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1、-作者xxxx-日期xxxx计量经济学实验项目与主要内容-2012【精品文档】计量经济学实验项目与主要内容六、实验项目与主要内容序号实 验 项 目 名 称学时主 要 内 容 及 要 求实验类型1Eviews软件及其基本操作简介、一元回归分析2熟悉Eviews软件的安装、界面窗口菜单、运行方法，使学生熟菜单法和命令法的一元回归分析基本操作。演示性2多元线性回归模型的估计、检验和预测应用2对实际的经济问题建立线性回归模型：收集或模拟样本数据，建立模型；模型的参数估计与检验；根据检验结果修正模型，应用修正模型进行预测。综合性3回归模型的计量经济检验2对回归模型进行异方差、自相关、多重共线性问题进行检
2、验与处理。综合性4虚拟变量模型、滞后变量模型的估计与检验，独立探索Eviews中的常用函数及预测应用2虚拟变量、滞后变量的数据输入（生成）方法；虚拟变量模型、滞后变量模型的估计、检验、预测应用。独立探索Eviews中的常用函数及预测应用。综合性目 录实验1Eviews软件及其基本操作命令简介21B-1 Eviews软件的入门基本操作21B-2 根据下文示范步骤，完成操作2建立文件：3输入样本数据4做散点图11回归分析12预测应用16实验总结（报告回归分析结果及预测应用情况）201B-3 独立完成指定两个实验课题20实验课题120实验课题221实验2多元线性回归模型的估计、检验和预测222B-1
3、实验课题1基本操作练习22基本操作练习122基本操作练习222基本操作练习3232B-2实验操作、课外练习和实验报告242B-2 实验课题4书刊消费研究242B-3独立探索26实验课题5非线性模型的Eviews实现26实验课题6受约束回归26实验3回归模型的计量经济检验283B-1实验课题1异方差的检验与修正28用OLS法估计模型，求出残差序列29用图示法检验模型的异方差性31用解析法检验模型的异方差性32克服、处理模型的异方差性383B-2 实验课题2自相关的检验与修正40用OLS法估计模型，求出残差序列413B-2.2 图示法检验模型的自相关性423B-2.3 解析法检验模型的自相关性43
4、3B-2.4 克服、处理模型的自相关性443B-3 实验课题3多重共线性的检验与修正48多重共线性的检验493B-3.2 多重共线性的修正53实验4虚拟变量模型、滞后变量模型的估计与检验564B-1实验课题1解释变量为虚拟变量的模型564B-1.1 加法类型（包含一个定性变量的回归模型）564B-1.2 乘法类型（回归模型中的结构稳定性）584B-1.3 虚拟变量在季节分析中的作用624B-1.4 虚拟变量在结构变动分析中的作用644B-1.5 利用EVIEWS命令给虚拟变量赋值654B-2实验课题2滞后变量模型664B-3实验课题3独立探索Eviews中的常用函数及预测应用66实验课题3.1
5、独立探索Eviews中的常用函数及应用66实验课题3.2独立探索Eviews中的预测应用68实验1Eviews软件及其基本操作命令简介【实验目的】了解Eviews软件的基本操作对象，掌握基本操作方法。【实验内容】1A-1 Eviews软件的安装与启动1A-2 工作文件的建立1A-3数据的输入、编辑与生成1A-4观察数据的基本特征1A-5一元回归模型的估计、检验及预测【实验步骤】1B-1 观看“Eviews 第一次课资料-入门-基本操作说明、范例（.ppt）”，模仿其中的操作。(点击超链接即可)1B-2 根据下文示范步骤，完成操作1B-3 独立完成指定两个实验课题1B-1 Eviews软件的入门
6、基本操作观看“Eviews 第一次课资料-入门-基本操作说明、范例（.ppt）”，模仿其中的操作。(点击超链接即可)。1B-2 根据下文示范步骤，完成操作例：四川省城市居民1978-1998年家庭人均生活性消费支出Y与人均可支配收入X 的资料如下（元） ：年 份XY19783383141979369340198039136419814123961982445407198345749319845175811985680695198678784919878899481988108611301989118413491990128114901991148816911992165119891993203
7、424081994280632971995342940031996373344061997476340931998512743831B-2.1建立文件：Eviews的操作在工作文件中进行，故首先要有工作文件，然后进行数据输入、分析等等操作。主要有如下几种方法：【1】 操作命令法：create 数据类型 样本区间【2】 新建文件：File/New/Workfile，出现对话框“工作文件范围”，选取或填上数据类型、 起止时间。OK后，得到一个无名字的工作文件，其中有：时间范围、当前工作文件样本范围、filter 、默认方程、系数向量C、序列RESID。【3】 读已存在文件：File/Open/Wo
8、rkfile。(1)操作命令法：create a 1978 1998（回车，即完成，见下图所示）(2)菜单操作法：filenewworkfile(单击)再弹出的对话框中点选“数据类型”、输入“样本区间”点击“OK”1B-2.2输入样本数据主要有如下几种方法：【1】 从键盘输入：Quick/Empty Group (Edit Series)，打开组窗口，产生一个untitled“Group”；按列在表中输入序列名（在OBS）及其数据，每输入一个数据完，敲一次enter。【2】 从Excel复制数据：先取定Excel中的数据区域，选“复制”；其次，打开Eview，同，建工作文件，使样本区域包含与被
9、复制数据同样多的观察值个数；第三，击Quick/Empty Group (Edit series)；第四，按向上滚动指针，击数据区OBS右边的单元格，点Edit/Paste，再退出，选No，于是，在工作文件中有被复制的数据序列的图标。【3】 从Excel复制部分数据到已存在的序列中：取定要复制的数据，复制之；打开包含已存在序列的Group窗口，使之处于Edit模式（开关键是Edit+）；将光标指到目标单元格，点Edit/Paste， (1) 命令操作法：data x y（回车，即完成，见下图所示）在弹出的对话框中输入各个样本数据有三种方法直接输入：若样本数据以表格形式给出，可直接复制粘贴；若样
10、本数据以表格（excel）或文本文件(txt.)格式给出，可直接导入。若样本数据以表格（excel）格式给出，文件名为sichuan, 保存在“实验”文件夹中，数据导入操作如下：（关闭文件sichuan），点击fileimportread text-lotusexcel弹出对话框：选择路径（保存数据的文件夹）-文件类型-文件名-点击“打开”，弹出对话框：在对话框中选择“数据排列形式”、输入“数据（变量）名称”、“数据位置”等信息后，单击“OK”即可。若样本数据以文本文件(txt.)格式给出，文件名为xy, 保存在“实验”文件夹中，数据导入操作如下：点击fileimportread text-l
11、otusexcel选择路径（保存数据的文件夹）-文件类型-文件名-点击“打开”，弹出对话框：在对话框中选择“数据排列形式”、输入“数据（变量）名称”、“数据位置”等信息后，单击“OK”即可。(2)菜单操作法：objectnew object，单击弹出对话框，选择对象类型（series）,输入变量名称（x）, 点击“OK” 弹出对话框，双击图标（x）, 弹出对话框,点击“edit+/-”按钮，在相应位置输入相应样本数据（或复制粘贴）即可，1B-2.3做散点图（1）命令操作法：scat x y（回车，即完成，见下图所示）（2）菜单操作法：点击quickgraph,弹出对话框输入变量名,单击“OK”
12、弹出对话框在下拉菜单中选择“scatter diagram”, 单击“OK”即弹出散点图1B-2.4回归分析说明：普通最小二乘法有多种操作方法： 方法1：在命令窗口，直接输入“LS 因变量 C 自变量”，中间用空格隔开，多个自变量之间也用空格隔开。 方法2：点Object/New Object/Equation，出现对话框：在Equation Specification内填入方程（不带扰动项）；在Estimation Settings中填入所用估计方法和样本估计区间。 方法3：点Quick/Estimate Equation，同上填写对话框。 方法4：在工作文件内，按被解释变量、各解释变量图标
13、的次序取定（按住Ctrl，用鼠标逐个选），对它们双击左键后，再点Open Equation，出现对话框，根据习惯，将C放在被解释变量与解释变量之间，其它填充同上方法。在OLS输出结果中，注意以下项目：【1】各解释变量的系数估计及其t值、样本标准差和p值分别是多少，它们分别是如何定义的，分别有什么意义，怎样对系数进行检验；【2】对回归方程线性性进行检验的统计量是什么，方程拟合优度检验量是什么，如何定义的？【3】指出回归方程的标准差、残差平方和、依赖变量的均值和标准差、对数拟然值，分别写出它们的确定公式。（1）命令操作法：ls y c x（回车，即完成，见下图所示）（2）菜单操作法：点击quick
14、estimate equation弹出对话框在对话框中输入待估计模型相应的变量（y c x）即可（3）点击Resids，出现图形点击Stats，返回在Equation框中，击“Forecast/ok，得样本期内被解释变量的拟合值YF（拟合值与实际值的对比图、表）。 点击view1B-2.5预测应用外推预测（如原资料为1978-1998，外推到1978-2000年） 键入：expand 1978 2000/回车 （Range扩大） 键入：smpl 1978 2000/回车 (sample扩大） 键入：data x /回车/yes, 输入X的1999、2000年资料(4366,4601) /最小化
15、 在Equation框中，点击“Forecast”，得对话框。对话框主要有 Forecast name(预测值序列名) YF SE（预测值标准差） se 回车 注：如果要浏览预测值YF、实际值Y，预测值的标准差se，在命令行键入：“Show Y YF se ”.（指标解读：请参考张晓峒的EVIEWS使用指南与案例103页）1B-2.6实验总结（报告回归分析结果及预测应用情况）（1）样本回归方程为：87*X （t）（6）（7） =（2）模型检验截距项为8，在理论上表示自发消费支出，其值为正数；估计值符合经济理论要求，即能够通过经济意义检验；斜率项为7，在理论上表示边际消费倾向，其介于0到1之间，
16、估计值符合经济理论要求，即能够通过经济意义检验；决定系数=，接近于1，说明模型总体拟和优度高，即四川省城市人均可支配收入X的变化可以解释说明人均生活性消费支出Y的变化的94.91%；若显著性水平为，则t检验的临界值为，解释变量X对应的t统计值为7，大于临界值，故拒绝零假设，即四川省城市人均可支配收入X对人均生活性消费支出Y的影响是显著的。（亦可表示为：解释变量X能够通过t检验）(3) 预测应用当1999、2000年四川省城市人均可支配收入分别为4366和4601元时，平均人均生活性消费支出分别为和元，其置信度为95%的预测区间为（2.093*375.2）和（2.093*379.9）。1B-3
17、独立完成指定两个实验课题1B-实验课题1为了研究深圳市地方预算内财政收入与国内生产总值的关系，得到以下数据：年份地方预算内财政收入Y（亿元）国内生产总值X（GDP,亿元） 199019911992194199319941995199619971998199920002001资料来源:深圳统计年鉴2002，中国统计出版社 1实验要求(1)运用Eviews软件画出财政收入Y对国内生产总值GDP的的散点图(2)建立深圳地方预算内财政收入Y对国内生产总值GDP的回归模型；(3)运用Eviews软件估计所建立模型的参数，解释斜率系数的经济意义；(4)对回归结果进行检验；(5)若2005年年的国内生产总值
18、为3600亿元，确定2005年财政收入的预测值和预测区间()。2. 请分别采用“命令法”和“菜单法”完成上述操作，籍此初步掌握Eviews软件的简单操作方法。3.整理上述分析，写出一篇完整的计量经济分析报告（参考课堂所将相关内容）。1B-实验课题2采用2001年我国各省（直辖市、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（数据单位为亿元，数据来源于中国经济信息网）请完成如下操作：地 区gdpcom地 区gdpcom北京湖北天津湖南3983河北广东山西广西内蒙古海南辽宁重庆吉林四川4黑龙江3561贵州上海云南江苏西藏浙江陕西安徽甘肃福建青海江西宁夏山东新疆河南2.建立com
19、对gdp的一元回归方程（注意选择适当的函数形式）3.运用Eviews软件估计模型，分别作拟合优度检验、回归方程显著性检验以及回归参数显著性检验。说明实验课题2与实验课题1的异同之处。实验2多元线性回归模型的估计、检验和预测【实验目的】多元回归模型的估计、检验及预测方法【实验内容】2A-1 多元回归模型的估计、检验2A-2 多元回归模型的预测2A-2 非线性模型回归、受约束回归【实验步骤】2B-1按照实验课题1、2要求，完成基本操作练习作。 2B-2 根据实验课题3要求，独立完成实验操作、课外练习和实验报告。 2B-3 根据实验课题4、5要求，课外独立探索，完成相关操作。2B-1实验课题1基本操
20、作练习2B-1.1.1基本操作练习1下表是我国某市19781995年间的宏观经济数据1）运用Eviews软件画出REV对GDP的散点图EXB对REV的散点图SLC对GDP的散点图2)建立REV对GDP（解释变量）、EXB对REV、SLC对GDP的一元回归模型3）运用Eviews软件分别估计各个模型4）对三个回归方程分别作拟合优度检验、回归方程显著性检验以及回归参数显著性检验。5）请预测1996年的财政收入、财政支出以及社会消费平均零售额（提示：先建立GDP的时间序列模型GDP=a+bt，预测出1996年的GDP）.2B-基本操作练习2将SLC作为被解释变量，GDP，REV，EXB为解释变量 1
21、）建立多元回归方程2) 对回归方程进行拟合优度检验、回归方程显著性检验以及回归参数显著性检验。（显著水平为0.10）年份国内生产总值GDP（万元）财政收入REV（万元）财政支出EXB（万元）社会消费平均零售额SLC（万元）197861122660417922126919796548766341908245881980704406710201530674198187817682321393845519821084058103261245358198312164385782804485261984146340846930136763919852037841111849998441619862664
22、74160539916108735198734160120221125211317231988469864270761747521258519895061143188821623229697199064615035139221982676641991748415424362678830105219928454095620438162360416199311494789382872910509971199415453831305328898467184319952056273179063124173878516基本操作练习3（实验数据来源：古扎拉蒂著的计量经济学教材）数据定义：Y=售出的玫瑰数量
23、，打x2=玫瑰的平均批发价格，美元/打x3=石竹的平均批发价格，美元/打x4=平均每周家庭可支配收入，美元/打x5=底特律市区从1971第二季度到1975年第二季度的趋势变量，取值1，2，等等 1.建立文件、输入数据（如下表所示） obsX2X3X4X5Y1971:31971:41972:11972:21972:31972:41973:11973:21973:31973:41974:11974:21974:31974:41975:11975:2自价格弹性，旁价格弹性和收入弹性的先验符号分别是负，正，正。从下面结果可以看到拟合与预期一致。2.对该组数据进行线型模型的参数估计 Estimation
24、 Command:=LS Y C X2 X3 X4 X5Estimation Equation:=Y = C(1) + C(2)*X2 + C(3)*X3 + C(4)*X4 + C(5)*X5Substituted Coefficients:=Y = 11025.06597 - 2257.533986*X2 + 1232.767734*X3 + 5.922192436*X4 - 198.6534289*X53. 对 对数-线性模型的参数估计Estimation Command:=LS LNY C LNX2 LNX3 LNX4 LNX5Estimation Equation:=LNY = C(
25、1) + C(2)*LNX2 + C(3)*LNX3 + C(4)*LNX4 + C(5)*LNX5Substituted Coefficients:=LNY = 0.4974048637 - 1.150772962*LNX2 + 0.739331378*LNX3 + 1.767999237*LNX4 - 0.2062327372*LNX54对数-线性模型的参数解释。5对线性模型自价格，互价格和收入三弹性的计算。6模型的选择。2B-2实验操作、课外练习和实验报告2B-2 实验课题4书刊消费研究1、确定研究对象并采集相应的样本数据；经过研究发现，家庭书刊消费水平（Y，元/年）受家庭收入（X，元/
26、月）和户主受教育年数（T，年）的影响。现对某地区的家庭进行抽样调查，得到样本数据如下：obs Y（元/年） X（元/月） T（年）00 (庞皓，p56)2、模型设定；我们假设家庭书刊消费水平（Y，元/年）与家庭收入（X，元/年）和户主受教育年数（T，年）之间具有线性关系：Yi = b0 + b1 Xi+ b2 Ti+i (i=1,2,，18)根据凯恩斯理论，回归系数b1表示消费者的边际消费倾向，既可支配收入每增加1元所引起的消费者消费支出的平均变化量，显然b2介于01之间（书刊作为消费品，应符合一般的消费论）；另一方面，书刊为一种特殊商品，不同消费群体对他的消费具有不同的特点。根据经验可知，受
27、教育年限越长，对书刊的消费应该越多（职业、竞争、娱乐、偏好，等）专用资产、沉没成本，所以b1应为正数。一般情况下，截距项b0没有什么具体的经济意义。3、用Eviews软件进行回归分析操作命令；create u 18data x y tScat x yScat t yLs y c x t4、回归结果的表达及意义样本回归方程：i + Ti（Se） (49.38) （0.0294） （3.2055）(回归系数标准差)（t） （-1.005）（2.9511）（10.0512）（回归系数t统计值）R2=0.9513 =0.9448 DW=2.5872 F回归结果表明：决定系数为0.9513，意味着模型能
28、够以95.13%的比例解释家庭书刊消费支出的变动，表明所选择的模型很好地拟合了实际数据。F=146.56，远远大于相应的临界值，说明回归模型是高度显著成立的。在其他条件（T及其它假设条件）不变的情况下，家庭收入每增加1元，家庭书刊消费支出将增加元；在其他条件（X及其它假设条件）不变的情况下，户主受教育年限每增加1年，家庭书刊消费支出将增加元；符合理论假设和实际经验，可以通过经济意义检验。截距项为，没有什么具体的经济意义。两个回归系数的t值均大于相应的临界值，说明家庭收入（X）和户主受教育年数(T)对家庭书刊消费支出（Y）的影响是高度显著，都是对被解释变量有解释能力的变量，应当保留在模型中。同时
29、，变量户主受教育年数(T)比较显著，说明该变量对被解释变量的影响更大(合理吗？)。由此可见，欲刺激书刊消费，延长教育年限、普及大学教育、实施终生教育是可行的政策措施之一。5、进一步还可以求出：（1）回归系数的置信区间（有何作用？）请同学们自己完成。（2）若某一家庭收入为3598元/月，户主受教育年数为19年时，那么该家庭书刊消费为多少？ 6、整理上述分析，写出一篇简要的计量经济分析报告。2B-3独立探索5非线性模型的Eviews实现1 公式输入法：同线性回归2 可线性化的模型可定义新的序列，再用线性回归3 案例分析：根据平均成本U型曲线理论，成本函数可用产量的三次多项式近似表示。利用某企业的下
30、面统计资料，用Eviews，先观察散点图，再建立总成本模型和平均成本模型；并检验自变量的非线性性是否显著。年份总成本Y产量X年份总成本Y产量X1100001009741008002286003001010000010003195002001113390012004329004001211570011005524006001315480013006524005001417870014007629007001520310015008863009002B-3.2实验课题6受约束回归1.参数约束条件检验：在回归输出表中击菜单“View/Coefficient Tests/Wald Coefficien
31、t Restrictions”，在对话框中输入“参数约束条件”，观察F值和p值，判断；例如：2.缺省变量的检验：在回归输出表中击菜单“View/Coefficient Tests/Omitted Variables-Likelihood Ratio”，在对话框中输入“m”，观察F值和p值，判断；3.多余变量的检验：在回归输出表中，击菜单“View/Coefficient Tests/ Redundant Variables-Likelihood Ratio”，在对话框中输入“m”，看F值和p值（似然比以后再讲），判断。4.参数的稳定性检验：实验3回归模型的计量经济检验【实验目的】掌握回归模型异
32、方差、自相关、多重共线性问题的检验与处理的操作方法。【实验内容】3A-1 异方差的检验与处理的操作方法3A-2自相关的检验与处理的操作方法3A-3多重共线性问题的检验与处理的操作方法【实验步骤】3B-1按要求实验课题13B-2按要求实验课题23B-3按要求实验课题33B-1实验课题1异方差的检验与修正异方差的检验与修正方法，是计量经济学中一个重要的课题。一般经验告诉我们，对于采用截面数据作样本的计量经济模型，由于在不同样本点上解释变量以外的其他因素的差异较大，所以往往存在异方差性。异方差的检验主要有解析法和图示法两种方法，但其思路是相同的，即：检验异方差性就是检验随机扰动项的方差与解释变量观察
33、值之间的相关性。一般情况下，首先OLS用法估计模型，求出随机扰动项的近似估计量残差，然后检验残差与某个解释变量或多个解释变量之间的相关性。对于存在异方差的模型，一般采用模型变换或WLS法来克服和处理。下面的例题就是围绕这些内容来说明相应的操作方法。为了研究浙江省农业总产值Y（百万元）与农业劳动者人数L（万人）、耕地面积S（公顷）的相互关系，特选取该省17个县市90年代初的数据资料，同时为了研究问题的方便，我们将各县市按农业总产值从小到大排序，见下表（表3B-1.1）。表3B-1.1地点农业总产值Y（百万元）农业劳动者人数L（万人）耕地面积S（公顷）1. 温州135402. 杭州265873.
34、鸥海414074. 奉化666675. 象山3578406. 阳平532677. 宁海621608. 平湖779009. 舟山9055310. 海宁12619311. 余姚10780712. 苍南7262713. 慈溪9360014. 上虞11243315. 嘉善10194016. 桐庐13497317. 临安139470从理论上来说，农业劳动人数与耕地面积是农业总产值的重要影响因素。在一定范围内，随着农业劳动者人数的增加与耕地面积的扩大，农业总产值会相应增加，因此可设理论模型如下：Yi = b0 + b1 L i+ b 2 S i +i (i=1,2,，n)3B-1.1用OLS法估计模型，求
35、出残差序列（1）输入：create u 17 回车输入：data y l s 回车，输入样本数据。如果已制作了相应数据库，可用load或fetch命令，将数据序列或文件读取到内存。如，输入：load a:file7 回车（2）输入：ls y c l s 回车,屏幕显示：由此得，样本回归方程为：=+0.6166Li4Si（i=1，2，17）（se）（722）（7.460E-05）(t)（-602）（1.6567）（）R28178320，F=3判定系数R2的较大，F也大于其相应临界值，回归模型是线性显著的；S的回归参数能通过t检验，是显著非零的；S的系数为0.00043，符合实际经济意义，能够通过
36、经济意义检验；L的回归参数不能通过t检验，是显著为零的；点击菜单：wiviewActual*,屏幕显示：残差散点图表明，残差绝对值随序列号 i 的增大而增大，可初步断定模型存在递增异方差。这可能就是模型OLS估计结果不理想的主要原因。（3）建立残差序列和回归理论拟合值序列（即），为进一步检验模型的异方差性服务。用e表示残差序列（ei），e2表示残差平方序列（ei2），e1表示残差的绝对值序列（），Y1表示回归理论（拟合）值序列（即）输入：genr e=resid 回车输入：genr e2=e2 回车输入：genr e1=abs(e) 回车输入：forcst y1 回车输入：show y1 e
37、e1 e2 s l 回车，屏幕显示表:（1）用图（表）RAF所显示的散点图检验模型的异方差性：这种检验方法已经在“回归结果解读”以及有关例题中进行了说明，不再赘述。（2）用残差的平方序列与某个解释变量或理论回归值的散点图检来验模型的异方差性：首先，输入：scat(s) e2 y1,回车，屏幕显示图：显然可见，残差平方2随Si变大而明显变大，说明模型存在递增异方差。其次，输入：scat(s) e2 l, 回车，屏幕显示可见，残差平方2随Li变大并没有明显变大，也无其他规律性，因此不能说明模型存在异方差。再次，输入：scat(s) e2 s,回车，屏幕显示可见，残差平方2随Y1变大而明显变大，也说
38、明模型存在递增异方差。解析法检验模型的异方差性的方法很多，很难说哪一种方法是最好的，下面仅介绍Spearman检验法、Goldfield-Quandt检验法、Park检验法、和Glejser检验法的操作方法。（1）Goldfield-Quandt检验法第一步，建立统计假设：零假设H0: i 是同方差 (i=1,2,，17)备择假设 H1：i 不是同方差第二步，处理观察值：将解释变量Si的观察值按由小到大的顺序排列，然后将居中的3个观察数据去掉。再将剩余的14组数据分为样本容量为7的两个子样本。第三步，建立回归方程，求残差平方和： 输入：sort s输入：smpl 1 7 回车输入：ls y c
39、 s l 回车Genr c(11)=ssr 第十一个系数标量的数值屏幕显示回归结果，得：c(11)=e1i2 = 3 输入：smpl 11 17 回车输入：ls y c s l 回车Genr c(12)=ssr屏幕显示回归结果，得：c(12)=e2i2 = 第四步，建立统计量，计算统计值：用所得的两个子样本的残差平方和构成F统计量，当H0为真时，统计值F为：smpl 1 17 回车Genr F= c(12)/c(11)Show f F= r22/r21=e2i2 / e1i2 =/39.8698=8.7680第五步，作结论：如果没有异方差性，则e1i2和e2i2应大体相等；如果存在异方差性，则
40、e1i2 应比 e2i2小很多，即统计值F应很大。对给定的显著性水平=5%，查表得临界值为：F（(n-c)/2-k-1,(n-c)/2-k-1）= F0.05 (7-2-1,7-2-1) = 6.39,显然, F= F则 ，拒绝H0，认为模型具有异方差性。（2）Park检验法第一步，对原模型用OLS法计算残差ei 和残差平方ei2 ；第二步，取异方差结构的函数形式为：可以改写成对数形式： 第三步，建立方差结构回归模型：由于未知，Park建议用ei2来替代之。如果用lne2表示，用lns表示，则：输入：smpl 1 17 回车输入：ls log(e2) c log(s)回车，屏幕显示:得，回归方
41、程为：lne2=-+lns（Se）()()（t）(-)()R2=0.,DW=,F=第四步，对解释变量lns的回归系数进行t检验，并得出结论：在0.05显著性水平下，双边临界值t，单边临界值t。因此，解释变量lns的回归系数是单边显著的，双边检验不显著。结合模型的线性显著性检验结果，可认为这种形式的异方差是显著不存在的。（3）Glejser检验法第一步，对原模型用OLS法计算残差ei（i=1，2 ，17）；第二步，结合上述散点图分析，认为Si 是与有关的解释变量，则选定与Si的一系列可能的函数，例如：=b0+b1Si +i=b0+b1/Si +i=b0+b1Si +i=b0+b1/Si +i等等其他函数形式，其中i为随