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1、案例分析一（一元线性回归模型）我国城市居民家庭人均消费支出预测 一一、研究究的目的的要求居民消费在在社会经经济的持持续发展展中有着着重要的的作用。居居民合理理的消费费模式和和居民适适度的消消费规模模有利于于经济持持续健康康的增长长，而且且这也是是人民生生活水平平的具体体体现。改改革开放放以来随随着中国国经济的的快速发发展，人人民生活活水平不不断提高高，居民民的消费费水平也也不断增增长。但但是在看看到这个个整体趋趋势的同同时，还还应看到到全国各各地区经经济发展展速度不不同，居居民消费费水平也也有明显显差异。例例如，220022年全国国城市居居民家庭庭平均每每人每年年消费支支出为660299.88
2、8元, 最低低的黑龙龙江省仅仅为人均均44662.008元，最最高的上上海市达达人均1104664元，上上海是黑黑龙江的的2.335倍。为为了研究究全国居居民消费费水平及及其变动动的原因因，需要要作具体体的分析析。影响响各地区区居民消消费支出出有明显显差异的的因素可可能很多多，例如如，居民民的收入入水平、就就业状况况、零售售物价指指数、利利率、居居民财产产、购物物环境等等等都可可能对居居民消费费有影响响。为了了分析什什么是影影响各地地区居民民消费支支出有明明显差异异的最主主要因素素，并分分析影响响因素与与消费水水平的数数量关系系，可以以建立相相应的计计量经济济模型去去研究。 二、模型型设定 我
3、我们研究究的对象象是各地地区居民民消费的的差异。居居民消费费可分为为城市居居民消费费和农村村居民消消费，由由于各地地区的城城市与农农村人口口比例及及经济结结构有较较大差异异，最具具有直接接对比可可比性的的是城市市居民消消费。而而且，由由于各地地区人口口和经济济总量不不同，只只能用“城市居居民每人人每年的的平均消消费支出出”来比较较，而这这正是可可从统计计年鉴中中获得数数据的变变量。所所以模型型的被解解释变量量Y选定为为“城市居居民每人人每年的的平均消消费支出出”。 因因为研究究的目的的是各地地区城市市居民消消费的差差异，并并不是城城市居民民消费在在不同时时间的变变动，所所以应选选择同一一时期各
4、各地区城城市居民民的消费费支出来来建立模模型。因因此建立立的是220022年截面面数据模模型。 影影响各地地区城市市居民人人均消费费支出有有明显差差异的因因素有多多种，但但从理论论和经验验分析，最最主要的的影响因因素应是是居民收收入，其其他因素素虽然对对居民消消费也有有影响，但但有的不不易取得得数据，如如“居民财财产”和“购物环环境”；有的的与居民民收入可可能高度度相关，如如“就业状状况”、“居民财财产”；还有有的因素素在运用用截面数数据时在在地区间间的差异异并不大大，如“零售物物价指数数”、“利率”。因此此这些其其他因素素可以不不列入模模型，即即便它们们对居民民消费有有某些影影响也可可归入随
5、随即扰动动项中。为为了与“城市居居民人均均消费支支出”相对应应，选择择在统计计年鉴中中可以获获得的“城市居居民每人人每年可可支配收收入”作为解解释变量量X。 从从20002年中中国统计计年鉴中中得到表表1-11的数据据:表1-1 20002年中中国各地地区城市市居民人人均年消消费支出出和可支支配收入入地 区城市居民家家庭平均均每人每每年消费费支出(元)Y城市居民人人均年可可支配收收入(元)X北京天津河北山西内蒙古辽宁吉林黑龙江上海江苏浙江安徽福建江西山东河南湖北湖南广东广西海南重庆四川贵州云南西藏陕西甘肃青海宁夏新疆102844.6007191.965069.284710.964859.885
6、342.644973.884462.08104644.0006042.608713.084736.526631.684549.325596.324504.685608.925574.728988.485413.445459.646360.245413.084598.285827.926952.445278.045064.245042.526104.925636.40124633.9229337.566679.685234.356051.066524.526260.166100.56132499.8008177.64117155.6006032.409189.366334.647614.3662
7、45.406788.526958.56111377.2007315.326822.727238.046610.805944.087240.568079.126330.846151.446170.526067.446899.64作城市居民民家庭平平均每人人每年消消费支出出(Y)和城市市居民人人均年可可支配收收入(XX)的散散点图，如如图1-1。图1-1 从从散点图图可以看看出居民民家庭平平均每人人每年消消费支出出(Y)和城市市居民人人均年可可支配收收入(XX)大体体呈现为为线性关关系，所所以建立立的计量量经济模模型为如如下线性性模型： 三三、估计计参数 假假定所建建模型及及随机扰扰动项满满足古典
8、典假定，可可以用OOLS法法估计其其参数。运运用计算算机软件件EViiewss作计量量经济分分析十分分方便。 利利用EVViewws作简简单线性性回归分分析的步步骤如下下： 11、建立立工作文文件首先，双击击EViiewss图标，进进入EVViewws主页页。在菜菜单一次次点击FFileeNeewWWorkkfille，出现对对话框“Worrkfiile Rannge”。在“Worrkfiile freequeencyy”中选择择数据频频率： Annnuall (年年度) Weeeklly ( 周数数据 ) Quaartrrly (季度度) DDailly (5 dday weeek ) (
9、每周5天日数数据 ) Semmi AAnnuual (半年年) DDailly (7 dday weeek ) ( 每周7天日数数据 ) Monnthlly (月度) Unddateed oor iirreequllar (未注注明日期期或不规规则的)在本例中是是截面数数据，选选择“Unddateed oor iirreequllar”。并在在“Staart datte”中输入入开始时时间或顺顺序号，如如“1”在“endd daate”中输入入最后时时间或顺顺序号，如如“31”点击“ok”出现“Worrkfiile UNTTITLLED”工作框框。其中中已有变变量：“c”截距距项 “ressi
10、d”剩余项项。在“Objjectts”菜单中中点击“Neww Obbjeccts”，在“New Objects”对话框中选“Group”，并在“Name for Objects”上定义文件名，点击“OK”出现数据编辑窗口。若要将工作作文件存存盘，点点击窗口口上方“Savve”，在“SavveAss”对话框框中给定定路径和和文件名名，再点点击“ok”，文件件即被保保存。2、输入数数据在数据编辑辑窗口中中，首先先按上行行键“”，这时时对应的的“obss”字样样的空格格会自动动上跳，在在对应列列的第二二个“obss”有边边框的空空格键入入变量名名，如“Y”，再按按下行键键“”，对因因变量名名下的列列
11、出现“NA”字样，即即可依顺顺序输入入响应的的数据。其其他变量量的数据据也可用用类似方方法输入入。也可以在EEVieews命命令框直直接键入入“datta XX Y ”(一一元时) 或 “ddataa Y ”(多元时时)，回车车出现“Grooup”窗口数据编辑框，在对应的Y、X下输入数据。若要对数据据存盘，点点击 “ffiree/Saave As”，出现“Save As”对话框，在“Drives”点所要存的盘，在“Directories”点存入的路径（文件名），在“Fire Name”对所存文件命名，或点已存的文件名，再点“ok”。若要读取已已存盘数数据，点点击“firee/Oppen”，在对
12、话框的“Drives”点所存的磁盘名，在“Directories”点文件路径，在“Fire Name”点文件名，点击“ok”即可。 3、估计参参数 方法一：在在EViiewss主页界界面点击击“Quiick”菜单，点点击“Esttimaate Equuatiion”，出现现“Equuatiion speecifficaatioon”对话框框，选OOLS估估计，即即选击“Leaast Squuarees”，键键入“Y CC X”，点“ok”或按回回车，即即出现如如表1-2那样样的回归归结果。 表1-22 在在本例中中，参数数估计的的结果为为： （2877.26649） (00.03369228)
13、 t=(0.99825520) (20.540026) F=4421.90223 df=29方法二：在在EViiewss命令框框中直接接键入“LS Y CC X”，按回回车，即即出现回回归结果果。若要显示回回归结果果的图形形，在“Equuatiion”框中，点点击“Ressidss”，即出出现剩余余项（RResiiduaal）、实实际值（Actual）、拟合值（Fitted）的图形，如图1-2所示。 图1-22 四四、模型型检验1、经济意意义检验验所估计的参参数，说说明城市市居民人人均年可可支配收收入每相相差1元，可可导致居居民消费费支出相相差0.75885111元。这这与经济济学中边边际消费
14、费倾向的的意义相相符。2、拟合优优度和统统计检验验用EVieews得得出回归归模型参参数估计计结果的的同时，已已经给出出了用于于模型检检验的相相关数据据。拟合优度的的度量：由表22.6中中可以看看出，本本例中可可决系数数为0.93556855，说明明所建模模型整体体上对样样本数据据拟合较较好，即即解释变变量“城市居居民人均均年可支支配收入入”对被解释释变量“城市居居民人均均年消费费支出”的绝大大部分差差异作出出了解释释。对回归系数数的t检验：针对和和，由表表2.66中还可可以看出出，估计计的回归归系数的的标准误误差和tt值分别别为：，；的标准准误差和和t值分别别为：，。取，查查t分布表表得自由
15、由度为的的临界值值。因为为，所以以不能拒拒绝；因因为，所所以应拒拒绝。这这表明，城城市人均均年可支支配收入入对人均均年消费费支出有有显著影影响。 五五、回归归预测 由由表2.5中可可看出，2002年中国西部地区城市居民人均年可支配收入除了西藏外均在8000以下，人均消费支出也都在7000元以下。在西部大开发的推动下，如果西部地区的城市居民人均年可支配收入第一步争取达到1000美元(按现有汇率即人民币8270元)，第二步再争取达到1500美元(即人民币12405元)，利用所估计的模型可预测这时城市居民可能达到的人均年消费支出水平。可以注意到，这里的预测是利用截面数据模型对被解释变量在不同空间状况
16、的空间预测。 用用EViiewss作回归归预测，首首先在“Worrkfiile”窗口点点击“Rannge”，出现现“Chaangee Woorkffilee Raangee”窗口，将将“Endd daata”由“31”改为“33”，点“OK”，将“Workfile”中的“Range”扩展为133。在“Workfile”窗口点击“sampl”，将“sampl”窗口中的“1 31”改为“1 33”，点“OK”，将样本区也改为133。 为为了输入入，在EViiewss命令框框键入ddataa x /回车车, 在在X数据据表中的的“32”位置输输入“82770”，在“33”的位置置输入“124405”
17、，将数数据表最最小化。 然然后在“E”框中，点点击“Forrecaast”，得对对话框。在在对话框框中的“Forrecaast namme”(预测测值序列列名)键键入“”， 回回车即得得到模型型估计值值及标准准误差的的图形。双双击“Worrkfiile”窗口中中出现的的“”，在“”数据表表中的“32”位置出出现预测测值，在在“33”位置出出现。这这是当和和时人均均消费支支出的点点预测值值。 为为了作区区间预测测，在XX和Y的数据据表中，点点击“Vieew”选选“Desscriiptiive StaatsCmmmon Sammplee”，则则得到XX和Y的描述述统计结结果，见见表1-3。 表表1
18、-33 根据表表2.77的数据据可计算算: 取,平均值值置信度度95%的预测测区间为为： 时 时 即即是说，当当元时，平平均值置置信度995%的的预测区区间为（6393.03，6717.23）元。当元时，平均值置信度95%的预测区间为（9292.33，10090.83）元。个别值置信信度955%的预预测区间间为：时 时 即是说，当当第一步步时，个别别值置信信度955%的预预测区间间为（556944.811，74115.445）元元。当第第二步时时，个别别值置信信度955%的预预测区间间为（887577.099，106626.07）元元。在“E”框框中，点点击“Forrecaast”可得预测测值
19、及标标准误差差的图形形如图11-3。图1-3案例分析二二（多元元线性回回归模型型）中国税收回回归模型型的建立一、研究的的目的要要求改革开放以以来，随随着经济济体制改改革的深深化和经经济的快快速增长长，中国国的财政政收支状状况发生生很大变变化，中中央和地地方的税税收收入入19778年为为5199.288亿元，到到20002年已已增长到到176636.45亿亿元，225年间间增长了了33倍，平平均每年年增长 %。为为了研究究影响中中国税收收收入增增长的主主要原因因，分析析中央和和地方税税收收入入的增长长规律，预预测中国国税收未未来的增增长趋势势，需要要建立计计量经济济模型。 影响中国税税收收入入增
20、长的的因素很很多，但但据分析析主要的的因素可可能有：（1）从宏宏观经济济看，经经济整体体增长是是税收增增长的基基本源泉泉。（22）公共共财政的的需求，税税收收入入是财政政收入的的主体，社社会经济济的发展展和社会会保障的的完善等等都对公公共财政政提出要要求，因因此对预预算支出出所表现现的公共共财政的的需求对对当年的的税收收收入可能能会有一一定的影影响。（3）物价水平。我国的税制结构以流转税为主，以现行价格计算的GDP等指标和经营者的收入水平都与物价水平有关。（4）税收政策因素。我国自1978年以来经历了两次大的税制改革，一次是1984-1985年的国有企业利改税，另一次是1994年的全国范围内的
21、新税制改革。税制改革对税收会产生影响，特别是1985年税收陡增215.42%。但是第二次税制改革对税收增长速度的影响不是非常大。因此，可以从以上几个方面，分析各种因素对中国税收增长的具体影响。 二二、模型型设定 为为了全面面反映中中国税收收增长的的全貌，选选择包括括中央和和地方税税收的“国家财财政收入入”中的“各项税税收”（简称称“税收收收入”）作为为被解释释变量，以以反映国国家税收收的增长长；选择择“国内生生产总值值（GDDP）”作为经经济整体体增长水水平的代代表；选选择中央央和地方方“财政支支出”作为公公共财政政需求的的代表；选择“商品零零售物价价指数”作为物物价水平平的代表表。由于于财税
22、体体制的改改革难以以量化，而而且19985年年以后财财税体制制改革对对税收增增长影响响不是很很大，可可暂不考考虑税制制改革对对税收增增长的影影响。所所以解释释变量设设定为可可观测的的“国内生生产总值值”、“财政支支出”、“商品零零售物价价指数”等变量量。从中国统统计年鉴鉴收集集到以下下数据（见见表2-1）：设定的线性性回归模模型为： 三、估计参参数 利利用EVViewws估计计模型的的参数，方方法是：1、建立工工作文件件：启动动EViiewss，点击击FilleNNewWorrkfiile，在在对话框框“Worrkfiile Rannge”。在“Worrkfiile freequeencyy”
23、中选择择“Annnuall” (年度度)，并在在“Staart datte”中输入入开始时时间“19778”，在“endd daate”中输入入最后时时间“20002”，点击击“ok”，出现现“Worrkfiile UNTTITLLED”工作框框。其中中已有变变量：“c”截距距项 “ressid”剩余项项。在“Objjectts”菜单中中点击“Neww Obbjeccts”，在“New Objects”对话框中选“Group”，并在“Name for Objects”上定义文件名，点击“OK”出现数据编辑窗口。2、输入数数据：点点击“Quiik”下拉菜菜单中的的“Emppty Grooup”，
24、出现现“Grooup”窗口数据编辑框，点第一列与“obs”对应的格，在命令栏输入“Y”，点下行键“”，即将该序列命名为Y，并依此输入Y的数据。用同样方法在对应的列命名X2、X3、X4，并输入相应的数据。或者在EViews命令框直接键入“data Y X3 X4 ”，回车出现“Group”窗口数据编辑框，在对应的Y、X2、X3、X4下输入响应的数据。年份税收收入（亿亿元）（Y）国内生产总总值（亿亿元）（X2）财政支出（亿亿元）（X3）商品零售价价格指数数（%）（X4）1978519.2283624.11122.09100.771979537.8824038.21281.79102.0019805
25、71.7704517.81228.83106.001981629.8894862.41138.41102.441982700.0025294.71229.98101.991983775.5595934.51409.52101.551984947.3357171.01701.02102.8819852040.798964.42004.25108.8819862090.73102022.22204.91106.0019872140.36119622.52262.18107.3319882390.47149288.32491.21118.5519892727.40169099.22823.78117
26、.8819902821.86185477.93083.59102.1119912990.17216177.83386.62102.9919923296.91266388.13742.20105.4419934255.30346344.44642.30113.2219945126.88467599.45792.62121.7719956038.04584788.16823.72114.8819966909.82678844.67937.55106.1119978234.04744622.69233.56100.8819989262.80783455.2107988.18897.419991068
27、22.588820677.5131877.67797.02000125811.511894688.1158866.50098.52001153011.388973144.8189022.58899.22002176366.4551047990.66220533.15598.7表2-1 中国国税收收收入及相相关数据据 3、估计参参数：点点击“Proocs“下拉菜菜单中的的“Makke EEquaatioon”，在出出现的对对话框的的“Equuatiion Speecifficaatioon”栏中键键入“Y C X2 XX3 XX4”，在“Esttimaatioon SSetttinggs”栏中选
28、选择“Leaast Sqaaress”(最小二二乘法)，点“ok”，即出出现回归归结果，见见表2-2所示示。根据表2-2中数数据，模模型估计计的结果果为： (9400.61128) (0.00556) (0.03332) (8.773633) t= (-22.74459) (33.95566) (211.12247) (2.74449) F=27117.2238 ddf=221 表2-22 四四、模型型检验1、经济意意义检验验模型估计结结果说明明，在假假定其它它变量不不变的情情况下，当当年GDDP每增增长1亿元，税税收收入入就会增增长0.022207亿亿元；在在假定其其它变量量不变的的情况下下
29、，当年年财政支支出每增增长1亿元，税税收收入入会增长长0.770211亿元；在假定定其它变变量不变变的情况况下，当当年零售售商品物物价指数数上涨一一个百分分点，税税收收入入就会增增长233.98854亿亿元。这这与理论论分析和和经验判判断相一一致。2、统计检检验（1）拟合合优度：由表33.4中中数据可可以得到到： ，修正正的可决决系数为为，这说说明模型型对样本本的拟合合很好。（2）F检检验：针针对，给定显显著性水水平，在在F分布布表中查查出自由由度为kk-1=3和n-kk=211的临界界值。由由表3.4中得得到F=27117.2238，由由于F=27117.2238，应拒拒绝原假假设，说说明回
30、归归方程显显著，即即“国内生生产总值值”、“财政支支出”、“商品零零售物价价指数”等变量量联合起起来确实实对“税收收收入”有显著著影响。（3）t 检验：分别针针对：，给定定显著性性水平，查查t分布表表得自由由度为nn-k=21临临界值。由由表3.4中数数据可得得，与、对应的的t统计量量分别为为-2.74559、3.995666、21.12447、2.774499，其绝绝对值均均大于，这这说明分分别都应应当拒绝绝：，也就就是说，当当在其它它解释变变量不变变的情况况下，解解释变量量“国内生生产总值值”（）、“财政支支出”（）、“商品零零售物价价指数”（）分别别对被解解释变量量“税收收收入”Y都有显
31、显著的影影响。案例分析三三（多重重共线性性的检验验与校正正）中国旅游收收入回归归模型一、研究的的目的要要求近年来，中中国旅游游业一直直保持高高速发展展，旅游游业作为为国民经经济新的的增长点点，在整整个社会会经济发发展中的的作用日日益显现现。中国国的旅游游业分为为国内旅旅游和入入境旅游游两大市市场，入入境旅游游外汇收收入年均均增长222.66%，与与此同时时国内旅旅游也迅迅速增长长。改革革开放220多年年来，特特别是进进入900年代后后，中国国的国内内旅游收收入年均均增长114.44%，远远高于同同期GDDP 99.766%的增增长率。为为了规划划中国未未来旅游游产业的的发展，需需要定量量地分析
32、析影响中中国旅游游市场发发展的主主要因素素。二、模型设设定及其其估计经分析，影影响国内内旅游市市场收入入的主要要因素，除除了国内内旅游人人数和旅旅游支出出以外，还还可能与与相关基基础设施施有关。为为此，考考虑的影影响因素素主要有有国内旅旅游人数数，城镇镇居民人人均旅游游支出，农农村居民民人均旅旅游支出出，并以以公路里里程和铁铁路里程程作为相相关基础础设施的的代表。为为此设定定了如下下对数形形式的计计量经济济模型：其中 ：第tt年全国国旅游收收入国内旅旅游人数数 （万万人）城镇居居民人均均旅游支支出 （元元）农村居居民人均均旅游支支出 （元元）公路里里程（万万公里）铁路里里程（万万公里） 为为估
33、计模模型参数数，收集集旅游事事业发展展最快的的1999420003年的的统计数数据，如如表3-1所示示：表3-1 119944年20003年中中国旅游游收入及及相关数数据年份国内旅游收收入Y（亿元）国内旅游人人数X22（万人次）城镇居民人人均旅游游支出XX3（元）农村居民人人均旅游游支出XX4 （元元）公路里程 X5（万公里）铁路里程X6（万公里）19941023.5524000414.7754.9111.7785.9019951375.7629000464.0061.5115.7705.9719961638.4639000534.1170.5118.5586.4919972112.76440
34、00599.88145.77122.6646.6019982391.2694500607.00197.00127.8856.6419992831.9719000614.88249.55135.1176.7420003175.5744000678.66226.66140.2276.8720013522.4784000708.33212.77169.8807.0120023878.4878000739.77209.11176.5527.1920033442.3870000684.99200.00180.9987.30数据来源:中国国统计年年鉴20004利用Eviiewss软件，输输入Y、XX2、X
35、X3、XX4、XX5、XX6等数数据，采采用这些些数据对对模型进进行OLLS回归归，结果果如表33-2所所示。 表33-2由此可见，该该模型，可决系系数很高高，F检检验值1173.35225,明明显显著著。但是是当时,不仅仅、系数的的t检验验不显著著，而且且系数的的符号与与预期的的相反，这这表明很很可能存存在严重重的多重重共线性性。计算各解释释变量的的相关系系数，选选择X22、X33、X44、X55、X66数据，点点”vieew/ccorrrelaatioons”得相关关系数矩矩阵（如如表3-3）：表3-3由相关系数数矩阵可可以看出出：各解解释变量量相互之之间的相相关系数数较高，证证实确实实存
36、在严严重多重重共线性性。三、消除多多重共线线性采用逐步回回归的办办法，去去检验和和解决多多重共线线性问题题。分别别作Y对对X2、XX3、XX4、XX5、XX6的一一元回归归，结果果如表33-4所所示：表3-4变量X2X3X4X5X6参数估计值值0.084429.0522311.66673334.333242014.1466t 统计量量8.6655913.155985.196676.467758.748870.903370.955580.771150.839940.90554按的大小排排序为：X3、XX6、XX2、XX5、XX4。以X3为基基础，顺顺次加入入其他变变量逐步步回归。首首先加入入X6
37、回回归结果果为： t=(2.90886) (00.4662144) 当取时，XX6参数数的t检检验不显显著，予予以剔除除，加入入X2回回归得 t=(4.228399) (2.15112) X2参数的的t检验验不显著著，予以以剔除，加加入X55回归得得t=(6.64446) (22.65584) X3、X55参数的的t检验验显著，保保留X55，再加加入X44回归得得t=(3.94449833) (4.69229611) （33.0667677） F=2231.79335 DWW=1.95225877当取时，,X3、XX4、XX5系数数的t检检验都显显著，这是最后消消除多重重共线性性的结果果。这说
38、明，在在其他因因素不变变的情况况下，当当城镇居居民人均均旅游支支出和农农村居民民人均旅旅游支出出分别增增长1元元时，国国内旅游游收入将将分别增增长4.21亿亿元和33.222亿元。在在其他因因素不变变的情况况下，作作为旅游游设施的的代表，公公路里程程每增加加1万公公里时, 国内内旅游收收入将增增长133.633亿元。案例分析四四（异方方差的检检验与校校正）四川省医疗疗机构回回归模型型一、问题的的提出和和模型设设定根据本章引引子提出出的问题题，为了了给制定定医疗机机构的规规划提供供依据，分分析比较较医疗机机构与人人口数量量的关系系，建立立卫生医医疗机构构数与人人口数的的回归模模型。假假定医疗疗机
39、构数数与人口口数之间间满足线线性约束束，则理理论模型型设定为为 其中表示卫卫生医疗疗机构数数，表示示人口数数。由220011年四四川统计计年鉴得得到如下下数据。表4-1 四川川省20000年年各地区区医疗机机构数与与人口数数地区人口数（万万人）XX医疗机构数数（个）Y地区人口数（万万人）XX医疗机构数数（个）Y成都1013.36304眉山339.99827自贡315911宜宾508.551530攀枝花103934广安438.661589泸州463.771297达州620.112403德阳379.331085雅安149.88866绵阳518.441616巴中346.771223广元302.661
40、021资阳488.441361遂宁3711375阿坝82.9536内江419.991212甘孜88.9594乐山345.991132凉山402.441471南充 7709.2 4064二、参数估估计进入EViiewss软件包包，确定定时间范范围；编编辑输入入数据；选择估估计方程程菜单，估估计样本本回归函函数如下下 表表4-22估计结果为为 括号内为tt统计量量值。 三三、检验验模型的的异方差差本例用的是是四川省省20000年各各地市州州的医疗疗机构数数和人口口数，由由于地区区之间存存在的不不同人口口数，因因此，对对各种医医疗机构构的设置置数量会会存在不不同的需需求，这这种差异异使得模模型很容容
41、易产生生异方差差，从而而影响模模型的估估计和运运用。为为此，必必须对该该模型是是否存在在异方差差进行检检验。（一）图形形法1、EViiewss软件操操作。由路径：QQuicck/QQstiimatte EEquaatioon，进进入Eqquattionn Sppeciificcatiion窗窗口，键键入“y c x”，确认认并“ok”，得样样本回归归估计结结果，见见表4-2。（1）生成成残差平平方序列列。在得得到表44-2估估计结果果后，立立即用生生成命令令建立序序列，记记为e22。生成成过程如如下，先先按路径径：Prrocss/Geenerratee Seeriees，进进入Geenerratee Seeriees bby EEquaatioon对话话框，即即 图44-1然后，在GGeneeratte SSeriies by Equuatiion对对话框中中（如图图4-11），键键入“e2=（reesidd）22”，则生生成序列列。（2）绘制制对的散点点图。选选择变量量名X与与e2（注注意选择择变量的的顺序，先先选的变变量将在在图形中中