第二讲、异方差性的检验 重要!!!PPT.ppt

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第二讲、异方差性的检验 重要!!!PPT

第二讲、异方差性的检验 与消除: By Jimmy jimmy_young2005@163.com 傻瓜EViews系列 一、异方差性产生的原因与后果: 二、异方差性的检验: 三、异方差的消除: 四、修正后的检验: 五、权数的再修正和再检验: 六、一点说明: 一、异方差性产生的原因与后果: 原因:数据违背了OLS估计的五条基本前提假设之一: 在这种情况下数据具有了相异的方差,对于不同的样本点,随机误差项的方差不再是常数,是服从不同方差的正态分布的随机变量。 具体的经济问题中,由于不同样本点上解释变量以外的其他因素的差异较大,截面数据的样本往往出现异方差性。具体可以参考李子奈版《计量经济学》P55的例子。 后果: 由于异方差的存在已经使数据违背了OLS估计的五大基本原则,若不对数据进行处理就进行OLS估计,则会出现以下后果: (1)参数的估计量非有效(方差不再是估计值中最小的)。 (2)变量的显著性检验失去意义。 (3)模型的预测失效。 我们将拿下面的模型作例子,讲解对具有异方差的数据进行的修正和检验: 2001年我国各省,市,自治区的国内生产总值gdp和最终消费com来估计我国的消费函数。 根据凯恩斯理论中的消费函数形式,建立下列回归方程: 数据见下页: 二、异方差性的检验: 1、直方图检验: 2、White检验: 3、Park检验: 4、Glejser检验: 1、直方图检验 原理:观察残差项的直方图,图中显示残差项在一定的范围聚集,并且其高度明显不同,不满足残差项是随机项的要求,即残差项随时间不规则的上下跳动,而图则没有表现出这种随机性。判断回归是否有异方差性,观察直方图是其中的一种方法。 具体操作方法: 第一步、建立工作文档,输入数据并作OLS估计。目的是得到残差resid。 第二步、在主程序窗口的主菜单里选择:QUICK - GRAHP - BAR GRAPH 第三步、在出现的对话框中输入resid,并点击确 定,会出现: 分析:图中显示残差项在一定范围内聚集,并且高度明显不同,不满足 残差项是随机项的要求,即残差项随时间不规则的上下跳动,所以通过上面 的图和分析可以判定回归具有异方差性。 2、White检验: 第一步、对数据进行ols估计: 第二步、在ols估计的对话框中: 在得到的对话框中: Prob.比较大 ,可以判定数据具有显著的异方差。 (但是此处的prob.比较小,如小于0.05或0.1的显著水平,我们也不能断定数据不具有异 方差性,要结合其他方法进行 判断。) 3、Park检验: 原理:Park检验主要是寻找残差项的平方和自变量gdp是否有线性关系,如果有则说明回归结果有异方差性,如果没有则通过了异方差检验。 对回归结果的残差项做下面的回归方程 : 第一步:先对gdp和com进行ols估计,目的是算出残差resid 第二步:再在数据框中选择的标题栏中的命令procs: 第三步:在出现的对话框中输入命令log(resid)^2 log(gdp) c 点击确定: 出现gdp和resid的关系估计结果: 可以看出回归结果拟合的效果不是很好,即常数项不特别显著,去掉常数项 ,重复上述步骤,再进行回归拟合,操作的结果分析如下页: 第四步:结果分析 回归结果满足一般线性回归的大部分条件(去了拟合优度不是很好外,其他的都得到了改善) ,即可以认为残差项和最终消费有下面的关系: 进一步说明: 只要回归残差项和自变量有着某种显著的线性或非线性的关系,我们都有理由怀疑原回归结果具有异方差性。 3、Glejser检验: 原理:这种方法和第二种方法差别不大,它是用残差 项的绝对值对gdp做回归来检验模型的异方差性。 形式:一般有以下四种形式: 以上四种情况的总结: 其各自的估计方法和perk检验操作步骤基本 相同,只要确认有其中一种关系显著存在, 我们就可以认为存在着异方差现象。 具体的操作步骤从略,可以参考原来的课件。 三、异方差的消除: 如果模型被检验证明存在异方差,则需要发展新的方法来估计模型,而不能再用ols法。 最常用的方法是加权最小二乘法(WLS)。 WLS的原理是寻找一个合时的权重,对原模型加权使之变成一个新的不存在异方差性的模型,然后采用普通最小二乘法。 Wls法的关键是权重的确定。 perk修正法: 根据上面第二部分讲到的perk检验法,我们得到这样的估计结果: 化简得到:

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