检验异方差性与调整异方差性.docx

实验四异方差性
【实验目的】
把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年我国主要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。
表1我国制造工业1998年销售利润与销售收入情形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187.253180.44医药制造业238.711264.1食品制造业111.421119.88化学纤维制品81.57779.46饮料制造业205.421489.89橡胶制品业77.84692.08烟草加工业183.871328.59塑料制品业144.341345纺织业316.793862.9非金属矿制品339.262866.14服装制品业157.71779.1黑色金属冶炼367.473868.28皮革羽绒制品81.71081.77有色金属冶炼144.291535.16木材加工业35.67443.74金属制品业201.421948.12家具制造业31.06226.78普通机械制造354.692351.68造纸及纸品业134.41124.94专用设备制造238.161714.73印刷业90.12499.83交通运输设备511.944011.53文教体育用品54.4504.44电子机械制造409.833286.15石油加工业194.452363.8电子通讯设备508.154499.19化学原料纸品502.614195.22仪器外表设备72.46663.68检验异方差性
⒈图形分析检验
⑴观察销售利润（Y）与销售收入（X）的相关图(图1)：SCATXY

图1我国制造工业销售利润与销售收入相关图
从图中可以看出，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。这说明变量之间可能存在递增的异方差性。
⑵残差分析
第一将数据排序（命令格式为：SORT说明变量），然后建立回来方程。在方程窗口中点击Resids按钮就可以得到模型的残差分布图（或建立方程后在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来模型残差分布
图2显示回来方程的残差分布有明显的扩大趋势，即表明存在异方差性。
⒉Goldfeld-Quant检验
⑴将样本安说明变量排序（SORTX）并分成两部分（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建立回来模型1（回来结果如图3），其残差平方和为2579.587。
SMPL110
LSYCX

图3样本1回来结果
⑶利用样本2建立回来模型2（回来结果如图4），其残差平方和为63769.67。
SMPL1928
LSYCX

图4样本2回来结果
⑷运算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，所以存在异方差性
⒊White检验
⑴建立回来模型：LSYCX，回来结果如图5。

图5我国制造业销售利润回来模型
⑵在方程窗口上点击View\Residual\Test\WhiteHeteroskedastcity,检验结果如图6。

图6White检验结果
其中F值为辅助回来模型的F统计量值。取显著水平，由于,所以存在异方差性。实际应用中可以直接观察相伴概率p值的大小，若p值较小，则认为存在异方差性。反之，则认为不存在异方差性。
⒋Park检验
⑴建立回来模型（结果同图5所示）。
⑵生成新变量序列：GENRLNE2=log(RESID^2)
GENRLNX=log
⑶建立新残差序列对说明变量的回来模型：LSLNE2CLNX，回来结果如图7所示。

图7Park检验回来模型
从图7所示的回来结果中可以看出，LNX的系数估量值不为0且能通过显著性检验，即立刻误差项的方差与说明变量存在较强的相关关系，即认为存在异方差性。
⒌Gleiser检验（Gleiser检验与Park检验原理相同）
⑴建立回来模型（结果同图5所示）。
⑵生成新变量序列：GENRE=ABS(RESID)
⑶分别建立新残差序列（E）对各说明变量（X/X^2/X^(1/2)/X^(－1)/X^(－2)/X^(－1/2)）的回来模型：LSECX，回来结果如图8、9、10、11、12、13所示。

图8

图9

图10

图11

图12

图13
由上述各回来结果可知，各回来模型中说明变量的系数估量值显著不为0且均能通过显著性检验。所以认为存在异方差性。
⑷由F值或确定异方差类型
Gleiser检验中可以通过F值或值确定异方差的具体形式。本例中，图10所示的回来方程F值（）最大，可以据次来确定异方差的形式。
调整异方差性
⒈确定权数变量
根据Park检验生成权数变量：GEN