个人储蓄Y，可支配收入X的截面样本数据，建立它们之间的线性计量经济模型，练习检查和克服模型的异方差的操作方法。【具体数据见教材p125】 4.3 实验步骤 4.3.1 检查模型是否存在异方差性 （1）图示法：利用残差图判断。建立残差关于x的散点图，如图4.1，可以发现随着x增加，残差呈现不断增大的趋势，即存在递增性的异方差。

图4.1 （2）用White方法检验是否存在异方差。 在一元线性回归的基础上，做White检验。在回归式窗口中点击View键选Residual Tests/White Heteroskedasticity功能，如图4.2。 图4.2 检验式存在有无交叉项两种选择，一般选择无交叉项，得到图4.3的结果：通过white检验中的p-值可以判断模型存在异方差。

图4.3 （3）用戈德菲尔德——夸特检验是否存在异方差 按X排序（数据资料已经完成升序排列） Data T Sort x Smpl 1 11 ls y c x Smpl 21 31 ls y c x 去掉中心9组数据，得到第一、二个子样本。其样本容量相等，同为11。 对两个子样本回归，见图4.4和图4.5。得到两组残差平方和。

计量经济学习题及答案汇总

期中练习题 1、回归分析中使用的距离是点到直线的垂直坐标距离。最小二乘准则是指（ ） A ．使∑=-n t t t Y Y 1)?(达到最小值 B.使∑=-n t t t Y Y 1达到最小值 C. 使 ∑=-n t t t Y Y 1 2 ) (达到最小值 D.使 ∑=-n t t t Y Y 1 2)?(达到最小值 2、根据样本资料估计得出人均消费支出 Y 对人均收入 X 的回归模型为 ?ln 2.00.75ln i i Y X =+，这表明人均收入每增加 1％，人均消费支出将增加 （ ） A. 0.75 B. 0.75% C. 2 D. 7.5% 3、设k 为回归模型中的参数个数,n 为样本容量。则对总体回归模型进行显著性检验的F 统计量与可决系数2 R 之间的关系为( ) A.)1/()1()/(R 2 2---=k R k n F B. )/(1)-(k )R 1/(R 22k n F --= C. )/()1(22k n R R F --= D. ) 1()1/(22R k R F --= 6、二元线性回归分析中 TSS=RSS+ESS 。则 RSS 的自由度为（ ） A.1 B.n-2 C.2 D.n-3 9、已知五个解释变量线形回归模型估计的残差平方和为 8002=∑t e ，样本容量为46，则随机误 差项μ的方差估计量2 ?σ 为（ ） A.33.33 B.40 C.38.09 D. 20 1、经典线性回归模型运用普通最小二乘法估计参数时，下列哪些假定是正确的（ ） A.0)E(u i = B. 2i )Var(u i σ= C. 0)u E(u j i ≠ D.随机解释变量X 与随机误差i u 不相关 E. i u ～),0(2i N σ 2、对于二元样本回归模型i i i i e X X Y +++=2211???ββα，下列各式成立的有（ ） A.0 =∑i e B. 0 1=∑i i X e C. 0 2=∑i i X e D. =∑i i Y e E. 21=∑i i X X 4、能够检验多重共线性的方法有（ ） A.简单相关系数矩阵法 B. t 检验与F 检验综合判断法 C. DW 检验法 D.ARCH 检验法 E.辅助回归法

异方差习题

第五章 异方差性 思考题 5.1 简述什么是异方差 ? 为什么异方差的出现总是与模型中某个解释变量的变化有关 ? 5.2 试归纳检验异方差方法的基本思想 , 并指出这些方法的异同。 5.3 什么是加权最小二乘法 , 它的基本思想是什么 ? 5.4 产生异方差的原因是什么 ? 试举例说明经济现象中的异方差性。 5.5 如果模型中存在异方差性 , 对模型有什么影响 ? 这时候模型还能进行应用分析吗 ? 5.6 对数变化的作用是什么 ? 进行对数变化应注意什么 ? 对数变换后模型的经济意义有什么变化 ? 5.7 怎样确定加权最小二乘法中的权数 ? 练习题 5.1 设消费函数为 12233i i i i Y X X u βββ=+++ 其中,i Y 为消费支出；2i X 为个人可支配收入；3i X 为个人的流动资产；i u 为随机误差项 , 并且 E(i u )=0,Var(i u )= 222i X σ( 其中2 σ为常数) 。试回答以下问题 : 1) 选用适当的变换修正异方差 , 要求写出变换过程 ; 2) 写出修正异方差后的参数估计量的表达式。 5.2 根据本章第四节的对数变换 , 我们知道对变量取对数通常能降低异方差性 , 但需对这种模型的随机误差项的性质给予足够的关注。例如 ,设模型为 21Y X u ββ=,对该模型中 的变量取对数后得 12ln ln ln ln Y X u ββ=++ 1) 如果ln u 要有零期望值 ,u 的分布应该是什么 ? 2) 如果 E(u )=1, 会不会 E(ln u )=0? 为什么 ? 3) 如果 E(ln u ) 不为零 , 怎样才能使它等于零 ? 5.3 表 5.8 给出消费 Y 与收入 X 的数据 , 试根据所给数据资料完成以下问题 : 1) 估计回归模型12Y X u ββ=++中的未知参数1β和2β, 并写出样本回归模型的书写格式； 2) 试用 GOMeld-Quandt 法和 White 法检验模型的异方差性 3 3) 选用合适的方法修正异方差。

异方差练习题参考解答

异方差练习题参考解答 练习题 1.设消费函数为 i i i i u X X Y +++=33221βββ 式中，i Y 为消费支出；i X 2为个人可支配收入；i X 3为个人的流动资产；i u 为随机误差 项，并且222)(,0)(i i i X u Var u E σ==（其中2 σ为常数）。试回答以下问题： (1)选用适当的变换修正异方差，要求写出变换过程； (2)写出修正异方差后的参数估计量的表达式。 2.由表中给出消费Y 与收入X 的数据，试根据所给数据资料完成以下问题： （1）估计回归模型u X Y ++=21ββ中的未知参数1β和2β，并写出样本回归模型的书写格式； （2）试用Goldfeld-Quandt 法和White 法检验模型的异方差性； （3）选用合适的方法修正异方差。 Y X Y X Y X 55 80 152 220 95 140 65 100 144 210 108 145 70 85 175 245 113 150 80 110 180 260 110 160 79 120 135 190 125 165 84 115 140 205 115 180 98 130 178 265 130 185 95 140 191 270 135 190 90 125 137 230 120 200 75 90 189 250 140 205 74 105 55 80 140 210 110 160 70 85 152 220 113 150 75 90 140 225 125 165 65 100 137 230 108 145 74 105 145 240 115 180 80 110 175 245 140 225 84 115 189 250 120 200 79 120 180 260 145 240 90 125 178 265

计量经济学异方差实验报告二

实验报告2 实验目的：掌握异方差的检验及处理方法。 实验容：检验家庭人均纯收入与家庭生活消费支出可能存在的异方差性。有关数据如下：其中，收入为X，家庭生活消费支出为Y。 地区家庭人均 纯收入 家庭生活 消费支出地区 家庭人均 纯收入 家庭生活 消费支出 北京9439.63 6399.27 湖北3997.48 3090 天津7010.06 3538.31 湖南3904.2 3377.38 河北4293.43 2786.77 广东5624.04 4202.32 山西3665.66 2682.57 广西3224.05 2747.47 3953.1 3256.15 海南3791.37 2556.56 辽宁4773.43 3368.16 重庆3509.29 2526.7 吉林4191.34 3065.44 四川3546.69 2747.27 4132.29 3117.44 贵州2373.99 1913.71 上海10144.62 8844.88 云南2634.09 2637.18 江苏6561.01 4786.15 西藏2788.2 2217.62 浙江8265.15 6801.6 陕西2644.69 2559.59 安徽3556.27 2754.04 甘肃2328.92 2017.21 福建5467.08 4053.47 青海2683.78 2446.5 江西4044.7 2994.49 宁夏3180.84 2528.76 山东4985.34 3621.57 新疆3182.97 2350.58 河南3851.6 2676.41 实验步骤如下： 一、建立有关模型分析异方差检验如下。 方法一、图示法。（两种） （一）、x y 相关分析 从图中可以看出，随着收入的增加，家庭生活消费支出不断的提高，但离散程度也逐步扩大。这说明变量之间可能存在递增的异方差性。 建立模型： 1、从图中可以看出，x y不是简单的线性关系。建立线性回归方程如下， LS Y C X

4方差分析实验报告

方差分析实验报告 姓名：班级：学号（后3位）： 一．实验名称：方差分析 二．实验性质：综合性实验 三．实验目的及要求： 1．掌握【方差分析：单因素方差分析】的使用方法. 2．掌握【方差分析：无重复双因素分析】的使用方法. 3．掌握【方差分析：可重复双因素分析】的使用方法. 4．掌握方差分析的基本方法，并能对统计结果进行正确的分析. 四．实验内容、实验操作关键步骤及实验主要结果 1．用5种不同的施肥方案分别得到某种农作物的收获量（kg）如下： 施肥方案 1 2 3 4 5 67 98 60 79 90 67 96 69 64 70 收获量 55 91 50 81 79 42 66 35 70 88 α0.05下，检验施肥方案对农作物的收获量是否有显著影响． 在显著性水平= 实验操作关键步骤及实验主要结果 在EXCEL中选用【 】工具模块，得到如下表的实验结果．由于检验的P-value=，所以，施肥方案对农作物的收获量的影响 ．

2．某粮食加工厂试验三种储藏方法对粮食含水率有无显著影响，现取一批粮食分成若干份，分别用三种不同的方法储藏，过段时间后测得的含水率如下表： 储藏方法 含水率数据 A7.3 8.3 7.6 8.4 8.3 1 A 5.4 7.4 7.1 6.8 5.3 2 A7.9 9.5 10 9.8 8.4 3 α0.05下，检验储藏方法对含水率有无显著的影响． 在显著性水平= 实验操作关键步骤及实验主要结果 在EXCEL中选用【 】工具模块，得到如下表的实验结果．由于检验的P-value=，所以，储藏方法对含水率的影响 ．

3．进行农业实验，选择四个不同品种的小麦其三块试验田，每块试验田分成四块面积相等的小块，各种植一个品种的小麦，收获（kg）如下： 试验田 品种 1B 2B 3B 1A 26 25 24 2A 30 23 25 3A 22 21 20 4A 20 21 19 在显著性水平=α0.05下，检验小麦品种及实验田对收获量是否有显著影响． 实验操作关键步骤及实验主要结果 在EXCEL 中选用【 】工具模块，得到如下表的实验结果． （1）由于检验的 P-value=，所以，小麦品种对收获量的影响 ． （2）由于检验的 P-value=，所以，实验田对收获量的影响 ．

计量经济学习题及答案

习题讲解（一） 一、选择题 1、样本回归函数（方程）的表达式为（ D ） A.i i i X Y μββ++=10 B.i i X X Y E 10)(ββ+= C.i i i e X Y ++=10??ββ D.i i X Y 10???ββ+= 2、反映由模型中解释变量所解释的那部分离差大小的是（ B ） A.总离差平方和 B.回归平方和 C.残差平方和 D.都不是 3、设k 为回归模型中的参数个数（不包括常数项），n 为样本容量，RSS 为残差平方和，ESS 为回归平方和，则对总体回归模型进行显着性检验时构造的F 统计量为（ B ） A.TSS ESS F = B.)1(--=k n RSS k ESS F C.)1(1---=k n TSS k ESS F D.TSS RSS F = 4、对于某样本回归模型，已求得DW 的值为l ，则模型残差的自相关系数∧ρ近似等于（ C ） .0 C 5、下列哪种方法不能用来检验异方差（ D ） A.戈德菲尔特——匡特检验 B.怀特检验 C.戈里瑟检验 检验 6、根据一个n =30的样本估计t t t e X Y ++=10??ββ后计算得.=，已知在5%的显着水平下，35.1=L d ，49.1=U d ，则认为原模型（ C ）。 A.不存在一阶序列相关 B.不能判断是否存在一阶序列相关 C.存在正的一阶序列相关 D.存在负的一阶序列相关 7、某商品需求函数模型为i i i X Y μββ++=10，其中Y 为需求量，X 为价格。为了考虑“地区”（农村、城市）和“季节”（春、夏、秋、冬）两个因素的影响，拟引入虚拟变量，则应引入虚拟变量的个数为（ B ） .4 C 8、可以用于联立方程计量模型方程间误差传递性检验的统计量是（ C ） A.均方百分比误差 检验统计量 C.均方根误差 D.滚动预测检验 9、下列属于有限分布滞后模型的是（ D ） A. t t t t X X Y μβββ++++=-Λ1210 B. t t t t t Y Y X Y μββββ++++=--231210 C. t t t t Y Y Y μβββ++++=-Λ1210 D. t k t k t t t X X X Y μββββ+++++=+--11210Λ 10、估计模型Y t =β0+β1X t +β2Y t-1+μt （其中μt 满足线性模型的全部假设）参数的适当方法是（ D ） A.二阶段最小二乘法 B.间接最小二乘法

第六部分异方差与自相关讲解

七、 异方差与自相关 一、背景 我们讨论如果古典假定中的同方差和无自相关假定不能得到满足，会引起什么样的估计问题呢？另一方面，如何发现问题，也就是发现和检验异方差以及自相关的存在性也是一个重要的方面，这个部分就是就这个问题进行讨论。 二、知识要点 1、引起异方差的原因及其对参数估计的影响 2、异方差的检验（发现异方差） 3、异方差问题的解决办法 4、引起自相关的原因及其对参数估计的影响 5、自相关的检验（发现自相关） 6、自相关问题的解决办法 （时间序列部分讲解） 三、要点细纲 1、引起异方差的原因及其对参数估计的影响 原因：引起异方差的众多原因中，我们讨论两个主要的原因，一是模型的设定偏误，主要指的是遗漏变量的影响。这样，遗漏的变量就进入了模型的残差项中。当省略的变量与回归方程中的变量有相关关系的时候，不仅会引起内生性问题，还会引起异方差。二是截面数据中总体各单位的差异。 后果：异方差对参数估计的影响主要是对参数估计有效性的影响。在存在异方差的情况下，OLS 方法得到的参数估计仍然是无偏的，但是已经不具备最小方差性质。一般而言，异方差会引起真实方差的低估，从而夸大参数估计的显著性，即是参数估计的t 统计量偏大，使得本应该被接受的原假设被错误的拒绝。 2、异方差的检验 （1）图示检验法 由于异方差通常被认为是由于残差的大小随自变量的大小而变化，因此，可以通过散点图的方式来简单的判断是否存在异方差。具体的做法是，以回归的残差的平方2i e 为纵坐标，回归式中的某个解释变量i x 为横坐标，画散点图。如果散点图表现出一定的趋势，则可以判断存在异方差。

（2）Goldfeld-Quandt 检验 Goldfeld-Quandt 检验又称为样本分段法、集团法，由Goldfeld 和Quandt 1965年提出。这种检验的思想是以引起异方差的解释变量的大小为顺序，去掉中间若干个值，从而把整个样本分为两个子样本。用两个子样本分别进行回归，并计算残差平方和。用两个残差平方和构造检验异方差的统计量。 Goldfeld-Quandt 检验有两个前提条件，一是该检验只应用于大样本（n>30），并且要求满足条件：观测值的数目至少是参数的二倍； 二是除了同方差假定不成立以外，要求其他假设都成立，随机项没有自相关并且服从正态分布。Goldfeld-Quandt 检验假设检验设定为：H 0:具有同方差， H 1:具有递增型异方差。具体实施步骤为： ①将观测值按照解释变量x 的大小顺序排列。 ②将排在中间部分的c 个（约n/4）观测值删去，再将剩余的观测值分成两个部分，每个部分的个数分别为n 1、n 2。 ③分别对上述两个部分的观测值进行回归，得到两个部分的回归残差平方和。 ④构造F 统计量2 221 11/()/()e e n k F e e n k '-='-，其中 k 为模型中被估参数个数。在H 0成立 条件下，21(,)F F n k n k -- ⑤判别规则如下， 若 F ≤ F α (n 2 - k , n 1 - k ), 接受H 0（具有同方差） 若 F > F α(n 2 - k , n 1 - k ), 拒绝H 0（递增型异方差） 注意： ① 当摸型含有多个解释变量时，应以每一个解释变量为基准检验异方差。 ② 此法只适用于递增型异方差。

计量经济学习题及答案

第一章绪论 一、填空题： 1．计量经济学是以揭示经济活动中客观存在的__________为内容的分支学科，挪威经济学家弗里希，将计量经济学定义为__________、__________、__________三者的结合。 2．数理经济模型揭示经济活动中各个因素之间的__________关系，用__________性的数学方程加以描述，计量经济模型揭示经济活动中各因素之间__________的关系，用__________性的数学方程加以描述。 3．经济数学模型是用__________描述经济活动。 4．计量经济学根据研究对象和内容侧重面不同，可以分为__________计量经济学和__________计量经济学。 5．计量经济学模型包括__________和__________两大类。 6．建模过程中理论模型的设计主要包括三部分工作，即__________、____________________、____________________。 7．确定理论模型中所包含的变量，主要指确定__________。 8．可以作为解释变量的几类变量有__________变量、__________变量、__________变量和__________变量。 9．选择模型数学形式的主要依据是__________。 10．研究经济问题时，一般要处理三种类型的数据：__________数据、__________数据和__________数据。 11．样本数据的质量包括四个方面__________、__________、__________、__________。 12．模型参数的估计包括__________、__________和软件的应用等内容。 13．计量经济学模型用于预测前必须通过的检验分别是__________检验、__________检验、__________检验和__________检验。 14．计量经济模型的计量经济检验通常包括随机误差项的__________检验、__________检验、解释变量的__________检验。 15．计量经济学模型的应用可以概括为四个方面，即__________、__________、__________、__________。 16．结构分析所采用的主要方法是__________、__________和__________。 二、单选题： 1．计量经济学是一门（）学科。 A.数学 B.经济 C.统计 D.测量