新疆财经大学
实验报告
课程名称：计量经济学精要
实验项目名称：异方差性与自相关问题
姓名：陶旭雯
学号：2009100826
班级：财政09-1班
指导教师：王公达
2012年5月24日
新疆财经大学实验报告
课程名称 计量经济学精要 实验类型 实验项目名称 异方差性与自相关问题 实验时数 2 学生姓名 陶旭雯 专业 财政 同组学生姓名 实验地点 实验楼 实验日期 2012年5月24日 主要仪器设备（实验软件） Eviews软件 实
验
目
的
要求学生掌握利用Eviews软件进行计量经济学中关于异方差性与自相关问题模型研究与建立；诊断（检验）模型中的异方差性与自相关问题，并通过合适的方法对模型进行补救以改进模型的异方差性与自相关问题
实
验
内
容
和
原
理
异方差性问题：
对模型进行参数回归；
利用图形法和White检验的方法对模型进行异方差性问题的检验（写出检验方法、使用的命令等）；
对模型的异方差进行修正：加权最小二乘法（写使用的命令等）；
写出最后模型的形式
自相关问题：
对模型进行参数回归，检验残差，判断自相关问题；
对模型的自相关进行修正：广义差分法（写使用的命令等）；
对广义差分法补充第一个观测值：Prais－Winsten变换；
比较补充第一个观测值的结果，写出最后模型的形式
实
验
步
骤 （包括实验数据记录和处理）
实验3.1
异方差问题
生成残差平方序列：在主菜单中选择Qiuck/GenerateSeries,输入e2=(resid)^2即可；
绘制散点图：view->Graph->scatter->simplescatter
3.White检验:打开参数估计“lsycx”的Equation进行“ResidualTests”（残差检验）：whiteHeteroskedasticity(nocrossterms)
4、分别生成三个权数序列Quick→GenerateSeries在Specification中：ycx；在Option中：选择加权
分别对w1、w2和w3运用加权最小二乘法，命名保存
实验3.2
残差图检验：在Equation中点击Resids
（2）残差的相关性检验
在equation窗口中，view/ResidualTests/SerialCorrelationLMTests.
(3)命令输入：lsy-0.6198y(-1)cx-0.6198x(-1
实
验
结
果
和
分
析
残差平方e2对解释变量X的散点图主要分布在图形中的下三角部分，大致可以看出残差平方e2随X的变动呈增大的趋势即可能存在异方差
WHITE检验
WhiteHeteroskedasticityTest:
F-statistic
9.250741
????Probability
0.000871
ObsR-squared
12.19838
????Probability
0.002245
TestEquation:
DependentVariable:RESID^2
Method:LeastSquares
Date:05/24/12Time:11:17
Sample:130
Includedobservations:30
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.??
C
-1741544.
952152.1
-1.829060
0.0785
X
10905.11
5881.312
1.854197
0.0747
X^2
-7.137077
7.899685
-0.903464
0.3743
R-squared
0.406613
????Meandependentvar
523077.4
AdjustedR-squared
0.362658
????S.D.dependentvar
897735.5
S.E.ofregression
716695.4
????Akaikeinfocriterion
29.89733
Sumsquaredresid
1.39E+13
????Schwarzcriterion
30.03745
Loglikelihood
-445.4599
????F-statistic
9.250741
Durbin-Watsonstat
2.224097
????Prob(F-statistic)
0.000871
从上面可以看出：自由度n=2,5%的显著性水平下卡方分布的临界值为5.9915.
nR2=12.19838>5.9915.所以X与X2的t检验值显著，所以拒绝原假设，选择备选假设：存在异方差
通过估计检验：权数w2的效果最好
异方差修正前：Yi^=2124.487+12.76791Xi
t=(5.437754)(8.960909)
Se=748.6255F=80.29789R2=0.741454
异方差修正后:Yi^=2044.572+12.83728Xi
t=(6.209066)(7.719780)
Se=466.4551F=59.59500矫正R2=0.940337
可以看出运用加权最小二乘法消除了异方差性，参数的t检验均显著，拟和优度显著提高，F检验也显著
实验3.2
1、自相关检验
从回归结果可知：拟和优度不高
回归系数的P值特别小，所以回归系数显著
样本容量为18，K=1，一个解释变量5％显著水平下查DW统计表
dL＝1.158dU＝1.391，模型中d=0.424420
2、残差图检验：从步骤的图可知，
参差的变动连续为正和连续为负，表明残差存在一阶正自相关，模型中t和F统计量的结论不可信，需要采取补救措施
残差的相关性检验
Breusch-GodfreySerialCorrelationLMTest:
F-statistic
7.057683
????Prob.F(2,14)
0.0076
ObsR-squared
9.036930
????Prob.Chi-Square(2)
0.0109
LM检验，P值很小，显示存在序列相关
自相关的补救措施:(1)估算P值：自相关系数P=1-D/2=1-0.424420/2=0.97878
(2)广义差分方程估计
Yt=4632631.-10859542
Se=(738375.6)(4023058)
T=(6.274084)(-2.699325)
R2=0.326942F=7.286356df=17DW=1.616221
使用了广义差分，则样本容量减少了1，为17个，此时，在5％显著水平下，dL=1.133，dU=1.381,2>DW＝1.616221>dU说明已无自相关,不必再进行迭代。 讨
论
和
心
得 通过本次实验掌握了利用Eviews软件进行计量经济学中关于异方差性与自相关问题的研究与相应模型的建立；诊断（检验）模型中的异方差性与自相关问题，并通过合适的方法对模型进行补救以改进模型的异方差性与自相关问题。
成
绩
评
定 根据实验情况和实验报告质量作出写实性评价：
综合评分
指导教师签名：
时间：年月日
9
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