异方差试验报告(2)

得到?ei=RSS1=0.858264 21Smpl 14 20 Ls y c x 得到?ei=RSS2=38.08500 22Smpl 1 20 Genr f=38.08500/0.858264 得到：F=38.08500/0.858264=44.3745，大于F0.05(7?1?1,7?1?1)=5.05，表明模型存在递增型异方差。 White检验 操作步骤 Smpl 1 20 LS Y C X 方程窗口下拉View\\residual test\\ White Heteroskedasticity Test 222nR2=8.413667???，其prob(nR)伴随概率为0.014893，小于给定的显著性水平(p)??0(2)?5.99.05?=0.05，拒绝原假设，认为回归模型存在异方差。 Park方法： 操作步骤 Ls y c x Genr e2= resid^2 Ls log(e2) c log(x) ①Lnet2=-7.6928+1.83936Lnxt R2=0.365421，F=10.36527，prob (F)=0.004754 Gleises方法： 操作步骤 Ls y c x Genr e1=abs(resid) Ls e1 c x Ls e1 c x^(1/2) Ls e1 c x^2 ②et=-0.03529+0.01992xt R2=0.5022， F=18.15856，prob(F)=0.000047 ③et=-1.25044+0.32653Xt Rprob(F)=0.000804 2=0.473046，

，F=16.15859 ④et=0.580535+0.000113x2t R2=0.498972， F=17.92617，prob(F)=0.000499 上述四个辅助回归模型，F统计量的伴随概率即prob(F)均小于给定的显著性水平?=0.05，拒绝原假设，均认为回归模型存在异方差。 (3) 加权最小二乘法WLS建立的样本回归模型: 权数选择 根据Park检验，得到：Ln(et2)=-7.6928+1.83936Ln(xt)，取权数变量 W1=1/x^1.83936 而Gleises检验中，统计检验最为显著（即R2最大）的是 et=-0.03529+0.01992xt，故选择权数变量为W2=1/X 此外，选择一般形式作为权数变量 W3=1/ abs(resid) W4=1/ resid^2 操作步骤 Ls y c x Genr W1=1/x^1.83936 Genr W2=1/X Genr W3=1/ abs(resid) Genr W4=1/ resid^2 Ls(w=w1) y c x Ls(w=w2) y c x Ls(w=w3) y c x Ls(w=w4) y c x 得到以下结果： ①权数为W1=1/x^1.83936的加权最小二乘法估计模型 加权最小二乘法估计模型再检验：White检验 ?= -0.6259815155 + 0.07106018402xt （W1=1/x^1.83936） Yt（0.318225） （0.011649） t= (-1.967106) (6.10016) R2=0.573245， F=37.21195，nR2=2.080123，prob(nR2)=0.353433 ②权数为W2=1/X的加权最小二乘法估计模型 加权最小二乘法估计模型再检验：White检验 ?=-0.15731 + 0.0559xt （W2=1/X） Yt（0.359022）（0.009619） t= (-0.438159) (5.807771) R2=0.010553， F=33.73020，nR2=2.870447，prob(nR2)=0.238062 ③权数为W3=1/ abs(resid)的加权最小二乘法估计模型

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