计量经济学实验五
实验报告
课程名称：计量经济学
实验项目：实验五异方差模型的
检验和处理
实验类型：综合性□设计性□验证性 专业班别：
姓名：
学号：
实验课室：
指导教师：
实验日期：2014.05.27
广东商学院华商学院教务处制
一、实验项目训练方案
模型【1】
相关分析图残差散点图
模型【2】
相关分析图残差散点图
模型【3】
相关分析图残差散点图
【思考】①相关分析图和残差散点图的不同点是什么？
②*在模型【2】中，自变量有两个，有无其他处理方法？尝试做出来。（请对得到的图表进行处理，以上在一页内）
2.Goldfeld-Quanadt
检验法
用Goldfeld-Quanadt 检验法检验模型【3】是否存在异方差。
注：Goldfeld-Quanadt 检验法的步骤为：①排序：②删除观察值中间的约1/4的，并将剩下
的数据分为两个部分。③构造F 统计量：分别对上述两个部分的观察值求回归模型，由此得到的两个部分的残差平方为∑21i
e
和
∑22i
e 。∑21i
e
为较大的残差平方和，
∑22i
e
为较小的残差平方和。
④算统计量)2
)
(,2)((
~2221*
k c n k c n F e
e F
i
i ----=∑∑。⑤判断：给定显著性水平0.05=α，查F 分布表得临界值)()
2
)
(,2
)
((αk c n k c n F ----。如果)()2
)
(,
2
)
((*αk c n k c n F F ---->，则认为模型中的随机误差存
在异方差。（详见课本135页）
将实验中重要的结果摘录下来，附在本页。
由上图可知F 统计量：F=17472943/1757380=9.9426，在0.05=α下，分子分母的自由度均为6，查表得F0.05（6,6）=1.78，因为F=9.9426>F0.05（6,6）=1.78，所以拒绝原假设，表明模型确实存在异方差。
（请对得到的图表进行处理，以上在一页内）
4.Glejser 检验法
用Glejser 检验法检验模型【1】是否存在异方差。
分别用残差的绝对值对自变量的一次项i CS 、二次项2
i CS ，开根号项i CS 和倒数项i CS 1作回归。检验异方差是否存在，并选定异方差的最优形式。
摘录主要结果附在本页内。 一、对cs 回归，结果：
二、对cs^2回归，结果：
三、对cs^(1/2)回归，结果为:
四、对1/cs回归，结果为：
从四个回归的结果看，第二个不显著，其他三个显著，比较这三个回归，还是选择第三个，方程为
ABS(RESID)=1.53723330222*CS^(1/2)
即异方差的形式为：σ2=（1.537233*（CS^(1/2)））2=2.36085CS
i
也即异方差的形式为：σ
i 2=σ2CS
i
就把这个形式确定为异方差的形式。
对ZJ与GDPS和T回归的Glejser检验可以类似进行检验，消费支出与可支配收入回归的Glejser 检验可以类似进行检验。
通过前面实验的异方差模型的检验，发现根据广东数据CZ对CS的回归，ZJ对GDPS和T的回归，消费支出与可支配收入回归都存在异方差，现在分别对它们进行处理。加权最小二乘法已经成为处理异方差模型的标准方法，再Eviews中使用WLS来消除异方差，关键是权数的选取。
（请对得到的图表进行处理，以上在一页内）
（二）异方差的处理
1.模型【1】中CZ 对CS 回归异方差的处理
已知CZ 对CS 回归异方差的形式为：i i CS 22σσ=，选取权数，使用加权最小二乘法处理异方差。
并检验处理异方差之后模型是否仍存在异方差，若仍然存在异方差，请继续处理异方差。摘录主要结果附在本页内。
得到回归结果为：
回归方程为
CZ=1.2756769685*CS-21.2436468305 它与存在异方差的如下方程估计有所不同。 CZ=1.27887365026*-CS-22.6807299594
至于经过加权最小二乘法估计的残差项是否存在异方差，同样可以用本实验的异方差模型的检验去检验，但是若在eviews 中使用wls 命令估计的序列resed 不能用俩检验，因为产生的序列resid 是非加权方式的残差。要想检验只能自己进行同方差变换，然后回归以后再检验了。
进行同方差行变换，然后回归实际上就是CZ/(CS^(1/2)对1/(CS^(1/2))和CS/(CS^(1/2)回归，结果如下：
还是存在异方差，再改为CZ/CS对1/CS和回归，如果如下：
观察其残差趋势图
应该不存在异方差了，其方程为CZ/CS=-19.8286033657*1/CS+1.26250140483
变换为原方程为CZ=-19.8286033657+1.26250140483*CS
（请对得到的图表进行处理，以上在两页内）
2.模型【2】中ZJ 对GDPS 和T 回归异方差的处理
已知ZJ 对GDPS 和T 回归异方差的形式为：()4
32
2
i i GDPS σσ=，选取权数，使用加
权最小二乘法处理异方差。
并检验处理异方差之后模型是否仍存在异方差，若仍然存在异方差，请继续处理异方差。摘录主要结果附在本页内。
回归方程为ZJ=0.166994775675*GDPS-4.35368534692*T 它与存在异方差时的如下方程估计也有所不同。 ZJ=0.163625595483*GDPS-2.83149724876*T
进行同方差性变换，然后回归实际上就是ZJ/(GDPS^(8/3))对GDPS/(GDPS^(8/3))和T/(GDPS^(8/3)回归，结果如下：
观测其残差趋势图
可能还存在异方差，再改为ZJ/GDPS对C和T/GDPS回归，结果如下：
观测其残差趋势图
应该不存在异方差了，其方程为
ZJ/GDPS=0.161949825215-3.72650431798*T/GDPS
变换为原方程
ZJ=0.161949825215*-3.72650431798T
（请对得到的图表进行处理，以上在两页内）
3.模型【3】中消费支出Y 对可支配收入X 回归异方差的处理
已知Y 对X 回归异方差的形式为：()
3
42
2
i i X σσ=，选取权数，使用加权最小二乘
法处理异方差。
并检验处理异方差之后模型是否仍存在异方差，若仍然存在异方差，请继续处理异方差。摘录主要结果附在本页内。
回归方程为Y=0.75157087463*X
它与存在异方差时如下方程估计明显不同 Y=0.804208453455*X
进行同方差性变换，然后回归实际上就是Y/(X^(2/3))和X/(X^(2/3))回归，结果如下：
虽然不能够准确判断，但大致还是存在异方差，再改为Y/X(^(1/3))对1/(X^(1/3))和X/(X^(1/3))回归，结果如下：
显然，有所改善，取其方差为
Y/(X^(1/3))=-550.3539213*1/(X^(1/3))+0.8380392741*X/(X^(1/3))
变换为原方程为Y=-550.35.39213+0.8380392741*X
（请对得到的图表进行处理，以上在一页内）