异方差性实验报告.doc

异方差性实验报告
篇一：计量学上机(异方差性)
提示：
打包保存时自己的文件夹以“学号姓名”为文件夹名， 打包时文件夹内容包括：本实验报告、EViews工作文件。
篇二：Eviews异方差性实验报告
实验一 异方差性
【实验目的】
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。
【实验内容】
以《计量经济学学习指南与练习》补充习题4-16为数据，练习检查和克服模型的异方差的操作方法。
【4-16】表4-1给出了美国18个行业1988年研究开发（R D）费用支出Y与销售收入X的数据。请用帕克（Park）检验、戈里瑟（Gleiser）检验、G-Q检验与怀特（White）检验来检验Y关于X的回归模型是否存在异方差性？若存在
【实验步骤】
一 检查模型是否存在异方差性
1、图形分析检验
（1）散点相关图分析
做出销售收入X与研究开发费用Y的散点相关图（SCAT X Y）。观察相关图可以看出，随着销售收入的增加，研究开发费用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在递增的异方差性。
（2）残差图分析
首先对数据按照解释变量X由小至大进行排序（SORT X），然后建立一元线性回归方程（LS Y C X）。
因此，模型估计式为： Y??*X ----------（*） ?
()() R2=.=2850F=
建立残差关于X的散点图，可以发现随着X增加，残差呈现明显的扩大趋势，表明存在递增的异方差。
2、Park检验
建立回归模型（LS Y C X），结果如（*）式。
生成新变量序列： GENR LNE2 = LOG(RESID)
GENR LNX = LOG(X)
生成新残差序列对解释变量的回归模型（LS LNE2 C LNX）。从下图所示的回归结果中可以看出，LNX的系数估计值不为0且能通过显著性检验，即随机误差项的方差与解释变量存在较强的相关关系，即认为存在异方差性。
3、Gleiser检验
建立回归模型（LS Y C X），结果如（*）式。 生成新变量序列： GENR E = ABS(RESID) 分别建立新残差序列E对各解释变量X/X/X/X212?1/X?2/X?1
2的回归模
型（LS E C X），回归结果如各图所示。
篇三：异方差实验报告(已做)
《计量经济学》实验报告二
开课实验室：财经科学实验室 年月日 班级： 学号： 姓名：
实验项目名称异方差性的检验与修正 成绩：
验证性 □综合性 □设计性
实验性质：_
掌握异方差性的检验与修正方法并能运用Eviews软件进行实现 【实验要求】
掌握各种异方差的检验方法，运用最小二乘法进行模型修下，要求熟悉基本操作步骤，读懂各项上机榆出结果的含义并能进行分析 【实验软件】 Eviews 软件 【实验内容】
根据给定的数据按实验要求进行操作 【实验方案与进度】
实验：建立住房支出模型Yi??0??1Xi?ui，样本数据如下表所示：
指导教师签字：
(1)用普通最小二乘法估计模型参数
Dependent Variable: