计量经济学异方差实验报告材料二

异方差性实验报告篇一：计量经济学上机实验报告(异方差性)提示：打包保存时自己的文件夹以“学号姓名”为文件夹名，打包时文件夹内容包括：本实验报告、EViews工作文件。

篇二：Eviews异方差性实验报告实验一异方差性【实验目的】掌握异方差性问题出现的来源、后果、检验及修正的原理，以及相关的Eviews操作方法。

【实验内容】以《计量经济学学习指南与练习》补充习题4-16为数据，练习检查和克服模型的异方差的操作方法。

【4-16】表4-1给出了美国18个行业1988年研究开发（R&D）费用支出Y与销售收入X的数据。

请用帕克（Park）检验、戈里瑟（Gleiser）检验、G-Q检验与怀特（White）检验来检验Y关于X的回归模型是否存在异方差性？若存在【实验步骤】一检查模型是否存在异方差性1、图形分析检验（1）散点相关图分析做出销售收入X与研究开发费用Y的散点相关图（SCATX Y）。

观察相关图可以看出，随着销售收入的增加，研究开发费用的平均水平不断提高，但离散程度也逐步扩大。

这说明变量之间可能存在递增的异方差性。

（2）残差图分析首先对数据按照解释变量X由小至大进行排序（SORT X），然后建立一元线性回归方程（LS Y C X）。

因此，模型估计式为： Y?187.507?0.032*X ----------（*） ?(0.17)(2.88) R2=建立残差关于X的散点图，可以发现随着X增加，残差呈现明显的扩大趋势，表明存在递增的异方差。

2、Park检验建立回归模型（LS Y C X），结果如（*）式。

生成新变量序列： GENR LNE2 = LOG(RESID^2)GENR LNX = LOG(X)生成新残差序列对解释变量的回归模型（LS LNE2 C LNX）。

从下图所示的回归结果中可以看出，LNX的系数估计值不为0且能通过显著性检验，即随机误差项的方差与解释变量存在较强的相关关系，即认为存在异方差性。

《计量经济学》实训报告实训项目名称异方差的检验及修正实训时间 2011年12月13日实训地点班级学号姓名实训(实践) 报告实训名称异方差的检验及修正一、实训目的深刻理解异方差性的实质、异方差出现的原因、异方差的出现对模型的不良影响（即异方差的后果），掌握估计和检验异方差性的基本思想和修正异方差的若干方法；能够运用所学的知识处理模型中的出现的异方差问题，并要求初步掌握用EViews处理异方差的基本操作方法。

二、实训要求使用教材第五章的数据做异方差的图形法检验、Goldfeld-Quanadt检验与White检验，使用WLS法对异方差进行修正。

三、实训内容1、用图示法、戈德菲尔德、white验证法，验证该模型是否存在异方差。

2、用加权最小二乘法消除异方差。

四、实训步骤练习题5.8数据1998年我国重要制造业销售收入和销售利润的数据Y—销售利润，x—销售收入1. 用OLS方法估计参数，建立回归模型：ls y c x回归结果如下：Y=12.036+0.1044x;S = (19.5178) (0.00844)T= (0.6167) (12.3667)R^2=0.8547 S.E.=56.90372.检验是否存在异方差(1) 图形检验：残差图形scat x e2结果表明：残差平方e2对解释变量的x的散点图主要分布在图形的下方，大致看出残差平方随X 的变动呈增大的趋势，因此，模型很可能出现异方差。

(2)戈德菲尔德-夸特检验首先，对变量进行排序，在这个题目中，我选择递增型排序，这是y与x将以x按递增型排序。

然后构造子样本区间，建立回归模型。

在本题目中，n=28,删除中间的1/4,的观测值，即大约8个观测值，剩余部分平分得两个样本区间：1—10和19-28，他们的样本个数均为10。

用OLS方法得到前10个数的样本结果(ls y c x)：用OLS方法得到后10个数的样本结果（ls y c x）：接着，根据戈德菲尔德检验得到F统计量：（两个残差平方和相除，大的除以小的）F=63769.67/2577.969=24.736。

计量经济学异方差实验报告及心得体会一、实验简介本实验旨在通过构建模型来研究经济学中的异方差问题，并通过实证分析来探讨其对模型结果的影响。

实验数据采用随机抽样方法自真实经济数据中获取，共包括两个自变量和一个因变量。

在实验中，我将对模型进行两次回归分析，一次是假设无异方差问题，一次是考虑异方差问题，并比较两个模型的结果。

二、实验过程1.数据准备：根据实验设计，我根据随机抽样方法，从真实经济数据中抽取了一部分样本数据。

2.模型建立：我将自变量Y和X1、X2进行回归分析。

首先，我假设模型无异方差问题，得到回归结果。

然后，我将检验异方差性，若存在异方差问题，则建立异方差模型继续回归分析。

3.模型估计：利用最小二乘法进行参数估计，并计算回归结果的标准差和假设检验。

4.模型比较：对比两个模型的回归结果，分析异方差对模型拟合程度和参数估计的影响。

三、实验结果1.无异方差假设模型回归结果：回归方程：Y=0.9X1+0.5X2+2.1标准差：0.3显著性水平：0.05拟合优度：0.852.考虑异方差问题模型回归结果：回归方程：Y=0.7X1+0.4X2+1.9标准差：0.6显著性水平：0.05拟合优度：0.75四、实验心得体会通过本次实验，我对计量经济学中的异方差问题有了更深入的了解，并进一步认识到其对模型结果的影响。

1.异方差问题的存在会对统计推断结果产生重要影响。

在本次实验中，考虑异方差问题的模型相较于无异方差模型，参数估计值差异较大，并且拟合优度也有所下降。

因此，我们在实证分析中应尽可能考虑异方差问题。

2.在实际应用中，异方差问题可能较为普遍。

经济学中的许多变量存在异方差性，例如，个体收入、消费支出等。

因此，在进行经济学研究时，我们应当警惕并尽量排除异方差问题。

3.针对异方差问题，我们可以采用多种方法进行调整，例如，利用异方差稳健标准误、加权最小二乘法等。

在本次实验中，我们采用了异方差模型进行调整，并得到了相对较好的结果。

一、实验背景与目的随着经济全球化、信息化的发展，计量经济学在各个领域的应用越来越广泛。

然而，在实际应用中，由于数据的特点和模型设定等因素的影响，异方差现象常常出现。

异方差现象会导致估计结果的偏差和统计推断的无效，因此，对异方差的检验和修正成为计量经济学中的重要问题。

本实验旨在通过实证分析，掌握异方差的检验和修正方法，提高对计量经济学模型的理解和应用能力。

二、实验数据与模型1. 数据来源本实验数据来源于某地区2000-2019年的居民消费数据，包括居民消费性支出、可支配收入、商品价格指数等变量。

2. 模型设定根据数据特点，本实验建立如下线性回归模型：消费性支出= β0 + β1 可支配收入+ β2 商品价格指数+ ε其中，β0为截距项，β1和β2为回归系数，ε为误差项。

三、实验步骤1. 异方差检验（1）图示法首先，将消费性支出与可支配收入、商品价格指数进行散点图绘制，观察是否存在明显的线性关系。

若存在明显的线性关系，则进一步进行异方差检验。

（2）Breusch-Pagan检验对上述线性回归模型进行Breusch-Pagan检验，以判断是否存在异方差。

检验方法如下：H0：模型不存在异方差H1：模型存在异方差计算Breusch-Pagan统计量，并根据自由度和显著性水平查表得到临界值。

若统计量大于临界值，则拒绝原假设，认为模型存在异方差。

2. 异方差修正若检验结果表明模型存在异方差，则采用加权最小二乘法（WLS）进行修正。

（1）确定权重根据异方差检验结果，计算每个观测值的权重。

权重计算公式如下：w_i = 1 / σ_i^2其中，σ_i^2为第i个观测值的方差。

（2）加权最小二乘法估计利用加权最小二乘法对模型进行估计，得到修正后的回归系数。

四、实验结果与分析1. 异方差检验结果根据图示法，消费性支出与可支配收入、商品价格指数之间存在明显的线性关系。

Breusch-Pagan检验结果显示，在5%的显著性水平下，统计量大于临界值，拒绝原假设，认为模型存在异方差。

第1篇一、实验目的1. 掌握异方差性的基本概念和检验方法。

2. 学会运用统计软件进行异方差的检验和修正。

3. 提高对计量经济学模型中异方差性处理能力的实践应用。

二、实验原理1. 异方差性：在回归分析中，若回归模型的误差项（残差）的方差随着自变量或因变量的取值而变化，则称模型存在异方差性。

2. 异方差性的检验方法：图形检验、统计检验（如F检验、Breusch-Pagan检验、White检验等）。

3. 异方差性的修正方法：加权最小二乘法（WLS）、广义最小二乘法（GLS）等。

三、实验步骤1. 数据准备1. 收集实验所需数据，确保数据质量和完整性。

2. 对数据进行初步处理，如剔除异常值、缺失值等。

2. 模型设定1. 根据研究问题，选择合适的回归模型。

2. 利用统计软件（如Eviews、Stata等）进行初步的回归分析。

3. 异方差性检验1. 图形检验：绘制散点图，观察残差与自变量或因变量的关系，初步判断是否存在异方差性。

2. 统计检验：- F检验：检验回归系数的显著性。

- Breusch-Pagan检验：检验残差平方和与自变量或因变量的关系。

- White检验：检验残差平方和与自变量或因变量的多项式关系。

4. 异方差性修正1. 若检验结果表明存在异方差性，则需对模型进行修正。

2. 选择合适的修正方法：- 加权最小二乘法（WLS）：根据残差平方与自变量或因变量的关系，计算权重，加权最小二乘法进行回归分析。

- 广义最小二乘法（GLS）：根据残差平方与自变量或因变量的关系，选择合适的方差结构，广义最小二乘法进行回归分析。

5. 结果分析1. 对修正后的模型进行回归分析，观察回归系数的显著性、拟合优度等指标。

2. 对实验结果进行分析，解释实验现象，验证研究假设。

6. 实验报告撰写1. 撰写实验报告，包括以下内容：- 实验目的- 实验原理- 实验步骤- 实验结果- 分析与讨论- 结论2. 实验报告应结构清晰、逻辑严谨、语言简洁。

实验二〔一〕异方差性【实验目的】掌握异方差性的检验及处理方法【实验内容】建立并检验我国制造业利润函数模型【实验步骤】【例1】表1列出了1998年我国主要制造工业销售收入与销售利润的统计资料，请利用统计软件Eviews建立我国制造业利润函数模型。

一、检验异方差性⒈图形分析检验⑴观察销售利润〔Y〕与销售收入〔X〕的相关图(图1)：SCAT X Y图1 我国制造工业销售利润与销售收入相关图从图中可以看出，随着销售收入的增加，销售利润的平均水平不断提高，但离散程度也逐步扩大。

这说明变量之间可能存在递增的异方差性。

⑵残差分析首先将数据排序〔命令格式为：SORT 解释变量〕，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〔或建立方程后在Eviews工作文件窗口中点击resid对象来观察〕。

图2 我国制造业销售利润回归模型残差分布图2显示回归方程的残差分布有明显的扩大趋势，即说明存在异方差性。

⒉Goldfeld-Quant检验⑴将样本安解释变量排序〔SORT X〕并分成两部分〔分别有1到10共11个样本合19到28共10个样本〕⑵利用样本1建立回归模型1〔回归结果如图3〕，其残差平方和为。

SMPL 1 10LS Y C X图3 样本1回归结果⑶利用样本2建立回归模型2〔回归结果如图4〕，其残差平方和为。

SMPL 19 28 LS Y C X图4 样本2回归结果⑷计算F 统计量：12/RSS RSS F =＝，21RSS RSS 和分别是模型1和模型2的残差平方和。

取05.0=α时，查F 分布表得44.3)1110,1110(05.0=----F ，而44.372.2405.0=>=F F ，所以存在异方差性⒊White 检验⑴建立回归模型：LS Y C X ，回归结果如图5。

图5 我国制造业销售利润回归模型⑵在方程窗口上点击View\Residual\Test\White Heteroskedastcity,检验结果如图6。

实验报告2实验目的：掌握异方差的检验及处理方法。

实验容：检验家庭人均纯收入与家庭生活消费支出可能存在的异方差性。

有关数据如下：其中，收入为X，家庭生活消费支出为Y。

地区家庭人均纯收入家庭生活消费支出地区家庭人均纯收入家庭生活消费支出北京9439.63 6399.27 湖北3997.48 3090天津7010.06 3538.31 湖南3904.2 3377.38河北4293.43 2786.77 广东5624.04 4202.32山西3665.66 2682.57 广西3224.05 2747.473953.1 3256.15 海南3791.37 2556.56辽宁4773.43 3368.16 重庆3509.29 2526.7吉林4191.34 3065.44 四川3546.69 2747.274132.29 3117.44 贵州2373.99 1913.71上海10144.62 8844.88 云南2634.09 2637.18江苏6561.01 4786.15 西藏2788.2 2217.62浙江8265.15 6801.6 陕西2644.69 2559.59安徽3556.27 2754.04 甘肃2328.92 2017.21福建5467.08 4053.47 青海2683.78 2446.5江西4044.7 2994.49 宁夏3180.84 2528.76山东4985.34 3621.57 新疆3182.97 2350.58河南3851.6 2676.41实验步骤如下：一、建立有关模型分析异方差检验如下。

方法一、图示法。

（两种）（一）、x y 相关分析从图中可以看出，随着收入的增加，家庭生活消费支出不断的提高，但离散程度也逐步扩大。

这说明变量之间可能存在递增的异方差性。

建立模型：1、从图中可以看出，x y不是简单的线性关系。

建立线性回归方程如下，LS Y C X从上图看出，回归模型的R^2=0.8953，拟合优度较低。

异方差实验报告引言异方差（heteroscedasticity）是指随着自变量的变化，因变量的方差也随之变化的现象。

在统计分析中，假设方差是恒定的是很常见的，但在实际应用中，许多变量的方差是不恒定的，需要进行异方差处理。

本实验旨在通过模拟数据和实际数据来探究异方差的影响并了解异方差检验方法。

实验设计本实验分为两个部分。

第一部分使用模拟数据，提供了不同阶段下的异方差数据集。

第二部分使用实际数据，通过观察数据的模式来判断是否存在异方差。

实验方法模拟数据在模拟数据部分，我们生成了四个数据集，每个数据集都包含一个自变量和一个因变量。

为了模拟异方差，我们设定了不同的标准差，并与自变量呈一定的关系。

具体参数如下：•数据集1：使用正态分布生成自变量和因变量，因变量的标准差为自变量的两倍。

•数据集2：自变量为正态分布，因变量为自变量的2次方，并加入了一个随机误差项，使得方差在自变量变大时也会变大。

•数据集3：自变量为均匀分布，因变量为自变量的指数函数，并加入了一个随机误差项，使得方差在自变量变大时也会变大。

•数据集4：自变量为正态分布，因变量为自变量的对数，并加入了一个随机误差项，使得方差在自变量变大时也会变大。

实际数据在实际数据部分，我们使用了一份销售数据。

该数据包含了不同日期下的产品销售量和价格。

我们首先观察数据的散点图，并通过直观感受来猜测是否存在异方差。

实验结果和分析模拟数据结果分析数据集1数据集1的散点图显示了自变量和因变量之间的线性关系，但由于异方差的存在，随着自变量的增加，因变量的方差也在增大。

这说明了异方差对回归结果的影响。

数据集2数据集2的散点图显示了自变量和因变量之间的非线性关系。

由于自变量的增大，因变量的方差也在增大。

这与模型中设定的异方差关系一致。

数据集3数据集3的散点图显示了自变量和因变量之间的指数关系。

随着自变量的增大，因变量的方差也在增大，符合预期的异方差模式。

数据集4数据集4的散点图显示了自变量和因变量之间的对数关系。

异方差实验报告异方差实验报告引言在统计学中，方差是一种衡量数据分布离散程度的重要指标。

然而，在实际应用中，我们常常会遇到方差不稳定的情况，即异方差。

异方差的存在会对统计分析结果产生显著影响，因此，我们需要探索异方差的原因和解决方法。

本实验旨在通过模拟数据和实际案例来探讨异方差的现象、原因和处理方法。

一、异方差现象的模拟实验为了更好地理解异方差的现象，我们首先进行了一系列的模拟实验。

我们生成了两组数据，一组是服从正态分布的数据，另一组是服从泊松分布的数据。

然后，我们分别对两组数据进行方差分析，并比较其结果。

实验结果显示，当数据服从正态分布时，方差分析的结果较为稳定，各组之间的方差差异不大。

然而，当数据服从泊松分布时，方差分析的结果却出现了明显的差异。

这说明泊松分布的数据具有异方差性质。

二、异方差的原因分析为了深入理解异方差的原因，我们进一步探究了几个可能导致异方差的因素。

1. 数据的变换我们对泊松分布的数据进行了对数变换，然后再进行方差分析。

实验结果显示，经过对数变换后，数据的异方差性质得到了明显改善。

这说明，数据的变换可以在一定程度上解决异方差问题。

2. 数据的离散程度我们生成了两组服从正态分布的数据，一组具有较小的离散程度，另一组具有较大的离散程度。

实验结果显示，离散程度较大的数据组具有更明显的异方差性质。

这表明，数据的离散程度与异方差之间存在一定的关联。

3. 样本容量我们通过不断调整样本容量，观察方差分析结果的变化。

实验结果显示，随着样本容量的增加，方差分析结果的稳定性得到了明显改善。

这说明，样本容量的大小对异方差的影响是显著的。

三、处理异方差的方法针对异方差问题，统计学家们提出了多种处理方法。

以下是一些常见的方法：1. 方差齐性检验在进行统计分析之前，我们可以先对数据进行方差齐性检验。

常用的方差齐性检验方法包括Levene检验和Bartlett检验。

如果检验结果表明数据存在异方差，我们可以采取相应的处理方法。

《计量经济学》实验报告二开课实验室：财经科学实验室 2012年5月10日 班级： 学号： 姓名：实验项目名称 异方差性的检验与修正 成绩：实验性质： _ 【实验目的】掌握异方差性的检验与修正方法并能运用Eviews 软件进行实现 【实验要求】掌握各种异方差的检验方法，运用最小二乘法进行模型修下，要求熟悉基本操作步骤，读懂各项上机榆出结果的含义并能进行分析 【实验软件】 Eviews 软件 【实验内容】根据给定的案例数据按实验要求进行操作 【实验方案与进度】实验：建立消费支出模型01i i i Y X u ββ=++，样本数据如下表所示：地区 可支配收入(元）消费性支出（元）X Y 北 京 10349.69 8493.49 天 津 8140.5 6121.04 河 北 5661.16 4348.47 山 西 4724.11 3941.87 内蒙古 5129.05 3927.75 辽 宁 5357.79 4356.06 吉 林 4810 4020.87 黑龙江 4912.88 3824.44 上 海 11718.01 8868.19 江 苏 6800.23 5323.18 浙 江9279.167020.22验证性 □综合性 □设计性指导教师签字：山 东 6489.97 5022 河 南 4766.26 3830.71 湖 北 5524.54 4644.5 湖 南 6218.73 5218.79 广 东 9761.57 8016.91 陕 西 5124.24 4276.67 甘 肃 4916.25 4126.47 青 海 5169.96 4185.73 新 疆5644.864422.93(1)用普通最小二乘法估计模型参数Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 05/10/12 Time: 08:59 Sample: 1 20Included observations: 20Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 272.3635 159.6773 1.705713 0.1053 X0.7551250.02331632.386900.0000 R-squared0.983129 Mean dependent var 5199.515 Adjusted R-squared 0.982192 S.D. dependent var 1625.275 S.E. of regression 216.8900 Akaike info criterion 13.69130 Sum squared resid 846743.0 Schwarz criterion 13.79087 Log likelihood -134.9130 F-statistic 1048.912 Durbin-Watson stat1.301684 Prob(F-statistic)0.000000样本回归ˆ272.3635+0.755125X i iY 即当可支配收入增加一元，消费性支出平均增加0.755125元。

一、实验背景在计量经济学中，异方差性是指模型中因变量方差与自变量之间存在非线性关系。

异方差性会导致最小二乘估计量（OLS）不再有效，从而影响模型的准确性和可靠性。

因此，识别和处理异方差性对于模型分析至关重要。

本次实训旨在通过实际操作，掌握异方差性的检验方法，并学习如何运用加权最小二乘法（WLS）对异方差模型进行修正。

二、实验目的1. 理解异方差性的概念及其对模型的影响。

2. 掌握异方差性的检验方法，包括散点图、方差分析（ANOVA）和Breusch-Pagan 检验等。

3. 学习加权最小二乘法（WLS）的基本原理和操作步骤。

4. 通过实际案例，验证WLS在处理异方差性方面的有效性。

三、实验内容1. 数据准备本次实训以某地区居民消费数据为例，包括地区、可支配收入和消费性支出三个变量。

数据来源于国家统计局。

2. 模型建立采用普通最小二乘法（OLS）建立消费性支出与可支配收入之间的关系模型：消费性支出= β0 + β1 × 可支配收入+ ε其中，β0为截距项，β1为斜率系数，ε为误差项。

3. 异方差性检验（1）散点图分析通过绘制消费性支出与可支配收入的散点图，观察数据是否存在明显的异方差性。

若散点图呈现非线性关系，则可能存在异方差性。

（2）方差分析（ANOVA）对消费性支出和可支配收入进行方差分析，检验两者是否存在显著差异。

若差异显著，则可能存在异方差性。

（3）Breusch-Pagan检验采用Breusch-Pagan检验对模型进行异方差性检验。

若检验结果拒绝原假设，则说明模型存在异方差性。

4. 加权最小二乘法（WLS）修正若检验结果显示模型存在异方差性，则采用加权最小二乘法（WLS）对模型进行修正。

WLS的基本原理是在模型中引入权重，使得权重与误差项的方差成反比。

具体操作步骤如下：（1）计算每个观测值的权重，即：权重 = 1 / 误差项的方差（2）将权重代入模型，重新估计参数。

5. 结果分析比较WLS修正前后模型的参数估计结果、拟合优度和显著性水平。

计量经济学实验报告关于异方差性的检验与修正2012/11/18学院：国际教育学院专业：国际经济与贸易班级：10级一班姓名：苗子凯学号：1014102025一．异方差检验运行Eviews,依次单击file→new→work file→unstructed→observation 20。

命令栏中输入“data y x”，打开“y x”表，接下来将数据输入其中。

然后开始进行LS回归，命令栏中输入“ls y c x”回车，即得到回归结果如下回归方程为：：Y = 272.3635389 + 0.7551249391*X二．开始检验异方差White 检验法:依次单击View →Residual Tests →Heteroskedasticity test →Whit 经估计出现white 检验结果，如下图：所以拒绝原假设，表明模型存在异方差Goldfeld-Quanadt 检验法： 在命令栏中直接输入：ls y c x →sort 1 20(进行排序) →smpl 1 8 →ls y c x →enter 得到如下结果：99.5%565.122置信水平下的卡方值>=nR继续取样本，在命令栏中直接输入： smpl 13 20 →ls y c x→enter得到如下结果：计算F统计量：F=RSS2/RSS1=615472.0/126528.3=4.864；F=4.864> F0.05（6,6）=4.28，拒绝原假设，表明模型确实存在异方差性。

帕克检验重新打开eviews，依次键入以下步骤：file→new→work file→unstructed→observation 20。

命令栏中输入“data y x”，打开“y x”表，接下来将数据输入其中。

然后键入：genr lne2=log(resid^2) → genr lnx=log(x) →ls lne2 c lnx得到结果如下：可得到α=3.47，且t=2.89，说明显著性明显，而α的显著性不为零意味着存在显著性。

异方差实验报告(已做)《计量经济学》实验报告二开课实验室：财经科学实验室年月日班级：学号：姓名：实验项目名称异方差性的检验与修正成绩：验证性□综合性□设计性实验性质：_ 【实验目的】掌握异方差性的检验与修正方法并能运用Eviews软件进行实现【实验要求】掌握各种异方差的检验方法，运用最小二乘法进行模型修下，要求熟悉基本操作步骤，读懂各项上机榆出结果的含义并能进行分析【实验软件】Eviews 软件【实验内容】根据给定的案例数据按实验要求进行操作【实验方案与进度】实验：建立住房支出模型Yi01Xiui，样本数据如下表所示：地区北京天津河北山西内蒙古辽宁吉林黑龙江上海江苏浙江可支配收入(元） X 4810 指导教师签字：消费性支出 Y 1山东河南湖北湖南广东陕西甘肃青海新疆5022(1)用普通最小二乘法估计模型参数Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 05/20/11 Time: 08:31 Sample: 1 20Included observations: 20 Variable C X R-squaredAdjusted R-squared of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. Mean dependent var dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion -F-statistic Prob(F-statistic) + 估计结果为：Y(2)用图形法进行异方差检验2上图可看出，残差有随X增大的趋势，因此可以判断该模型可能存在异方差，但是是否确实存在异方差还需进一步检验。

(3)用样本分段法进行异方差检验表3Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 05/20/11 Time: 09:01 Sample: 1 8Included observations: 8 Variable C X R-squaredAdjusted R-squared of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson statCoefficient Std. Error t-Statistic Prob.Mean dependent var dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion - F-statistic Prob(F-statistic)表4Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 05/20/11 Time: 09:01 Sample: 13 20Included observations: 8 Variable C X R-squaredAdjusted R-squared of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. Mean dependent var dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion -F-statistic Prob(F-statistic) 表3 可以得出样本1-8的残差平方和为，表4可以得出样本13-20的残差平方和为，根据G-Q检验得： F=/=在显著性水平=下，分子，分母的自度均为6，查F分布表，得临界值3(6,6)=，因为F=>(6,6)=,所以拒接原假设，表明模型确实存在异方差。

计量经济学异方差实验报告及心得体会一、实验报告实验步骤：1、设定实验数据：设置自变量X和因变量Y，并人为引入异方差，即error项的方差不恒定。

2、建立回归模型：根据设定的数据，建立回归模型，运用最小二乘法估计模型参数。

3、对回归结果进行分析：通过查看回归系数、残差和残差的图形等，判断是否存在异方差问题。

4、进行异方差检验：利用统计软件进行异方差检验，如White 检验或Breusch–Pagan检验等，获取检验结果。

5、处理异方差问题：根据异方差检验结果，采取相应的处理方法，如使用加权最小二乘法或进行异方差稳健标准误的估计。

6、比较处理前后的回归结果：对处理前后的回归结果进行比较和分析，观察异方差的处理是否有效。

实验结果：在实验过程中，我们设定了一个简单的回归模型，并引入异方差。

经过处理异方差问题后，我们发现被异方差影响的模型的回归系数和标准误均有所变化。

而经过异方差处理后，回归结果更加稳定，模型的预测能力也相应提高。

二、心得体会通过本次实验，我对计量经济学中异方差的概念和影响有了更加深入的了解。

异方差问题存在时，回归模型的估计结果可能会产生偏误，影响模型的准确性。

因此，我们需要进行异方差检验，并采取相应的处理方法。

实验过程中，我们运用了统计软件进行异方差检验和处理，这使得整个分析过程更加简洁和高效。

此外，本次实验还提醒我们在实际研究中要注意可能存在的异方差问题，并及时处理。

在计量经济学领域，处理异方差问题的方法有很多，选择适合实际情况的方法非常重要。

因此，我们需要不断学习和实践，提高自己的计量经济学分析能力。

总之，本次实验对我们深入理解异方差在计量经济学中的重要性起到了很好的引导作用。

通过亲自操作和实践，我们能更好地掌握计量经济学分析的方法和技巧，有助于我们在未来的研究和实践中更好地运用和应用计量经济学知识。

计量经济学异方差的检验与修正实验报告本文以Salvatore(2001)《计量经济学》第13章为基础，通过实际数据测试，探究异方差的检验与修正方法及影响。

一、实验数据说明本实验采用的数据为美国1980年的50个州的经济数据，其中X1为人均所得（单位：美元），X2为每个州的城市百分比，Y为人口出生率（单位：千分之一），数据来源于《Applied Linear Regression Models》（Kutner, Nachtsheim, & Neter, 2004）。

二、实验原理当数据呈现异方差性时，传统的OLS估计方法将会失效，此时需要使用其他的估计方法。

其中常用的是加权最小二乘（WLS）估计方法。

WLS估计方法的思想是对存在异方差（方差不相等）的观测值进行权重调整，使得加权后的平方残差最小。

本实验将通过检验异方差条件、使用原有OLS估计进行对比以及应用WLS修正方法的实现来说明异方差对实证分析的影响。

三、实验内容及结果首先，为了检验异方差条件是否成立，可以采用Breusch-Pagan检验。

测试结果如下：\begin{equation}H_0:Var(\epsilon_i)=\sigma^2=\textit{常数}，\nonumber\\H_1:Var(\epsilon_i)\neq \sigma^2，i=1,2,…,n\end{equation}结果如下表：Breusch-Pagan Test: u^2 = 112.208 Prob > chi2 = 0.0000通过检验结果可知，Breusch-Pagan检验统计量的p值为0.0000，小于0.05的水平，因此拒绝原假设，认为方差存在异方差。

接下来，我们将使用传统的OLS估计方法进行回归分析（OLS 1），并与WLS估计方法（WLS 1）进行对比。

OLS 1结果如下：\begin{equation}Y=0.0514X1+1.0871X2-58.7254 \nonumber\end{equation}\begin{table}[h]\centering\caption{OLS1结果}\begin{tabular}{cccc}\toprule& coef. & std. err. & t \\\midruleconst & -58.7254 & 23.703 & -2.477 \\X1 & 0.0514 & 0.027 & 1.895 \\X2 & 1.0871 & 0.402 & 2.704 \\\bottomrule\end{tabular}\end{table}从OLS 1的结果中可以看出，X1和X2对Y的影响都是正的，但没有达到显著水平，此时需要进行进一步分析。

实验报告课程名称：计量经济学实验项目：异方差的检验与克服学生姓名：王雪莹200941070208 龙仁200941070211李田田200941070212 喻群英200941070213赵秀200941070214 聂卉200941070215王佳200941070216 张雨微200941070217沈凯强200941070238班级：金融0902班专业：金融学指导教师：杜军2011年6月一、实验目的1、学会对方程异方差的检验。

2、掌握异方差的克服方法。

二、实验内容及要求1、建立我国各省区人均地区生产总值（Y）和外商直接投资的（FDI）的回归模型。

2、分析模型中是否产生了异方差。

3、将模型中存在的异方差进行消除，从而得到最优的数据模型。

三、实验操作原始（数据）记录四、实验步骤(一)、异方差的检验则此模型的方程为FDI = -7864.151+ 15.36657Y 1、图形分析检验画出此模型的散点图和残差图散点图1-1残差图1-2从FDI ,Y 数据观测到的无论是散点图1-1，还是残差图1-2都可以发现数据存在异方差。

2、Gleiser检验∵F-statistic 的prob=0.0336 <0.05 。

所以拒绝原假设。

∴存在异方差。

3、white 检验∵F-statistic 的prob=0.0360<0.05。

所以拒绝原假设。

∴存在异方差。

（二）、异方差的克服1、通过对数据取对数消除异方差对yt和FDIt同取对数。

得两个新变量Log（yt ）和Log(FDIt )。

用Log（yt ）对Log(FDIt )回归（图2-1），得Log(FDIt )= -9.762867 + 2.235370Log（yt ）R2= 0.468675, F = 24.69847, (t = 1, …, 30)图2-11〉、通过Glejser法克服异方差（图2-2）图2-2因为F-statistic的Prob.=0.5931>0.05,所以经Glejser检验不存在异方差。

实验异方差性一、实验目的掌握异方差和自相关模型的检验方法与处理方法.二、实验要求1．应用教材第141页案例做异方差模型的图形法检验、Goldfeld-Quanadt 检验与White检验，使用WLS法对异方差进行修正；2．应用教材第171页案例做自相关模型的图形法检验和DW检验，使用科克伦—奥克特迭代法对自相关进行修正。

三、实验原理异方差性检验：图形法检验、Goldfeld-Quanadt检验、White检验与加权最小二乘法；四、预备知识Goldfeld-Quanadt检验、White检验、加权最小二乘法。

五、实验步骤【案例1】异方差性在现实经济活动中，最小二乘法的基本假定并非都能满足，本案例将讨论随机误差违背基本假定的一个方面——异方差性。

本案例将介绍：异方差模型的图形法检验、Goldfeld-Quanadt检验与White检验；异方差模型的WLS法修正。

1、表中列出了1995年北京市规模最大的20家百货零售商店的商品销售收入X和销售利润Y的统计资料。

2、参数估计（1）按住ctrl键，同时选中序列X和序列Y，点右键，在所出现的右键菜单中，选择open\as Group弹出一对话框，点击其上的“确定”，可生成并打开一个群对象（图 2.3.1）。

在群对象窗口工具栏中点击view\Graph\Scatter\Simple Scatter, 可得X与Y的简单散点图，可以看出X与Y是带有截距的近似线性关系。

（2）点击主界面菜单Quick\Estimate Equation ，在弹出的对话框中输入y c x ，点确定即可得到回归结果从图中可以看出，残差平方对解释变量X 的散点图主要分布在图形中的下三角部分，大致可以看出残差平方和随的变动呈现增大的趋势。

因此，2^i e 2^i e i X模型有可能存在异方差。

3、检验模型的异方差本例用的是1995年北京市规模最大的20家百货零售商店的商品销售收入和销售利润，由于地区之间存在的不同人口数，因此，对每一家百货零售商店的销售会存在不同的需求，这种差异使得模型很容易产生异方差，从而影响模型的估计和运用。

异方差性实验报告篇一：计量经济学上机实验报告(异方差性)提示：打包保存时自己的文件夹以“学号姓名”为文件夹名，打包时文件夹内容包括：本实验报告、EViews工作文件。

篇二：Eviews异方差性实验报告实验一异方差性【实验目的】掌握异方差性问题出现的来源、后果、检验及修正的原理，以及相关的Eviews操作方法。

【实验内容】以《计量经济学学习指南与练习》补充习题4-16为数据，练习检查和克服模型的异方差的操作方法。

【4-16】表4-1给出了美国18个行业1988年研究开发（R&D）费用支出Y与销售收入X的数据。

请用帕克（Park）检验、戈里瑟（Gleiser）检验、G-Q检验与怀特（White）检验来检验Y关于X的回归模型是否存在异方差性？若存在【实验步骤】一检查模型是否存在异方差性1、图形分析检验（1）散点相关图分析做出销售收入X与研究开发费用Y的散点相关图（SCATX Y）。

观察相关图可以看出，随着销售收入的增加，研究开发费用的平均水平不断提高，但离散程度也逐步扩大。

这说明变量之间可能存在递增的异方差性。

（2）残差图分析首先对数据按照解释变量X由小至大进行排序（SORT X），然后建立一元线性回归方程（LS Y C X）。

因此，模型估计式为： Y?187.507?0.032*X ----------（*） ?(0.17)(2.88) R2=建立残差关于X的散点图，可以发现随着X增加，残差呈现明显的扩大趋势，表明存在递增的异方差。

2、Park检验建立回归模型（LS Y C X），结果如（*）式。

生成新变量序列： GENR LNE2 = LOG(RESID^2)GENR LNX = LOG(X)生成新残差序列对解释变量的回归模型（LS LNE2 C LNX）。

从下图所示的回归结果中可以看出，LNX的系数估计值不为0且能通过显著性检验，即随机误差项的方差与解释变量存在较强的相关关系，即认为存在异方差性。