异方差问题检验与修正

一、异方差问题检验与修正

1、使用双对数模型

Ln Y = β0+β1 ln X1 + β2 ln X2 + μ

回归分析：

Ln Y尖=3.266 + 0.1502 ln X1 + 0.4775 ln X2

(3.14) (1.38) (9.25)

R^2=0.7798 D.W.=1.78 F=49.60 RSS=0.8357

估计结果显示，其他来源的纯收入对农户人均消费支出的增长更有刺激作用。

2、异方差性检验

（1）图示法

Log（E）=-6.010808+0.451832 log（lx2）

(-0.679156) (0.102484)

可以看出，有91%的概率认为 X2的参数为0.451832是显著的，因此X2存在异方差性。

可知 X2可能存在异方差性。

（4）怀特（White）检验

从图中可得，X2项的参数的t检验是显著的且怀特统计量n R^2=31*0.7648=23.70

因此，X2具有异方差性

3、异方差的修正

根据帕克检验算权重：w=1/残差

Log（E）=-6.010808+0.451832 log（lx2）

(-0.679156) (0.102484)

W=1/(lx2^0.6721845)

可以看出，对原模型进行加权最小二乘估计得到

Ln y尖=3.005048+ 0.201401 ln X1 + 0.463065 ln X2 修正前 R^2=0.775025

修正后R^2=0.999999