EViews计量经济学实验报告_异方差的诊断及修正.docVIP

时间 　 地点 实验题目 异方差的诊断与修正 一、实验目的与要求： 要求目的：1、用图示法初步判断是否存在异方差，再用White检验异方差； 2、用加权最小二乘法修正异方差。 二、实验内容 根据1998年我国重要制造业的销售利润与销售收入数据，运用EV软件，做回归分析，用图示法，White检验模型是否存在异方差，如果存在异方差，运用加权最小二乘法修正异方差。 三、实验过程：（实践过程、实践所有参数与指标、理论依据说明等） 模型设定 为了研究我国重要制造业的销售利润与销售收入是否有关，假定销售利润与销售收入之间满足线性约束，则理论模型设定为： =++ 其中，表示销售利润，表示销售收入。由1998年我国重要制造业的销售收入与销售利润的数据，如图1： 1988年我国重要制造业销售收入与销售利润的数据 （单位：亿元） 行业名称销售利润Y销售收入X食品加工业187.253180.44食品制造业111.421119.88饮料制造业205.421489.89烟草加工业183.871328.59纺织业316.793862.9服装制造业157.71779.1皮革羽绒制品81.731081.77木材加工业35.67443.74家具制造业31.06226.78造纸及纸制品134.41124.94印刷业90.12499.83文教体育用品54.4504.44石油加工业194.452363.8化学原料制品502.614195.22医药制造业238.711264.1化学纤维制造81.57779.46橡胶制品业77.84692.08塑料制品业144.341345非金属矿制业339.262866.14黑色金属冶炼367.473868.28有色金属冶炼144.291535.16金属制品业201.421948.12普通机械制造354.692351.68专用设备制造238.161714.73交通运输设备511.944011.53电子机械制造409.833286.15电子通信设备508.154499.19仪器仪表设备72.46663.68 参数估计 1、双击“Eviews”，进入主页。输入数据：点击主菜单中的File/Open /EV Workfile—Excel—异方差数据2.xls ； 2、在EV主页界面的窗口，输入“ls y c x”，按“Enter”。出现OLS回归结果,如图2： 估计样本回归函数 Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 10/19/05 Time: 15:27Sample: 1 28Included observations: 28VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.??C12.0356419.517790.6166500.5428X0.1043930.00844112.366700.0000R-squared0.854696????Mean dependent var213.4650Adjusted R-squared0.849107????S.D. dependent var146.4895S.E. of regression56.90368????Akaike info criterion10.98935Sum squared resid84188.74????Schwarz criterion11.08450Log likelihood-151.8508????F-statistic152.9353Durbin-Watson stat1.212795????Prob(F-statistic)0.000000 估计结果为： = 12.03564 + 0.104393 （19.51779） (0.008441) t=（0.616650） （12.36670） =0.854696 =0.849107 S.E.=56.89947 DW=1.212859 F=152.9353 这说明在其他因素不变的情况下，销售收入每增长1元，销售利润平均