实验作业4异方差性的检验和修正

实验作业4异方差性的检验和修正观测值cumtinc11943.4817652.952998.0112638.553772.349107.094604.358913.915755.519136.796744.029107.557733.58690.628596.978272.5191983.7218645.03101050.8812318.57112097.4116293.7712676.868470.68131048.7112321.3114567.528619.6615902.3210744.7916636.578667.9717649.878785.9418801.279523.97192333.0514769.9420703.399286.721728.298123.9422929.9210243.4623827.668385.9624625.448151.1325930.599265.9261309.959431.1827630.168272.0228638.638086.8229691.258057.8530705.698093.6431757.097990.15（1）利用上述数据，对方程（4.3）进行回归，并分析回归结果的经济意义。用Eviews录入数据得估计结果为：^Y=-563.5647+0.148210Xi(134.5313)(0.012697)t=(-4.189097)(11.67311)R2=0.824521R2=0.818469F=136.2615df=29经济意义：人均可支配收入每增加一个单位，人均交通和通讯支出增加0.148210个单位（2）利用图形法、Goldfeld-Quanadt检验和White异方差检验，检验方程（4.3）的异方差。图形法：由散点图可以看出，残差平方E2对解释变量X的散点图主要分布在图形中的下三角部分，大致看出残差平方E2随X的变动呈增大的趋势，因此，模型很可能存在异方差。但是否确实存在异方差还应通过更进一步的检验。Goldfeld-Quanadt检验图1-1图1-2下面求F统计量值。基于图1-1和图1-2中残差平方和的数据，即Sumsquaredresid的值。由图1-1计算得到的残差平方和为51931.29，由图1-2计算得到的残差平方和为927645.3，根据Goldfeld-Quanadt检验，F统计量为927645.3/51931.29=17.8629判断：在α=0.05下，在式中分子、分母的自由度均为9，查F分布表得临界值为F0.05(9,9)=3.18，因为F=17.86293.18，所以拒绝原假设，表明模型确实存在异方差White异方差检验根据White统计量的分析：从图可以看出，nR^2=7.583705，由White检验知，在α=0.05下，查x2分布表,得临界值x^20.05(2)=5.9915比较计算的x2统计量与临界值，因为nR^2=7.5837055.9915所以拒绝原假设，接受备择假设，表明模型存在异方差。根据White统计量所对应p值的分析：给定显著性水平α=0.05，因为Probability（White）=0.01970.05所以拒绝原假设，表明模型存在异方差。（3）修正异方差。图的估计结果如下Y^=-456.3893+0.136688X(181.4656)(0.020362)t=(-2.515018)(6.713030)R^2=0.608451R2=0.594949F=45.06478df=29可以看出运用加权小二乘法消除了异方差性互后，参数的t检验均显著，可决系数大幅提高，F检验也显著，并说明人均可支配收入每增加一元，人均交通和通讯支出增加0.136688元，而不是0.148210元，更加接近真实情况。