《Eview教程异方差》PPT课件

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1、Eviews软件的应用二异方差性的检验和处理异方差性的概念经典线性回归模型假设回归扰动项是同方差的。如果回归扰动项不满足这个条件，即回归扰动项的方差随着自变量的不同而不同，就存在异方差。不存在异方差的序列（线性图）异方差逐渐增大的序列（线性图）异方差逐渐减小的序列（线性图）还有异方差的变化有其他规律或者没有规律的情形。存在异方差对方程估计的影响参数估计量满足无偏和一致性，不再满足有效性。参数方差估计量有偏。回忆：推导参数估计量和方差估计量过程。推导过程：简要过程参阅Pindyck&Rubinfield的《计量经济模型与经济预测》；详细过程参见W.Greene的《计量经济分析》。异方差

2、性的检验总体思路是检验随机误差项与解释变量观测值之间的相关性。（因为异方差性就是指在不同的样本点，随机误差项有不同的方差。）有多种检验方法。通常采用的原假设是“不存在异方差”，备择假设是“存在异方差”。Park检验Park认为随机扰动项的形式为两边取对数，令Glejser检验Goldfeld-Guandt检验（P&R,p95）考虑一元回归模型将数据按自变量大小排列。省略中间的d项观测值。拟合两个回归模型。每个回归模型都有(N-d)/2个数据。Goldfeld-Guandt检验(续)计算每个回归模型的残差平方和：ESS1（对应较小的x）和ESS2（对应较大的x）.假设误差服从正态分布，

3、且不存在序列相关，则Breusch-Pagan检验(P&R,p96)用方程做OLS回归，计算残差，并用这些残差估计Breusch-Pagan检验（续）然后用方程做回归。如果服从正态分布，那么在原假设下有更一般，如果有p个变量，则服从自由度为p的分布。White检验（P&R,p96）用残差平方作为自变量，用原来的自变量和自变量的平方项作为新自变量。比如两个变量情形为检验统计量为k为除常数项外自变量的个数。异方差性的处理（一）异方差形式已知：（课本，p58－60）如果在检验过程中通过某种方式已知则使用作为权重，使用加权最小二乘法。异方差性的处理（二）异方差形式未知的情形。HC协方差（Wh

4、ite）HAC协方差（Newey-West）它只改变估计标准差，不改变参数的点估计。原理省略（可以参考P&R），Eviews提供。处理异方差的实例采用2001年我国各省，市，自治区的国内生产总值gdp和最终消费com来估计我国的消费函数，这是一个典型的截面数据，从数据中可以看出模型有很大的异方差性。数据地区gdpcom河南5640.113114.13北京2845.651467.71湖北4662.282408.84天津1840.1901.85湖南39832553.14河北5577.782509.3广东10647.715841.32山西1779.971046.43广西2231.19159

5、7.05内蒙古1545.79936.19海南545.96299.86辽宁5033.082828.09重庆1749.771078.06吉林2032.481331.32四川4421.762691.47黑龙江35612110.54贵州1084.9833.87上海4950.842149.07云南2074.711430.44江苏9511.914295.96西藏138.7382.79浙江6748.153306.1陕西1844.271004.5安徽3290.132108.09甘肃1072.51674.42福建4253.682225.23青海300.95197.79江西2175.681357.47宁

6、夏298.38223.52山东9438.314582.61新疆1485.48854.6数据说明：数据单位为亿元，数据来源于中国经济信息网http://202.114.65.32只能从校园网访问。模型根据凯恩斯理论中的消费函数形式，建立下列回归方程：用Eviews进行OLS估计用Eviews进行White检验F统计值White检验统计量伴随概率White检验的缺点White检验不具建设性。即它无法估计残差方查的形式。它一般只用于检验是否存在异方差。Park检验本例中Park检验回归方程的形式为步骤保存刚才OLS回归的残差。用Park检验的方程进行估计。用该命令保存残差序列。相当于用菜单

7、操作……回归结果EstimationCommand:LSLOG(RESID_EQ_OLS^2)LOG(GDP)CSubstitutedCoefficients:LOG(RESID_EQ_OLS^2)=0.5218281156*LOG(GDP)+5.844487688处理异方差一（WLS）计算的估计值。用的估计值的平方近似的方差。利用Eviews的forecast功能计算。用作为权重进行WLS。forecast按钮选择要预测变量自动命名预测区间得到新序列3.