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可看出２００８年中国部分省市城镇居民家庭平均全年可支配收入（Ｘ）与消费性支出（Ｙ）的关系近似直线关系可建立线性回归模型。
在主菜单命令行键入：“LS Y C X”，然后回车。即可直接出现如下图所示的计算结果
Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 12/12/12 Time: 20:15 Sample: 1 28
Included observations: 28
Variable C X
R-squared
Coefficient
735.1080 0.666222
Std. Error
477.1123 0.030558
t-Statistic
1.540744 21.80213
Prob.
0.1355 0.0000
10780.65 2823.752 15.87684
0.948138 Mean dependent var 0.946144 S.D. dependent var 655.3079 Akaike info criterion
Adjusted R-squared S.E. of regression
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Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat
11165139 Schwarz criterion -220.2757 F-statistic 1.778976 Prob(F-statistic)
15.97199 475.3327 0.000000
点击“object\\store to DB…”,将估计式以“eq01”为名保存。 参数估计所建立的回归方程为： Yi＝735．1080＋0．666222x （477．1123） (0．030558) t=（1．540744) (21．80213) R=0．948138 r=0．946144 F=475．3327
2?2?（四）检验异方差性
1、残差分析
首先将数据排序，然后建立回归方程。在方程窗口中点击“Resids”按钮就可以得到模型的残差分布图。
由图可知回归方程的残差分布有明显的扩大趋势，即表明存在异方差性。 2、White检验
在方程窗口上点击“View\\Residual Test\\White Heteroskedastcity”，检验结果如图所示：
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其中，F值为辅助回归模型的F统计量值。取显著水平α=0.05，由于?（2）=5.99＜nR2=8.315098,所以存在异方差性。
2故本题数据不符合OLS经典假设中同方差性的假设，即存在异方差性。
（五）异方差的修正
① 确定权数变量
2根据Park检验，可以得出ei2的一般形式为：lnei??19.6578?3.2670lnXi
生成权数变量：GENR W1=1/X^3.2670
根据Gleiser检验，可以取以下三种形式作为权数变量：
W2?1~W?1e~2 XiW3?1ei4i生成权数变量：GENR W2=1/X^0.5
GENR W3=1/ABS(RESID） GENR W4=1/ RESID ^2
② 利用加权最小二乘法估计模型 在Eviews命令窗口中依次键入命令：
LS(W=Wi) Y C X
经估计检验发现用权数W3的效果最好。下面仅给出用权数W3的结果。
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Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 12/12/12 Time: 20:46 Sample: 1 28
Included observations: 28 Weighting series: W3
Variable C X
R-squared
Coefficient
970.6104 0.649355
Std. Error
254.5362 0.018418
t-Statistic
3.813250 35.25576
Prob.
0.0008 0.0000
9942.842 46660.83 9.523740 9.618898 1242.969 0.000000
10780.65 2823.752 11305899
Weighted Statistics
1.000000 Mean dependent var 1.000000 S.D. dependent var 27.34564 Akaike info criterion 19442.39 Schwarz criterion -131.3324 F-statistic 1.481595 Prob(F-statistic) Unweighted Statistics
Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat
R-squared
0.947484 Mean dependent var 0.945465 S.D. dependent var 659.4257 Sum squared resid 1.893691
Adjusted R-squared S.E. of regression Durbin-Watson stat
③ 对所估计的模型再进行White检验，观察异方差的调整情况
对所估计的模型再进行White检验，其结果对应图所示。所对应的White检验显示，P值较大，所以接受不存在异方差的原假设，即认为已经消除了回归模型的异方差性。
二、30页应用题第2题
二、第130页第2题
（一）创建工作文件
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在主菜单上依次单击File→New→Workfile， 选择数据类型和起止日期。时间序列提供起止日期（年、季度、月度、周、日），非时间序列提供最大观察个数。本题中在Start Data里输入1989，在End data 里输入2004。单击OK后屏幕出现Workfile工作框，如图所示。
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计量经济学实验报告(三)汇总
