异方差性检验

异方差性检验(13 页)Good is good, but better carries it.精益求精，善益求善。金融 122 班 23 号 钟萌异方差性检验引入滞后变量 X-1、X-2、Y-1 。可建立如下中国居民消费函数： Y=β0+β1X+β2X(-1)+β3X(-2)+β4Y(-1)用 OLS 法进行估量，结果如下：对应的表达式为Y=429.3512+0.143X-0.104X(-1)+0.063X(-2)+0.838Y(-1)2.18 2.09 -0.73 0.63 7.66R2=0.9988 F=4503.94估量结果显示，在 5%的显著性水平下，自由度为 25 的临界值为 2.060，若存在异方差性，则可能是由 X、Y（-1）引起的。做 OLS 回归得到的残差平方项分别与 X、Y(-1)的散点图从散点图可以看出，两者存在异方差性。下面进行统计检验。采纳 White 异方差检验：所以辅助回归结果为：e2=-194156.4-249.491X+0.003X2+265.306X(-1)-0.004X(-1)2+4.187X(-2)-0.001X(-2)2 +51.377Y(-1)+0.001Y(-1)2 -1.566 -4.604 2.863 2.648 -1.604 0.055 -0.301 0.579 0.410X 与 X 的平方项的参数的 t 检验是显著的，且 White 统计量为16.999>5%显著性水平下，自由度为 8 的卡方分布值 15.51，(从nR2统计量的对应值的伴随概率值容易看出）所以在 5%的显著性水平下，拒绝同方差性这一原假设，方程确实存在异方差性。用加权最小二乘法对异方差性进行修正，重新进行回归估量，得到加权后消除异方差性的估量结果：回归表达式为：Y=275.0278-0.0192X+0.1617X(-1)-0.0732X(-2)+0.9165Y(-1) 3.5753 -0.3139 1.3190 -1.0469 16.5504R2=0.999950 F=36016.15序列相关性检验由上，得到表达式Y=275.0278-0.0192X+0.1617X(-1)-0.0732X(-2)+0.9165Y(-1) 3.5753 -0.3139 1.3190 -1.0469 16.5504R2=0.999950 F=36016.15D.W.=1.6913 进行序列相关性检验，作残差项 e 和 t，e 和 e(-1)关系图如下从上图可以看出，随即干扰项呈现正序列相关性。DW 检验结果表明，在 5%的显著性水平下，n=26,k=2,查表得dL=1.30，dU=1.46，由于dU