12012－2013第1学期计量经济学实验报告实验（三）：计量经济检验与修正实验学号：0101702姓名：宋蕾专业：财务管理选课班级：Ａ０2实验日期：２０１１．１２．12实验地点：南区综合楼经济管理与创业模拟实验中心实验室1实验名称：计量经济检验与修正实验【实验目标、要求】使学生掌握用Eviews做1.异方差性检验和修正方法；2.自相关性检验和修正方法；3.【实验内容】实验内容以课后练习：以114页第6题、130页应用题第2题为例进行操作。【实验步骤】一、第114页第6题（一）创建工作文件在主菜单上依次单击File→New→Workfile，选择数据类型和起止日期。时间序列提供起止日期（年、季度、月度、周、日），非时间序列提供最大观察个数。本题中在workfilestructuretype中选Unstructured/Undated,在DatarangeObservation中填２８。单击OK后屏幕出现Workfile工作框，如图所示。1（二）输入和编辑数据在命令窗口直接输入：DataYX.屏幕出现数据编辑框，如下图所示。点击上图中对话框的“Edit+/-”，将数据进行输入，如下图所示。1数据输入完毕，单击工作文件窗口工具条的Save或单击菜单兰的File→Save将数据存入磁盘。（三）ＯLS估计参数利用2008年中国部分省市城镇居民家庭平均全年可支配收入（X）与消费性支出（Y）的相关数据表，作散点图。Eviews命令:scatXY；如图所示1可看出２００８年中国部分省市城镇居民家庭平均全年可支配收入（Ｘ）与消费性支出（Ｙ）的关系近似直线关系可建立线性回归模型。在主菜单命令行键入：“LSYCX”，然后回车。即可直接出现如下图所示的计算结果DependentVariable:YMethod:LeastSquaresDate:12/12/12Time:20:15Sample:128Includedobservations:28VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.C735.1080477.11231.5407440.1355X0.6662220.03055821.802130.0000R-squared0.948138Meandependentvar10780.65AdjustedR-squared0.946144S.D.dependentvar2823.752S.E.ofregression655.3079Akaikeinfocriterion15.87684Sumsquaredresid11165139Schwarzcriterion15.97199Loglikelihood-220.2757F-statistic475.3327Durbin-Watsonstat1.778976Prob(F-statistic)0.000000点击“storetoDB⋯”,将估计式以“eq01”为名保存。参数估计所建立的回归方程为：iY＝735．1080＋0．666222x（477．1123）(0．030558)t=（1．540744)(21．80213)R2=0．9481382r=0．946144F=475．33271（四）检验异方差性1、残差分析首先将数据排序，然后建立回归方程。在方程窗口中点击“Resids”按钮就可以得到模型的残差分布图。由图可知回归方程的残差分布有明显的扩大趋势，即表明存在异方差性。2、White检验在方程窗口上点击“View\ResidualTest\WhiteHeteroskedastcity”，检验结果如图所示：其中，F值为辅助回归模型的F统计量值。取显著水平α=0.05，由于）（22=5.99＜nR2=8.315098,所以存在异方差性。故本题数据不符合OLS经典假设中同方差性的假设，即存在异方差性。（五）异方差的修正①确定权数变量1根据Park检验，可以得出2ie的一般形式为：iiXeln2670.36578.19ln2生成权数变量：GENRW1=1/X^3.2670根据Gleiser检验，可以取以下三种形式作为权数变量：2432~1~11iiieWeWXW生成权数变量：GENRW2=1/X^0.5GENRW3=1/ABS(RESID）GENRW4=1/RESID^2②利用加权最小二乘法估计模型在Eviews命令窗口中依次键入命令：LS(W=iW)YCX经估计检验发现用权数W3的效果最好。下面仅给出用权数W3的结果。DependentVariable:YMethod:LeastSquaresDate:12/12/12Time:20:46Sample:128Includedobservations:28Weightingseries:W3VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.C970.6104254.53623.8132500.0008X0.6493550.01841835.255760.0000WeightedStatisticsR-squared1.000000Meandependentvar9942.842AdjustedR-squared1.000000S.D.dependentvar46660.83S.E.ofregression27.34564Akaikeinfocriterion9.523740Sumsquaredresid19442.39Schwarzcriterion9.618898Loglikelihood-131.3324F-statistic1242.969Durbin-Watsonstat1.481595Prob(F-statistic)0.000000UnweightedStatisticsR-squared0.947484Meandepend...
