计量经济学实验3.1：异方差性问题

实验3.1异方差性问题主讲：胡毅实验目的一．熟练应用EViews5进行异方差性问题研究二．实例研究：分析比较医疗机构与人口数量的关系，建立卫生医疗机构数与人口数的回归模型研究背景改革开放以来，各地医疗机构都有了较快发展，不仅政府建立了一批医疗机构，还建立了不少民营医疗机构。各地医疗机构的发展，除了其他因素外主要决定于对医疗服务的需求量，而医疗服务需求与人口数量有关。模型设定模型假设：医疗机构数与人口数满足线性约束关系变量设定：Yi:卫生医疗机构数Xi:人口数iiiXY21数据选择我们研究目的是分析比较医疗机构与人口数量的关系，建立卫生医疗机构数与人口数的回归模型。在此我们选择四川2000年21个地市州的医疗机构数与人口数的统计数据数据来源：《四川统计年鉴－2001》详细数据：计量经济学实验课课件数据数据输入:采用“整数数据”—“Integerdate”参数估计:LSYCX异方差性检验本例四川2000年21个地市州的医疗机构数与人口数，由于地区之间存在不同人口数，因此，对各种医疗机构的设置数量会存在不同的需求，这种差异使得模型很容易产生异方差，从而影响模型的估计与运用。因此，必须对该模型是否存在异方差进行检验。1.图形法①生成残差平方序列：GenerateSeries“resid”是一个随回归的不同而变化的残差序列，在存在多个回归时，如需要应对不同回归的残差进行保存（产生序列）②绘制散点图选择变量X和e2，点右键，合并为一个数据组：注意选择顺序，先选者为横轴命名：“name”→xe2Scatter：散点③判断残差平方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，大致可以看出残差平方e2随X的变动呈增大的趋势可能存在异方差2.White检验打开参数估计“lsycx”的Equation进行“ResidualTests”（残差检验）：nocrossterms（此时为一元函数，故选无交叉乘积）ttttvxx22102辅助回归：自由度：n＝29915.5)2(205.0从上面可以看出，X与X2的t检验值显著，nR2=18.074815.9915，所以拒绝原假设，选择备选假设：存在异方差异方差的修正加权最小二乘法：iiiiiiiwwXwwY)()1(21iiiXY21选用三种权数即为(x)1/x^21/x321分别生成三个权数序列：Quick→GenerateSeries⑴⑶⑵运用加权最小二乘法（WLS）：Quick→EstimateEquation在Specification中：ycx；在Option中：选择加权分别对w1、w2和w3运用加权最小二乘法，命名保存回归结果：通过估计检验：权数w2的效果最好异方差修正前55245.690301.6237854438.0)339811.8()930646.1(372828.59074.5622FseRXYii异方差修正后88288.120477.276945338.0)589272.3()379564.4(952837.26203.3682FseRXYii可以看出运用加权最小二乘法消除了异方差性，参数的t检验均显著，拟和优度显著提高，F检验也显著