实验四 异方差性
实验目
掌握异方差性检验处理方法
实验容
建立检验国制造业利润函数模型
实验步骤
例1表1列出1998年国制造工业销售收入销售利润统计资料请利统计软件Eviews建立国制造业利润函数模型
表1 国制造工业1998年销售利润销售收入情况
行业名称
销售利润
销售收入
行业名称
销售利润
销售收入
食品加工业
18725
318044
医药制造业
23871
12641
食品制造业
11142
111988
化学纤维制品
8157
77946
饮料制造业
20542
148989
橡胶制品业
7784
69208
烟草加工业
18387
132859
塑料制品业
14434
1345
纺织业
31679
38629
非金属矿制品
33926
286614
服装制品业
1577
17791
黑色金属冶炼
36747
386828
皮革羽绒制品
817
108177
色金属冶炼
14429
153516
木材加工业
3567
44374
金属制品业
20142
194812
家具制造业
3106
22678
普通机械制造
35469
235168
造纸纸品业
1344
112494
专设备制造
23816
171473
印刷业
9012
49983
交通运输设备
51194
401153
文教体育品
544
50444
电子机械制造
40983
328615
石油加工业
19445
23638
电子通讯设备
50815
449919
化学原料纸品
50261
419522
仪器仪表设备
7246
66368
检验异方差性
⒈图形分析检验
⑴观察销售利润（Y）销售收入（X）相关图(图1)：SCAT X Y
图1 国制造工业销售利润销售收入相关图
图中出着销售收入增加销售利润均水断提高离散程度逐步扩说明变量间存递增异方差性
⑵残差分析
首先数排序（命令格式：SORT 解释变量）然建立回方程方程窗口中点击Resids钮模型残差分布图（建立方程Eviews工作文件窗口中点击resid象观察）
图2 国制造业销售利润回模型残差分布
图2显示回方程残差分布明显扩趋势表明存异方差性
⒉GoldfeldQuant检验
⑴样安解释变量排序（SORT X）分成两部分（分11011样合192810样）
⑵利样1建立回模型1（回结果图3）残差方2579587
SMPL 1 10
LS Y C X
图3 样1回结果
⑶利样2建立回模型2（回结果图4）残差方6376967
SMPL 19 28
LS Y C X
图4 样2回结果
⑷计算F统计量：＝63769672579592472分模型1模型2残差方
取时查F分布表存异方差性
⒊White检验
⑴建立回模型：LS Y C X回结果图5
图5 国制造业销售利润回模型
⑵方程窗口点击View＼Residual＼Test＼White Heteroskedastcity检验结果图6
图6 White检验结果
中F值辅助回模型F统计量值取显著水存异方差性实际应中直接观察相伴概率p值p值较认存异方差性反认存异方差性
⒋Park检验
⑴建立回模型（结果图5示）
⑵生成新变量序列：GENR LNE2log(RESID^2)
GENR LNXlog
⑶建立新残差序列解释变量回模型：LS LNE2 C LNX回结果图7示
图7 Park检验回模型
图7示回结果中出LNX系数估计值0通显著性检验误差项方差解释变量存较强相关关系认存异方差性
⒌Gleiser检验（Gleiser检验Park检验原理相）
⑴建立回模型（结果图5示）
⑵生成新变量序列：GENR EABS(RESID)
⑶分建立新残差序列（E）解释变量（XX^2X^(12)X^(－1) X^(－2) X^(－12)）回模型：LS E C X回结果图8910111213示
图8
图9
图10
图11
图12
图13
述回结果知回模型中解释变量系数估计值显著0均通显著性检验认存异方差性
⑷F值确定异方差类型
Gleiser检验中通F值值确定异方差具体形式例中图10示回方程F值（）次确定异方差形式
二 调整异方差性
⒈确定权数变量
根Park检验生成权数变量：GENR W11X^16743
根Gleiser检验生成权数变量：GENR W21X^05
外生成：GENR W31ABS(RESID）
GENR W41 RESID ^2
⒉利加权二法估计模型
Eviews命令窗口中次键入命令：
LS(W) Y C X
方程窗口中点击Estimate＼Option钮权数变量栏里次输入W1W2W3W4回结果图14151617示
图14
图15
图16
图17
⒊估计模型进行White检验观察异方差调整情况
估计模型进行White检验结果分应图14151617回模型（图18192021示）图181921应White检验显示P值较接收存异方差原假设认已消回模型异方差性图20应White检验没显示F值值表示异方差性已解决
图18
图19
图20
图21
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实验目
掌握异方差性检验处理方法
实验容
建立检验国制造业利润函数模型
实验步骤
例1表1列出1998年国制造工业销售收入销售利润统计资料请利统计软件Eviews建立国制造业利润函数模型
表1 国制造工业1998年销售利润销售收入情况
行业名称
销售利润
销售收入
行业名称
销售利润
销售收入
食品加工业
18725
318044
医药制造业
23871
12641
食品制造业
11142
111988
化学纤维制品
8157
77946
饮料制造业
20542
148989
橡胶制品业
7784
69208
烟草加工业
18387
132859
塑料制品业
14434
1345
纺织业
31679
38629
非金属矿制品
33926
286614
服装制品业
1577
17791
黑色金属冶炼
36747
386828
皮革羽绒制品
817
108177
色金属冶炼
14429
153516
木材加工业
3567
44374
金属制品业
20142
194812
家具制造业
3106
22678
普通机械制造
35469
235168
造纸纸品业
1344
112494
专设备制造
23816
171473
印刷业
9012
49983
交通运输设备
51194
401153
文教体育品
544
50444
电子机械制造
40983
328615
石油加工业
19445
23638
电子通讯设备
50815
449919
化学原料纸品
50261
419522
仪器仪表设备
7246
66368
检验异方差性
⒈图形分析检验
⑴观察销售利润（Y）销售收入（X）相关图(图1)：SCAT X Y
图1 国制造工业销售利润销售收入相关图
图中出着销售收入增加销售利润均水断提高离散程度逐步扩说明变量间存递增异方差性
⑵残差分析
首先数排序（命令格式：SORT 解释变量）然建立回方程方程窗口中点击Resids钮模型残差分布图（建立方程Eviews工作文件窗口中点击resid象观察）
图2 国制造业销售利润回模型残差分布
图2显示回方程残差分布明显扩趋势表明存异方差性
⒉GoldfeldQuant检验
⑴样安解释变量排序（SORT X）分成两部分（分11011样合192810样）
⑵利样1建立回模型1（回结果图3）残差方2579587
SMPL 1 10
LS Y C X
图3 样1回结果
⑶利样2建立回模型2（回结果图4）残差方6376967
SMPL 19 28
LS Y C X
图4 样2回结果
⑷计算F统计量：＝63769672579592472分模型1模型2残差方
取时查F分布表存异方差性
⒊White检验
⑴建立回模型：LS Y C X回结果图5
图5 国制造业销售利润回模型
⑵方程窗口点击View＼Residual＼Test＼White Heteroskedastcity检验结果图6
图6 White检验结果
中F值辅助回模型F统计量值取显著水存异方差性实际应中直接观察相伴概率p值p值较认存异方差性反认存异方差性
⒋Park检验
⑴建立回模型（结果图5示）
⑵生成新变量序列：GENR LNE2log(RESID^2)
GENR LNXlog
⑶建立新残差序列解释变量回模型：LS LNE2 C LNX回结果图7示
图7 Park检验回模型
图7示回结果中出LNX系数估计值0通显著性检验误差项方差解释变量存较强相关关系认存异方差性
⒌Gleiser检验（Gleiser检验Park检验原理相）
⑴建立回模型（结果图5示）
⑵生成新变量序列：GENR EABS(RESID)
⑶分建立新残差序列（E）解释变量（XX^2X^(12)X^(－1) X^(－2) X^(－12)）回模型：LS E C X回结果图8910111213示
图8
图9
图10
图11
图12
图13
述回结果知回模型中解释变量系数估计值显著0均通显著性检验认存异方差性
⑷F值确定异方差类型
Gleiser检验中通F值值确定异方差具体形式例中图10示回方程F值（）次确定异方差形式
二 调整异方差性
⒈确定权数变量
根Park检验生成权数变量：GENR W11X^16743
根Gleiser检验生成权数变量：GENR W21X^05
外生成：GENR W31ABS(RESID）
GENR W41 RESID ^2
⒉利加权二法估计模型
Eviews命令窗口中次键入命令：
LS(W) Y C X
方程窗口中点击Estimate＼Option钮权数变量栏里次输入W1W2W3W4回结果图14151617示
图14
图15
图16
图17
⒊估计模型进行White检验观察异方差调整情况
估计模型进行White检验结果分应图14151617回模型（图18192021示）图181921应White检验显示P值较接收存异方差原假设认已消回模型异方差性图20应White检验没显示F值值表示异方差性已解决
图18
图19
图20
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