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异方差检验的eviews操作

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第四章 异方差性 例4.1.4 一、参数估计 进入Eviews 软件包,确定时间范围,编辑输入数据;选择估计方程菜单: (1)在Workfile 对话框中,由路径:Quick/Estimate Equation,进入Equation Specification 对话框,键入“log(y) c log(x1) log(x2) ”,确认 ok,得到样本回归估计结果;(2)直接在命令栏里输入“ls log(y) c log(x1) log(x2)”,按 Enter,得到样本回归估计结果;(3)在Group 的当前窗口,由路径:Procs/Make Equation,进入Equation Specification 窗口,键入“log(y) c log(x1) log(x2) ”,确认 ok,得到样本回归估计结果。如表 4.1: 表 4.1 图 4.1 估计结果为: (3.14) (1.38) (9.25) R2=0.7798 D.W.=1.78 F=49.60 RSS=0.8357 括号内为 t 统计量值。 二、检验模型的异方差 (一)图形法 (1)生成残差平方序列。 ①在Workfile 的对话框中,由路径:Procs/Generate Series,进入Generate Series by Equation 对话框,键入“e2=resid^2”,生成残差平方项序列e2;② 直接在命令栏里输入“genr e2=resid^2”,按 Enter,得到残差平方项序列e2。 (2)绘制散点图。 ①直接在命令框里输入“scat log(x2) e2”,按 Enter,可得散点图4.2。 ②选择变量名 log(x2)与 e2(注意选择变量的顺序,先选的变量将在图形中表示横轴,后选的变量表示纵轴),再按路径view/graph/scatter/simple scatter ,可得散点图4.2。 ③由路径quick/graph 进入series list 窗口,输入“log(x2) e2”,确认并 ok,再在弹出的graph 窗口把 line graph 换成scatter diagram,再点 ok,可得散点图4.2。 图4.2 由图4.2 可以看出,残差平方项 e2 对解释变量 log(X2)的散点图主要分布图形中的下三角部分,大致看出残差平方项 e2 随 log(X2)的变动呈增大的趋势,因此,模型很可能存在异方差。但是否确实存在异方差还应通过更进一步的检验。 (二)Goldfeld-Qu anadt 检验 (1)对变量取值排序(按递增或递减)。 ①在Workfile 窗口中,由路径:Procs/Sort Series 进入sort workfile series 对话框,键入“X2”,如果以递增型排序,选 Ascending,如果以递减型排序,则应选 Descending,点 ok。本例选递增型排序,选 Ascending。 ②直接在命令栏里输入“sort x 2”(默认为升序),再按 Enter。 (2)构造子样本区间,建立回归模型。 在本例中,样本容量 n...

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