eviews操作步骤异方差自相关

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1、异方差性的检验和消除15.√表6列出了2000年中国部分省市城镇居民每个家庭平均全年可支配收入x与消费性支出y的统计数据。①利用OLS法建立人均消费支出与可支配收入的线性模型和对数线性模型；②检验模型是否存在异方差性；③如果存在异方差性，试采用适当的方法加以消除。表6中国城镇居民人均可支配收入与消费性支出(单位：元)地区可支配收入x消费性支出y地区可支配收入x消费性支出y北京10349.698493.49浙江9279.167020.22天津8140.506121.04山东6489.975022.00河北5661.164348.47河南4766.263830.71山西4724.

2、113941.87湖北5524.544644.50内蒙古5129.053927.75湖南6218.735218.79辽宁5357.794356.06广东9761.578016.91吉林4810.004020.87陕西5124.244276.67黑龙江4912.883824.44甘肃4916.254126.47上海11718.018868.19青海5169.964185.73江苏6800.235323.18新疆5644.864422.93输入数据：dataxy绘制图形，确定模型：Plotxy（相关图）view-graph-scatter（散点图）（1）线性模型：lsxyS.E=

3、216.8900对数线性模型：GENRlnx=LOG(x)GENRlny=LOG(y)lslnyclnxS=(0.263495)(0.030132)t=(0.946635)(31.39272)F=985.5030S.E=0.038023DW=1.512696(2)检验是否存在异方差性White检验：lsycx在方程窗口中views-residualtest-heteroscedasticity-white此时可以选择要不要包含交叉乘积项。一元的自由度为2二元的自由度为5取α=0.05，n为样本数量，=12.65213>，即对应的p值小于0.05，表面模型存在异方差性。Gold

4、feld-Quandt检验（戈德菲尔德-匡特检验）：将观察值按解释变量的大小顺序排列，将排列在中间的约1/4的数据删掉，记为c，也可不删。由样本x数据排序，n=20,c=20/4=5,取c=4，从中间去掉4个数据，确定子样1（1~8）Sortx将样本数据关于x排序Smpl18确定子样本1Lsycx求出RSS1Smpl1320确定子样本2lsycx求出RSS2计算出F=RSS2/RSS1取α为0.05,查第一自由度和第二自由度为的F分布表，大于查的结果则存在异方差性。子样本1求出RSS1=126528.6。子样本2确定子样本2（13~20），求出RSS2=615472，计算出F

5、=RSS2/RSS1=4.86，给定显著性水平为0.05，查，所以模型存在异方差性。Gleiser检验：iews-residualtest-heteroscedasticity-gleisernr2对应的p值小于0.05，存在异方差性。Park检验：iews-residualtest-heteroscedasticity-harvey-输入log(x)Nr2对应的p值小于0.05，所以存在异方差性。（3）消除异方差性加权最小二乘法：生成权数变量1/x1/x2Ls(w=权数表达式)ycx使用white检验是否已消除异方差性采用加权最小二乘法估计，取权数w=1/x，得如下回归方程

6、：F=699.7741在方程窗口进行white检验可知，用加权最小二乘法估计人均消费支出函数不存在异方差性。自相关性的检验与消除13√天津市城镇居民人均消费性支出（CONSUM），人均可支配收入（INCOME），以及消费价格指数（PRICE）见表4。定义人均实际消费性支出y=CONSUM/PRICE，人均实际可支配收入x=INCOME/PRICE。表4天津市城镇居民人均消费与人均可支配收入数据年份CONSUM(元)INCOME(元)PRICE1978344.88388.321.0001979385.20425.401.0101980474.72526.921.06219814

7、85.88539.521.0751982496.56576.721.0811983520.84604.311.0861984599.64728.171.1061985770.64875.521.2501986949.081069.611.33619871071.041187.491.42619881278.871329.71.66719891291.091477.771.91219901440.471638.921.97019911585.711844.982.17119921907.172238.38