计量经济学实验五

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计量经济学上机实验

计量经济学上机实验

计量经济学上机实验上机实验一:一元线性回归模型实验目的:EViews软件的基本操作实验内容:对线性回归模型进行参数估计并进行检验上机步骤:中国内地2011年中国各地区城镇居民每百户计算机拥有量和人均总收入一.建立工作文件:1.在主菜单上点击File\New\Workfile;2.选择时间频率,A3.键入起始期和终止期,然后点击OK;二.输入数据:1.键入命令:DATA Y X2.输入每个变量的统计数据;3.关闭数组窗口(回答Yes);三.图形分析:1.趋势图:键入命令PLOT Y X2.相关图:键入命令 SCAT Y X 散点图:趋势图:上机结果:Yˆ11.958+0.003X=s (βˆ) 5.6228 0.0002t (βˆ) 2.1267 11.9826prob 0.0421 0.00002=0.831 R2=0.826 FR=143.584 prob(F)=0.0000上机实验二:多元线性回归模型实验目的:多元回归模型的建立、比较与筛选,掌握基本的操作要求并能根据理论对分析结果进行解释实验内容:对线性回归模型进行参数估计并进行检验上机步骤:商品的需求量与商品价格和消费者平均收入趋势图:散点图:上机结果:i Yˆ=132.5802-8.878007X1-0.038888X2s (βˆ) 57.118 4.291 0.419t (βˆ) 2.321 -2.069 -0.093prob 0.0533 0.0773 0.9286 R2=0.79 R2=0.73 F =13.14 prob(F)=0.00427三:非线性回归模型实验目的:EViews软件的基本操作实验内容:对线性回归模型进行参上机步骤:我国国有独立核算工业企业统计资料一.建立工作文件:1.在主菜单上点击File\New\Workfile;2.选择时间频率,A3.键入起始期和终止期,然后点击OK;二.输入数据:1.键入命令:DATA Y L K2.输入每个变量的统计数据;3.关闭数组窗口(回答Yes);三.图形分析:1.趋势图:键入命令PLOT Y K L2.相关图:键入命令 SCAT Y K L四.估计回归模型:键入命令LS Y C K L上机结果:Y =4047.866K1.262204L-1.227157s (βˆ) 17694.18 0232593 0.759696t (βˆ) 0.228768 5.426669 -1.615325prob 0.8242 0.0004 0.1407R2=0.989758 R2=0.987482 F=434.8689 prob(F)=0.0000上机实验四:异方差实验目的::掌握异方差的检验与调整方法的上机实现实验内容:我国制造工业利润函数行业销售销售行业销售销售实验步骤:一.检验异方差性1.图形分析检验:1) 观察Y、X相关图:SCAT Y X2) 残差分析:观察回归方程的残差图LS Y C X在方程窗口上点击Residual按钮;2. Goldfeld-Quant检验:SORT XSMPL 1 10LS Y C X(计算第一组残差平方和)SMPL 19 28LS Y C X(计算第二组残差平方和)计算F统计量,判断异方差性3.White检验:SMPL 1 28LS Y C X在方程窗口上点击:View\Residual\Test\White Heteroskedastcity 由概率值判断异方差性。

计量经济学实验操作指导完整版李子奈

计量经济学实验操作指导完整版李子奈

计量经济学试验(完整版)——李子奈目录实验一一元线性回归.......................................................................................................................................一实验目的......................................................二实验要求......................................................三实验原理......................................................四预备知识......................................................五实验内容......................................................六实验步骤......................................................1.建立工作文件并录入数据.....................................2.数据的描述性统计和图形统计:...............................3.设定模型,用最小二乘法估计参数:...........................4.模型检验:.................................................5.应用:回归预测:........................................... 实验二可化为线性的非线性回归模型估计、受约束回归检验及参数稳定性检验......................一实验目的:....................................................二实验要求......................................................三实验原理......................................................四预备知识......................................................五实验内容......................................................六实验步骤...................................................... 实验三多元线性回归 .........................................................................................................................................一实验目的......................................................三实验原理......................................................四预备知识......................................................五实验内容......................................................六实验步骤......................................................6.1 建立工作文件并录入全部数据...............................6.2 建立二元线性回归模型.....................................6.3 结果的分析与检验.........................................6.4 参数的置信区间...........................................6.5 回归预测.................................................6.6 置信区间的预测........................................... 实验四异方差性 ..................................................................................................................................................一实验目的......................................................二实验要求......................................................三实验原理......................................................四预备知识......................................................五实验内容......................................................六实验步骤......................................................6.1 建立对象:...............................................6.2 用普通最小二乘法建立线性模型.............................6.3 检验模型的异方差性.......................................6.4 异方差性的修正........................................... 实验五自相关性 ..................................................................................................................................................二实验要求......................................................三实验原理......................................................四预备知识......................................................五实验内容......................................................六实验步骤......................................................6.1 建立Workfile和对象......................................6.2 参数估计、检验模型的自相关性.............................6.3 使用广义最小二乘法估计模型...............................6.4 采用差分形式作为新数据,估计模型并检验相关性............. 实验六多元线性回归和多重共线性..............................................................................................................一实验目的......................................................二实验要求......................................................三实验原理......................................................四预备知识......................................................五实验内容......................................................六实验步骤......................................................6.1 建立工作文件并录入数据...................................6.2 用OLS估计模型...........................................6.3 多重共线性模型的识别.....................................6.4 多重共线性模型的修正..................................... 实验七分布滞后模型与自回归模型及格兰杰因果关系检验................................................................一实验目的......................................................二实验要求......................................................三实验原理......................................................四预备知识......................................................五实验内容......................................................六实验步骤......................................................6.1 建立工作文件并录入数据...................................6.2 使用4期滞后2次多项式估计模型...........................6.3 格兰杰因果关系检验....................................... 实验八联立方程计量经济学模型 ..................................................................................................................一实验目的......................................................二实验要求......................................................三实验原理......................................................四预备知识......................................................五实验内容......................................................六实验步骤......................................................6.1 分析联立方程模型。

计量经济学实验报告

计量经济学实验报告

上海海关学院
实验报告
实验课程名称 __ 计量经济学_ _
指导教师姓名 __ 高军______
学生姓名__王圣___
学生专业班级__税收1401 __
填写日期__2017.6.10
四、模型设定
为分析建筑业企业利润总额(Y)和建筑业总产值(X)的关系,作如下散点图:
Y i=2.368138+0.034980X i (9.049371) (0.001754)
检验
F=;查表可得
绝原假设,此即表明模型存在异方差。

表.用权数w2的结果
(3) w3=1/x^0.5
经估计检验发现用权数w2的效果最好。

可以看出,运用加权最小二乘法消除了异方检验均显著,F检验也显著,即估计结果为
表示国内生产总值。

三、检验自相关
该回归方程可决系数较高,回归系数显著。

dL=1.316,dU=1.469, DW<dL,
,说明在
4.利用EViews软件作如图残差图
LM=TR²=27×0.517409=13.970043,其中p 值为0.0009,表明存在自相关。

自相关问题的处理
由最终模型可知,中国进口需求总额每增加1亿元,平均说来国内生产总值
20。

计量经济学实验报告

计量经济学实验报告

计量经济学实验报告计量经济学实验基于EViews的中国能源消费影响因素分析学院:班级:学号:姓名:基于EViews的中国能源消费影响因素分析⼀、背景资料能⽤消费是引是指⽣产和⽣活所消耗的能源。

能源消费按⼈平均的占有量是衡量⼀个国家经济发展和⼈民⽣活⽔平的重要标志。

能源是⽀持经济增长的重要物质基础和⽣产要素。

能源消费量的不断增长,是现代化建设的重要条件。

我国能源⼯业的迅速发展和改⾰开放政策的实施,促使能源产品特别是⽯油作为⼀种国际性的特殊商品进⼊世界能源市场。

随着国民经济的发展和⼈⼝的增长,我国能源的供需⽭盾⽇益紧张。

同时,煤炭、⽯油等常规能源的⼤量使⽤和核能的发展,⼜会造成环境的污染和⽣态平衡的破坏。

可以看出,它不仅是⼀个重⼤的技术、经济问题,⽽且以成为⼀个严重的政治问题。

在20世纪的最后⼆⼗年⾥,中国国内⽣产总值(GDP)翻了两番,但是能源消费仅翻了⼀番,平均的能源消费弹性仅为0.5左右。

然⽽⾃2002年进⼊新⼀轮的⾼速增长周期后,中国能源强度却不断上升,经济发展开始频频受到能源瓶颈问题的困扰。

鉴于此,研究能源问题不仅具有必要性和紧迫性,更具有很⼤的现实意义。

由于我国⽬前⾯临的所谓“能源危机”,主要是由于需求过⼤引起的,⽽我国作为世界上最⼤的发展中国家,⼈⼝众多,所需能源不可能完全依赖进⼝,所以,研究能源的需求显得更加重要。

⼆、影响因素设定根据西⽅经济学消费需求理论可知,影响消费需求的因素有:商品的价格、消费者收⼊⽔平、相关商品的价格、商品供给、消费者偏好以及消费者对商品价格的预期等。

对于相关商品价格的替代效应,我们认为其只存在能源品种内部之间,⽽消费者偏好及消费者对商品价格的预期数据差别较⼤,不容易进⾏搜集整理在此暂不涉及。

另外,发展经济学认为,来⾃知识、⼈⼒资本的积累⽔平所体现的技术进步不仅可以带动劳动产出的增长,⽽且会通过外部效应可以提⾼劳动⼒、⾃然资源、物质资本与⽣产要素的⽣产效率,消除其中收益递减的内在联系,带来递增的规模收益。

实验报告计量经济学

实验报告计量经济学

计量经济学实验报告书实验二、实验开设对象本实验的开设对象为《计量经济学》课程的学习者,实验为必修内容、实验目的实验二、掌握计量经济学多元模型的建立,模型形式的设定,模型拟合度、t检验和F 检验判断过程;三、实验环境微型计算机(要求必须能够连接In ternet,且安装有Eviews6.0软件。

)四、实验成果根据所给定的范例数据和要求,利用Eviews6.0软件对其进行分析和处理,并撰写实验报告。

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计量经济学课程

计量经济学课程

《计量经济学》课程实验教学手册上海立信会计学院一、实验教学大纲注:类型指:操作性、设计性、综合性。

实验形式:指实验室集中、课外分散等实验形式。

三、实验项目实验一 多元线性回归[实验目的] 使学生掌握数据的输入,作散点图,计算有关统计量(均值、方差、标准差、相关系数矩阵及方差协方差矩阵等)、掌握线性回归分析方法。

[实验内容] ①数据输入、输出及处理;②作散点图;③建立线性回归模型,对结果加以分析。

[实验步骤] 数据输入处理—作散点图—建立模型—假设检验—分析预测或点击File New Program ,打开程序输入窗口,同时执行多条命令 create a 1980 1998read D:\tao\PPT\Econometrics\zdata\P42.xls 2scat x yequation eq1.ls y c xshow eq1pagestruct(end=@last+2) *scalar n=eq1.@regobsscalar k=eq1.@ncoefx(n+1)=1763x(n+2)=1863eq1.forecast yf y_seplot y yfgenr ypl=yf(n)-@qtdist(0.975,n-k)*y_se(n)genr ypu=yf(n)+@qtdist(0.975,n-k)*y_se(n)genr ycu=yf(n)+@qtdist(0.975,n-k)*@sqrt(y_se(n)^2-@se^2)genr ycl=yf(n)-@qtdist(0.975,n-k)*@sqrt(y_se(n)^2-@se^2)show @coefs(2)show @stderr(2)genr beta1l=@coefs(2)-@qtdist(0.975,n-k)*@stderr(2)genr beta1u=@coefs(2)+@qtdist(0.975,n-k)*@stderr(2)genr yf1=yf(n,n+1)group P42 yf1 ypl ypu ycl ycushow P42[实验方法]上机[实验条件] 利用统计计量软件EViews[实验指导]1.打开EViews软件,双击桌面EViews快捷方式图标。

计量经济学操作实验及案例分析

计量经济学操作实验及案例分析

计量经济学课程实验实验一 EViews软件的基本操作【实验目的】了解EViews软件的基本操作对象,掌握软件的基本操作。

【实验内容】一、EViews软件的安装;二、数据的输入、编辑与序列生成;三、图形分析与描述统计分析;四、数据文件的存贮、调用与转换。

实验内容中后三步以表1-1所列出的税收收入和国内生产总值的统计资料为例进行操作。

单位:亿元资料来源:《中国统计年鉴1999》【实验步骤】一、安装EViews软件㈠EViews对系统环境的要求⒈一台386、486奔腾或其他芯片的计算机,运行Windows3.1、Windows9X、Windows2000、WindowsNT或WindowsXP操作系统;⒉至少4MB内存;⒊VGA、Super VGA显示器;⒋鼠标、轨迹球或写字板;⒌至少10MB以上的硬盘空间。

㈡安装步骤⒈点击“网上邻居”,进入服务器;⒉在服务器上查找“计量经济软件”文件夹,双击其中的setup.exe,会出现如图1-1所示的安装界面,直接点击next按钮即可继续安装;⒊指定安装EViews软件的目录(默认为C:\EViews3,如图1-2所示),点击OK按钮后,一直点击next按钮即可;⒋安装完毕之后,将EViews的启动设置成桌面快捷方式。

图1-1 安装界面1图1-2 安装界面2二、数据的输入、编辑与序列生成 ㈠创建工作文件 ⒈菜单方式启动EViews 软件之后,进入EViews 主窗口(如图1-3所示)。

图1-3 EViews 主窗口在主菜单上依次点击File/New/Workfile ,即选择新建对象的类型为工作文件,将弹出一个对话框(如图1-4所示),由用户选择数据的时间频率(frequency )、起始期和终止期。

图1-4 工作文件对话框其中, Annual ——年度 Monthly ——月度Semi-annual ——半年 Weekly ——周 Quarterly ——季度 Daily ——日 Undated or irregular ——非时序数据工作区域状态栏选择时间频率为Annual(年度),再分别点击起始期栏(Start date)和终止期栏(End date),输入相应的日前1985和1998。

计量经济学实验报告5

计量经济学实验报告5

经济与政法学院 计量经济学实验报告班级:国贸 1312 班姓名:纪方方学号:2013104208经济与政法学院实验课程 实验名称计量经济学 异方差性检验与修订实验目的和内容1.利用 SPSS 计算 OLS 估计量 2.对模型估计结果进行检验。

(举例如上)实验步骤1. 构建 X 年全国 31 个省份的税收函数模型, 被解释变量为人均消费支出 y, 解释变量为 从事农业经营的纯收入,其它来源纯收入等。

2. 将数据导入 SPSS 中 3. 求解参数估计值。

4. 根据模型估计结果检验估计效果和拟合图形。

实验成果(系统化研究结果的说明和研究过程介绍,纸张不够可以加页)一、研究目的和意义 中国农村居民人均消费支出主要由人均纯收入来决定。

农村人均纯收入纯收入除从 事农业经营收入外,还包括从事其他产业的经营性收入以及工资性收入、财政收入和转 移支付收入等。

在改革开放的早期,农村居民从事农业经营的收入占到了其纯收入的一 个不小的部分,但其他来源收入可能会在不同的地区差异较大。

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:ln Y  0  1 ln X1  2 ln X 2  其中,Y 表示农村家庭人均消费支出,X1 表示从事农业经营的纯收入,X2 表示其他来源 的纯收入。

2经济与政法学院地区人均消费支出 Y从事农业经营的纯 收入 X1其他来源纯收入 X2北京 天津 河北 山西 内蒙古 辽宁 吉林 黑龙江 上海 江苏 浙江 安徽 福建 江西 山东 河南 湖北 湖南 广东 广西 海南 重庆 四川 贵州 云南 西藏 陕西3552.1 2050.9 1429.8 1221.60 1554.60 1786.30 1661.70 1604.50 4753.20 2374.70 3479.20 1412.40 2503.10 1720.00 1905.00 1375.60 1649.20 1990.30 2703.36 1550.62 1357.43 1475.16 1497.52 1098.39 1336.25 1123.71 1331.03579.10 1314.60 928.80 609.80 1492.80 1254.30 1634.60 1684.10 652.50 1177.60 985.80 1013.10 1053.00 1027.80 1293.00 1083.80 1352.00 908.20 1242.90 1068.80 1386.70 883.20 919.30 764.00 889.40 589.60 614.804446.40 2633.10 1674.80 1346.20 480.50 1303.60 547.60 596.20 5218.40 2607.20 3596.60 1006.90 2327.70 1203.80 1511.60 1014.10 1000.10 1391.30 2526.90 875.60 839.80 1088.00 1067.70 647.80 644.30 814.40 876.003经济与政法学院甘肃 青海 宁夏 新疆1127.37 1330.45 1388.79 1350.23621.60 803.80 859.60 1300.10887.00 753.50 963.40 410.30二、估计参数 假定所建模型及随机扰动项 u i 满足古典假定,可以用 OLS 法估计其参数。

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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: 13国贸10姓名:陈凤妍学号: 413011003实验课室:厚德A404指导教师:石立实验日期: 2016.05.27广东商学院华商学院教务处制一、实验项目训练方案小组合作:是□否 小组成员:无实验目的:掌握异方差模型的检验和处理方法实验场地及仪器、设备和材料实验室:普通配置的计算机,Eviews软件及常用办公软件。

实验训练内容(包括实验原理和操作步骤):【实验原理】异方差的检验:图形检验法、Goldfeld-Quanadt检验法、White检验法、Glejser检验法;异方差的处理:模型变换法、加权最小二乘法(WLS)。

【实验步骤】本实验考虑三个模型:【1】广东省财政支出CZ对财政收入CS的回归模型;(数据见附表1:附表1-广东省数据)【2】广东省固定资产折旧ZJ对国内生产总值GDPS和时间T的二元回归模型;(数据见附表1:附表1-广东省数据)【3】广东省各市城镇居民消费支出Y对人均收入X的回归模型。

(数据见附表2:附表2-广东省2005年数据)(一)异方差的检验1.图形检验法分别用相关分析图和残差散点图检验模型【1】、模型【2】和模型【3】是否存在异方差。

注:①相关分析图是作因变量对自变量的散点图(亦可作模型残差对自变量的散点图);②残差散点图是作残差的平方对自变量的散点图。

③模型【2】中作图取自变量为GDPS来作图。

相关分析图04008001,2001,6002,0002,4005001,0001,5002,000CSC Z残差散点图04,0008,00012,00016,00020,0005,00010,00015,00020,00025,000GDPSE 1相关分析图04,0008,00012,00016,00020,00024,0001,0002,0003,0004,000ZJGDPS T残差散点图04,0008,00012,00016,00020,00024,00028,00005,00010,00015,00020,00025,000GDPSE 2模型【3】相关分析图4,0008,00012,00016,00020,00024,0005,00010,00015,00020,00025,00030,000X1Y 1残差散点图1,000,0002,000,0003,000,0004,000,0005,000,0006,000,0007,000,0005,00010,00015,00020,00025,00030,000X1E 2【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∑21ie和∑22ie。

∑21ie为较大的残差平方和,∑22ie为较小的残差平方和。

④算统计量)2)(,2)((~2221*k c n k c n F ee F ii ----=∑∑。

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。

obs X1 Y1 1 7021.94 4632.692 7220.439999999999 6317.033 7299.25 6350.384 8241.2 6463.3699999999995 8842.840000000001 6757.026 9214.6 7294.937 9867.36 7476.6499999999998 10097.2 7669.849 10908.36 8113.640000000001 10 11944.08 8296.43 11 12229.17 9505.66 12 15762.77 12651.95 13 17680.1 14323.66 14 18287.24 14468.24 15 18907.73 14485.61 16 21015.03 18550.56 17 22881.8 21188.84 18 28665.25 21767.78Dependent Variable: Y1Method: Least SquaresDate: 05/27/16 Time: 12:49 Sample: 1 7Included observations: 7Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.X1 0.694962 0.210346 3.303899 0.0214 C 741.06461747.4610.4240810.6891R-squared 0.685846 Mean dependent var 6470.296Adjusted R-squared 0.623015 S.D. dependent var 930.0264S.E. of regression 571.0279 Akaike info criterion 15.76771Sum squared resid 1630364. Schwarz criterion 15.75226Log likelihood -53.18698 Hannan-Quinn criter. 15.57670F-statistic 10.91575 Durbin-Watson stat 1.749751Prob(F-statistic) 0.021383Dependent Variable: Y1Method: Least SquaresDate: 05/27/16 Time: 12:50Sample: 12 18Included observations: 7Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.X1 0.791414 0.147258 5.374327 0.0030C 586.5952 3068.733 0.191152 0.8559R-squared 0.852435 Mean dependent var 16776.66Adjusted R-squared 0.822922 S.D. dependent var 3677.261S.E. of regression 1547.415 Akaike info criterion 17.76151Sum squared resid Schwarz criterion 17.74606Log likelihood -60.16530 Hannan-Quinn criter. 17.57050F-statistic 28.88339 Durbin-Watson stat 1.957878Prob(F-statistic) 0.003004(请对得到的图表进行处理,以上在一页内)3.White检验法分别用White检验法检验模型【1】、模型【2】和模型【3】是否存在异方差。

Eviews操作:先做模型,选view/Residual Tests/White Heteroskedasticity (no cross terms/cross terms)。

摘录主要结果附在本页内。

模型【1】Heteroskedasticity Test: WhiteF-statistic 4.940866 Prob. F(2,25) 0.0156Obs*R-squared 7.932189 Prob. Chi-Square(2) 0.0189Scaled explained SS 14.57723 Prob. Chi-Square(2) 0.0007Test Equation:Dependent Variable: RESID^2Method: Least SquaresDate: 05/27/16 Time: 13:19Sample: 1978 2005Included observations: 28Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C -879.8513 1125.376 -0.781829 0.4417CS 12.93720 4.651328 2.781398 0.0101CS^2 -0.006620 0.002964 -2.233561 0.0347R-squared 0.283292 Mean dependent var 1940.891Adjusted R-squared 0.225956 S.D. dependent var 4080.739S.E. of regression 3590.225 Akaike info criterion 19.31077Sum squared resid 3.22E+08 Schwarz criterion 19.45351Log likelihood -267.3508 Hannan-Quinn criter. 19.35441F-statistic 4.940866 Durbin-Watson stat 2.144291Prob(F-statistic) 0.015552从模型结果看出,nR²=7.932189,由White检验知,在α=0.05下,查x2分布表,得临界值X²0.05(2)=5.99147,比较计算的统计量与临界值,nR²=7.932189> X²0.05(2)=5.99147 ,所以拒绝原假设,不拒绝备择假设,表明模型存在异方差。

模型【2】Heteroskedasticity Test: WhiteF-statistic 1.993171 Prob. F(5,22) 0.1195Obs*R-squared 8.729438 Prob. Chi-Square(5) 0.1204Scaled explained SS 14.67857 Prob. Chi-Square(5) 0.0118Test Equation:Dependent Variable: RESID^2Method: Least SquaresDate: 05/27/16 Time: 13:31Sample: 1978 2005Included observations: 28Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C 1837.898 6243.701 0.294360 0.7712GDPS -3.395093 5.407361 -0.627865 0.5366GDPS^2 -9.08E-05 0.000185 -0.489537 0.6293GDPS*T 0.160300 0.315176 0.508604 0.6161T -491.5614 1982.891 -0.247901 0.8065T^2 49.08543 152.9875 0.320846 0.7514R-squared 0.311766 Mean dependent var 3461.910Adjusted R-squared 0.155349 S.D. dependent var 7240.935S.E. of regression 6654.775 Akaike info criterion 20.63147Sum squared resid 9.74E+08 Schwarz criterion 20.91694Log likelihood -282.8405 Hannan-Quinn criter. 20.71874F-statistic 1.993171 Durbin-Watson stat 1.971537Prob(F-statistic) 0.119510从模型结果看出,nR²=8.729438,由White 检验知,在α=0.05下,查x2 分布表,得临界值X ²0.05(2)=5.99147,比较计算的统计量与临界值,nR²=8.729438> X ²0.05(2)=5.99147 ,所以拒绝原假设, 不拒绝备择假设,表明模型存在异方差。

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