资源描述：
《线性回归模型异方差诊断及修正》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在工程资料-天天文库。
1、线性回归模型异方差诊断及修正摘要：文章通过实际案例分析，介绍了回归模型异方差性的诊断与修正的几种方法，并给出了如何结合EVIEWS软件实现异方差性的检验与消除的方法和程序。关键词：计量经济学；线性回归模型；异方差；EVIEWS软件经典线性回归模型Y=f(x)+u的一个重要假设就是回归方程的随机误差项u的方差为常数。但是由于现实经济活动的错综复杂性，一些经济现象的变动和同方差的假定经常是相悖的。尤其是当使用截面数据时，通常会遇到同方差性不满足的情况，即随机误差项出现异方差。异方差的存在给用OLS估计得到的模型带来以下不良后果：参数估计量非有效；解释变量的显
2、著检验失效；估计与预测精度降低，造成回归模型不能使用。因此，在实际建模中，用OLS方法得到具体模型形式后，并不能马上将其应用于现实经济问题的分析及预测中，必须首先诊断此模型是否存在异方差性，只有进行异方差诊断和修正，并在所有必要的检验都通过之后，才能转入模型的应用。在计量经济分析过程中，对回归模型异方差性的检验与修正的方法有很多种，本文仅介绍几种常用且能基于EVIEWS软件实现的方法。一、EVIEWS软件简介EVIEWS是美国QMS公司研制的在windows下专门从事数据分析、回归分析和预测的工具，通常称为计量经济学软件包，是当今世界上最流行的计量经济学
3、软件之一。EVIEWS（EconometricsViews）的本意是对社会经济关系与经济活动的数量规律，采用计量经济学方法与技术进行“观察”。计量经济学研究的核心是设计模型、收集资料、估计模型、检验模型、运用模型进行预测、求解模型和运用模型。EVIEWS是完成上述任务得力的必不可少的工具。EVIEWS拥有数据处理、作图、统计分析、建模分析、预测和模拟6大类功能，可应用于科学计算中的数据分析与评估、财务分析、宏观经济分析与预测、模拟、销售预测和成本分析等。正是由于EVIEWS等计量经济学软件包的出现，使计量经济学取得了长足的进步，发展成为实用与严谨的经济学
4、科。EVIEWS具有现代Windows软件可视化操作的优良性。可以使用鼠标对菜单和对话框进行操作，也可以通过主窗口上方的命令窗口输入命令。本文将通过实例介绍EVIEWS在异方差性的检验与修正上的应用。二、实例分析分析中国2004年各地区城镇居民平均每人全年家庭可支配收入（x,元）与交通和通讯支出（y,元）的关系，以预测随着收入的增加，人们对交通、通讯的需求。中国城镇居民平均每人全年家庭可支配收入（X,元）与交通和通讯支出（y,元）如表1所示。由表1可以看出，随着人均家庭可支配收入的增加，人均交通和通讯支出也表现出增加的趋势，而且增加的速度加快。不同收入家
5、庭的交通和通讯支出表现出很大的差异。例如，广东人均家庭可支配收入为14953.39元/年，人均交通和通讯支出为967.13元/年；上海人均家庭可支配收入为18501.66元/年，人均交通和通讯支出为900.12元/年。这就很难保证同方差的假定。（一）用0LS方法估计参数设模型为yt=bo+blxt+ut,运用EVIEWS软件操作过程如下：首先建立工作文件，输入样本数据，然后在主窗口命令行输入命令“LSycx”，回车，即可得回归结果如表2所示。t=348.2365+0.035262xt（13.37372）（13.96414）①R2=0.870534,s.e
6、.=40.69252,F=194.9973（二）异方差性诊断1、Go1dfe1d-Quanadt检验检验的操作步骤：先将解释变量X从小到大（或从大到小）排列，再删去正中心的c个样本值，将剩余的n-c个样本值划分为容量都是的两个子样本，使其分别包含X的较小值和较大值。对两个子样本分别用OLS拟合回归方程并分别求出残差平方和RSS1和RSS2O计算两个子样本方差：812=；822=；(其中k为解释变量的个数)。计算F值：F==,且F服从Fa(-k_l,-k-l)分布。判断：若F>Fa,则随机误差项存在异方差性；若FWFa,则不存在异方差性。EVIEWS软件实
7、现：该例中，样本数据个数n=31,c=为了使两个样本的容量相同，从中间去掉9个数据(即取c=9)o在主窗口命令行输入命令：SORTXSMPL111LSYCX回车，得结果：RSS1=3880.507接着，输入命令:SMPL2131LSYCX回车,即得：RSS2=30192.9计算出F=30192.9/3880.507=7.78o取a=0.05时，查F分布表得F0.05(9,9)=3.18,而F=7.78>F0・05(9,9)=3.18,所以模型①存在(递增的)异方差性。2、Glejser检验检验的操作步骤：根据样本数据用OLS估计回归模型并求残差et；分别
8、建立
9、et
10、对解释变量的各种回归方程；检验每个回归方程参数的显著性。若其参数显著
