异方差的eviews操作

eviews异方差检验步骤Eviews是一款常用的经济学软件，它允许用户进行多种统计分析，其中包括异方差检验。

异方差是指随着自变量的变化，因变量的方差也会发生变化。

在实际分析中，如果忽略了异方差，则会导致统计结果不准确。

因此，在使用Eviews进行分析时，进行异方差检验十分重要。

以下是Eviews进行异方差检验的步骤：1. 打开Eviews软件，并导入所需的数据。

在“工作文件”菜单下选择“打开文件”，找到所需的数据文件并打开。

2. 选择变量。

单击“变量”菜单，并选择要检验的因变量和自变量。

如果有多个自变量，在本例中就需要选择多个自变量。

3. 进行回归分析。

单击“Quick”菜单下的“Estimate Equation”选项，进行回归分析。

在回归分析中，需要输入因变量和自变量，并进行模型估计。

4. 异方差检验。

在回归分析完成后，单击“View”菜单下的“Residual Diagnostics”选项，进入错误项诊断。

5. 在错误项诊断中选择异方差检验。

在错误项诊断面板中，选择“Heteroskedasticity Tests”选项，并选择所需的异方差检验类型。

在Eviews中，通常可以使用Breusch-Pagan/Godfrey测试或White 测试来检验异方差。

6. 查看结果。

完成异方差检验后，Eviews会返回检验结果。

如果结果显示存在异方差，则需要进行调整，以消除异方差的影响。

总之，在使用Eviews进行经济学分析时，进行异方差检验至关重要，可以保证模型分析的准确性和可靠性。

上述步骤简单易懂，只要按照步骤操作，就可以轻松地完成异方差检验。

第四章异方差性例4.1.4一、参数估计进入Eviews软件包，确定时间范围，编辑输入数据；选择估计方程菜单：(1)在Workfile对话框中，由路径：Quick/Estimate Equation，进入Equation Specification对话框，键入“log(y) c log(x1) log(x2)”，确认ok，得到样本回归估计结果；(2)直接在命令栏里输入“ls log(y) c log(x1) log(x2)”，按Enter,得到样本回归估计结果；(3)在Group的当前窗口，由路径：Procs/Make Equation，进入Equation Specification窗口，键入“log(y) c log(x1) log(x2)”，确认ok，得到样本回归估计结果。

如表4.1：表4.1图4.1估计结果为：(3.14) (1.38) (9.25)R2=0.7798 D.W.=1.78 F=49.60 RSS=0.8357括号内为t统计量值。

二、检验模型的异方差（一）图形法（1）生成残差平方序列。

①在Workfile的对话框中，由路径：Procs/Generate Series，进入Generate Series by Equation对话框，键入“e2=resid^2”，生成残差平方项序列e2；②直接在命令栏里输入“genr e2=resid^2”，按Enter,得到残差平方项序列e2。

（2）绘制散点图。

①直接在命令框里输入“scat log(x2) e2”，按Enter，可得散点图4.2。

②选择变量名log(x2)与e2（注意选择变量的顺序，先选的变量将在图形中表示横轴，后选的变量表示纵轴），再按路径view/graph/scatter/simple scatter，可得散点图4.2。

③由路径quick/graph进入series list窗口，输入“log(x2) e2”，确认并ok，再在弹出的graph窗口把line graph换成scatter diagram，再点ok，可得散点图4.2。

Log likelihood
12.47256
Durbin-Watson stat
1.964715
Std. Error t-Statistic
0.860976 0.103769 0.048599
1.861356 3.135885 10.43388
Mean dependent var
S.D. dependent var
④输入：Scat X e2
亦可合并输入： Scat X resid^2
2. 帕克(Park)检验与戈里瑟(Gleiser)检验
基本思想: 尝试建立方程：
e~i2 f (X ji ) i 或
| e~i | f ( X ji ) i
选择关于变量X的不同的函数形式，对方程 进行估计并进行显著性检验，如果存在某一 种函数形式，使得方程显著成立，则说明原 模型存在异方差性。
异方差的Eviews操作
计量经济学 2009-11
几种异方差的检验方法： 1. 图示法 （1）用X-Y的散点图进行判断
看是否存在明显的散点扩大、缩小或复 杂型趋势（即不在一个固定的带型域中）
【 Eviews操作】 输入：Scat X Y
(2)X- e~i2 的散点图进行判断
看是否形成一斜率为零的直线。
2
e2i
(n c k 1)
F
2
2
e1i
(n c k 1)
2
F( n c k 1, n c k 1)
2
2
⑤给定显著性水平，确定临界值F(v1,v2)，
若F> F(v1,v2)， 则拒绝同方差性假设， 表明存在异方差。
当然，还可根据两个残差平方和对应的子样 的顺序判断是递增型异方差还是递减异型方差。

第四章异方差性例4.1.4一、参数估计进入Eviews软件包，确定时间范围，编辑输入数据；选择估计方程菜单：(1)在Workfile对话框中，由路径：Quick/Estimate Equation，进入Equation Specification对话框，键入“log(y) c log(x1) log(x2)”，确认ok，得到样本回归估计结果；(2)直接在命令栏里输入“ls log(y) c log(x1) log(x2)”，按Enter,得到样本回归估计结果；(3)在Group的当前窗口，由路径：Procs/Make Equation，进入Equation Specification窗口，键入“log(y) c log(x1) log(x2)”，确认ok，得到样本回归估计结果。

如表4.1：表4.1图4.1估计结果为：(3.14) (1.38) (9.25)R2=0.7798 D.W.=1.78 F=49.60 RSS=0.8357括号内为t统计量值。

二、检验模型的异方差（一）图形法（1）生成残差平方序列。

①在Workfile的对话框中，由路径：Procs/Generate Series，进入Generate Series by Equation 对话框，键入“e2=resid^2”，生成残差平方项序列e2；②直接在命令栏里输入“genr e2=resid^2”，按Enter,得到残差平方项序列e2。

（2）绘制散点图。

①直接在命令框里输入“scat log(x2) e2”，按Enter，可得散点图4.2。

②选择变量名log(x2)与e2（注意选择变量的顺序，先选的变量将在图形中表示横轴，后选的变量表示纵轴），再按路径view/graph/scatter/simple scatter，可得散点图4.2。

③由路径quick/graph进入series list窗口，输入“log(x2) e2”，确认并ok，再在弹出的graph窗口把line graph换成scatter diagram，再点ok，可得散点图4.2。

异方差的eviews操作图3-1 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3-2 我国制造业销售利润回归模型残差分布图3-2显示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、Goldfeld-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3-3），其残差平方和为2579.587。

SMPL 1 10LS Y C X图3-3 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3-4），其残差平方和为63769.67。

SMPL 19 28 LS Y C X图3-4 样本2回归结果⑷计算F 统计量：12/RSS RSS F =＝63769.67/2579.59=24.72，21RSS 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3、White 检验⑴建立回归模型：LS Y C X ，回归结果如图3-5。

图3-5 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3-6。

图3-6 White 检验结果其中F 值为辅助回归模型的F 统计量值。

取显著水平05.0=α，由于2704.699.5)2(2205.0=<=nR χ,所以存在异方差性。

第四章异方差性例4.1.4一、参数估计进入Eviews软件包，确定时间范围，编辑输入数据；选择估计方程菜单：(1)在Workfile对话框中，由路径：Quick/Estimate Equation，进入Equation Specification对话框，键入“log(y) c log(x1) log(x2)”，确认ok，得到样本回归估计结果；(2)直接在命令栏里输入“ls log(y) c log(x1) log(x2)”，按Enter,得到样本回归估计结果；(3)在Group的当前窗口，由路径：Procs/Make Equation，进入Equation Specification窗口，键入“log(y) c log(x1) log(x2)”，确认ok，得到样本回归估计结果。

如表4.1：表4.1图4.1估计结果为：(3.14) (1.38) (9.25)R2=0.7798 D.W.=1.78 F=49.60 RSS=0.8357括号内为t统计量值。

二、检验模型的异方差（一）图形法（1）生成残差平方序列。

①在Workfile的对话框中，由路径：Procs/Generate Series，进入Generate Series by Equation对话框，键入“e2=resid^2”，生成残差平方项序列e2；②直接在命令栏里输入“genr e2=resid^2”，按Enter,得到残差平方项序列e2。

（2）绘制散点图。

①直接在命令框里输入“scat log(x2) e2”，按Enter，可得散点图4.2。

②选择变量名log(x2)与e2（注意选择变量的顺序，先选的变量将在图形中表示横轴，后选的变量表示纵轴），再按路径view/graph/scatter/simple scatter，可得散点图4.2。

③由路径quick/graph进入series list窗口，输入“log(x2) e2”，确认并ok，再在弹出的graph窗口把line graph换成scatter diagram，再点ok，可得散点图4.2。

第四章异方差性例4.1.4一、参数估计进入Eviews软件包，确定时间范围，编辑输入数据；选择估计方程菜单：(1)在Workfile对话框中，由路径：Quick/Estimate Equation，进入Equation Specification对话框，键入“log(y) c log(x1) log(x2)”，确认ok，得到样本回归估计结果；(2)直接在命令栏里输入“ls log(y) c log(x1) log(x2)”，按Enter,得到样本回归估计结果；(3)在Group的当前窗口，由路径：Procs/Make Equation，进入Equation Specification窗口，键入“log(y) c log(x1) log(x2)”，确认ok，得到样本回归估计结果。

如表4.1：表4.1图4.1估计结果为：(3.14) (1.38) (9.25)R2=0.7798 D.W.=1.78 F=49.60 RSS=0.8357括号内为t统计量值。

二、检验模型的异方差（一）图形法（1）生成残差平方序列。

①在Workfile的对话框中，由路径：Procs/Generate Series，进入Generate Series by Equation对话框，键入“e2=resid^2”，生成残差平方项序列e2；②直接在命令栏里输入“genr e2=resid^2”，按Enter,得到残差平方项序列e2。

（2）绘制散点图。

①直接在命令框里输入“scat log(x2) e2”，按Enter，可得散点图4.2。

②选择变量名log(x2)与e2（注意选择变量的顺序，先选的变量将在图形中表示横轴，后选的变量表示纵轴），再按路径view/graph/scatter/simple scatter ，可得散点图4.2。

③由路径quick/graph进入series list窗口，输入“log(x2) e2”，确认并ok，再在弹出的graph窗口把line graph换成scatter diagram，再点ok，可得散点图4.2。

eviews的异方差检验
异方差的处理
文档附赠有可编辑的3D小人素材
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 安徽 福建 江西 山东
农业总产值 亿元 115.48 117.60
1639.07 322.65 620.42 837.50 641.50 971.94 126.74 1542.53 735.92 1054.01 685.30 621.26 2604.07
,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6。
图6
⑵在方程窗口上点击View\Residual Test\ White Heteroskedastcity no cross terms ,检验结果如 图7。
图7
直接观察相伴概率p值的大小,若p值较小,则认为存 在异方差性。 ⒋Park检验 ⑴建立回归模型 结果同图6所示 。 ⑵生成新变量序列：GENR LNE2=log RESID^2
SMPL 20 31 LS Y C X
图5
⑷计算F统计量：F R2 /S R1 S S 2S 2/6 35.9 8 1 6 .4 5
RSS1 和RSS2分别是模型1和模型2的残差平方和。 取
F6.4 5F 0.05 2.98
F 0 .0( 1 5 1 2 1 ,1 1 2 1 ) 2 .98
农业总产值 亿元
1152.09 1243.15 1328.70 970.55 224.17 401.48 1316.60 392.20 683.80 39.49 629.34 458.73 49.16 111.12 767.00
农作物播种面 积 千公顷 7030.01 7390.71 4363.05 5594.40 754.32 3134.66 9278.24 4464.53 5801.86 232.92 4044.74 3759.00 516.68 1189.83 4202.63

实验三异方差的检验与修正实验目的1、理解异方差的含义后果、2、学会异方差的检验与加权最小二乘法实验内容一、准备工作。

建立工作文件，并输入数据，用普通最小二乘法估计方程（操作步骤与方法同前），得到残差序列。

表2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。

表2 我国制造工业1998年销售利润与销售收入情况二、异方差的检验1、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3-1)：SCAT X Y图3-1 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3-2 我国制造业销售利润回归模型残差分布图3-2显示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、Goldfeld-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3-3），其残差平方和为2579.587。

SMPL 1 10LS Y C X图3-3 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3-4），其残差平方和为63769.67。

SMPL 19 28 LS Y C X图3-4 样本2回归结果⑷计算F 统计量：12/RSS RSS F =＝63769.67/2579.59=24.72，21RSS 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3、White 检验⑴建立回归模型：LS Y C X ，回归结果如图3-5。

第四章异方差性例4.1.4一、参数估计进入Eviews软件包，确定时间范围，编辑输入数据；选择估计方程菜单：(1)在Workfile对话框中，由路径：Quick/Estimate Equation，进入Equation Specification 对话框，键入“log(y) c log(x1) log(x2)”，确认ok，得到样本回归估计结果；(2)直接在命令栏里输入“ls log(y) c log(x1) log(x2)”，按Enter,得到样本回归估计结果；(3)在Group的当前窗口，由路径：Procs/Make Equation，进入Equation Specification窗口，键入“log(y) c log(x1) log(x2)”，确认ok，得到样本回归估计结果。

如表4.1：表4.1图4.1估计结果为：(3.14) (1.38) (9.25)R2=0.7798 D.W.=1.78 F=49.60 RSS=0.8357括号内为t统计量值。

二、检验模型的异方差（一）图形法（1）生成残差平方序列。

①在Workfile的对话框中，由路径：Procs/Generate Series，进入Generate Series by Equation对话框，键入“e2=resid^2”，生成残差平方项序列e2；②直接在命令栏里输入“genr e2=resid^2”，按Enter,得到残差平方项序列e2。

（2）绘制散点图。

①直接在命令框里输入“scat log(x2) e2”，按Enter，可得散点图4.2。

②选择变量名log(x2)与e2（注意选择变量的顺序，先选的变量将在图形中表示横轴，后选的变量表示纵轴），再按路径view/graph/scatter/simple scatter ，可得散点图4.2。

③由路径quick/graph进入series list窗口，输入“log(x2) e2”，确认并ok，再在弹出的graph窗口把line graph换成scatter diagram，再点ok，可得散点图4.2。

第四章异方差性例4.1.4一、参数估计进入Eviews软件包，确定时间范围，编辑输入数据；选择估计方程菜单：(1)在Workfile对话框中，由路径：Quick/Estimate Equation，进入Equation Specification对话框，键入“log(y) c log(x1) log(x2)”，确认ok，得到样本回归估计结果；(2)直接在命令栏里输入“ls log(y) c log(x1) log(x2)”，按Enter,得到样本回归估计结果；(3)在Group的当前窗口，由路径：Procs/Make Equation，进入Equation Specification窗口，键入“log(y) c log(x1) log(x2)”，确认ok，得到样本回归估计结果。

如表4.1：表4.1图4.1估计结果为：(3.14) (1.38) (9.25)R2=0.7798 D.W.=1.78 F=49.60 RSS=0.8357括号内为t统计量值。

二、检验模型的异方差（一）图形法（1）生成残差平方序列。

①在Workfile的对话框中，由路径：Procs/Generate Series，进入Generate Series by Equation对话框，键入“e2=resid^2”，生成残差平方项序列e2；②直接在命令栏里输入“genr e2=resid^2”，按Enter,得到残差平方项序列e2。

（2）绘制散点图。

①直接在命令框里输入“scat log(x2) e2”，按Enter，可得散点图4.2。

②选择变量名log(x2)与e2（注意选择变量的顺序，先选的变量将在图形中表示横轴，后选的变量表示纵轴），再按路径view/graph/scatter/simple scatter，可得散点图4.2。

③由路径quick/graph进入series list窗口，输入“log(x2) e2”，确认并ok，再在弹出的graph窗口把line graph换成scatter diagram，再点ok，可得散点图4.2。

eviews异方差检验步骤Eviews异方差检验步骤异方差是指随着自变量的变化，因变量的方差也会发生变化。

在回归分析中，如果存在异方差，会导致回归系数的估计值不准确，从而影响模型的可靠性。

因此，进行异方差检验是非常重要的。

Eviews是一款常用的统计软件，它提供了多种方法来检验异方差。

下面我们将介绍Eviews中进行异方差检验的步骤。

步骤一：建立回归模型我们需要建立一个回归模型。

在Eviews中，可以通过“Quick”菜单中的“Estimate Equation”来建立回归模型。

在弹出的对话框中，选择因变量和自变量，并设置其他参数，如拟合方法、截距项等。

步骤二：检验异方差建立好回归模型后，我们需要进行异方差检验。

在Eviews中，可以通过“View”菜单中的“Residual Diagnostics”来进行检验。

在弹出的对话框中，选择“Heteroskedasticity Tests”选项卡，然后选择需要进行的异方差检验方法。

Eviews提供了多种异方差检验方法，包括Breusch-Pagan-Godfrey 检验、White检验、Goldfeld-Quandt检验等。

这些方法的原理和适用条件不同，需要根据具体情况选择合适的方法。

步骤三：解释检验结果进行异方差检验后，Eviews会输出检验结果。

通常包括检验统计量、p值等信息。

如果p值小于显著性水平（通常为0.05），则可以拒绝原假设，认为存在异方差。

如果检验结果显示存在异方差，我们需要对模型进行修正。

常用的方法包括使用异方差稳健标准误、进行加权最小二乘回归等。

总结Eviews提供了多种方法来检验异方差，包括Breusch-Pagan-Godfrey 检验、White检验、Goldfeld-Quandt检验等。

进行异方差检验后，需要根据检验结果对模型进行修正，以提高模型的可靠性。

第四章异方差性例一、参数估计进入Eviews软件包，确定时间范围，编辑输入数据；选择估计方程菜单：(1)在Workfile对话框中，由路径：Quick/Estimate Equation，进入Equation Specification对话框，键入“log(y) c log(x1) log(x2)”，确认ok，得到样本回归估计结果；(2)直接在命令栏里输入“ls log(y) c log(x1) log(x2)”，按Enter,得到样本回归估计结果；(3)在Group的当前窗口，由路径：Procs/Make Equation，进入Equation Specification窗口，键入“log(y) c log(x1) log(x2)”，确认ok，得到样本回归估计结果。

如表：表图估计结果为：R2= .= F= RSS=括号内为t统计量值。

二、检验模型的异方差（一）图形法（1）生成残差平方序列。

①在Workfile的对话框中，由路径：Procs/Generate Series，进入Generate Series by Equation对话框，键入“e2=resid^2”，生成残差平方项序列e2；②直接在命令栏里输入“genr e2=resid^2”，按Enter,得到残差平方项序列e2。

（2）绘制散点图。

①直接在命令框里输入“scat log(x2) e2”，按Enter，可得散点图。

②选择变量名log(x2)与e2（注意选择变量的顺序，先选的变量将在图形中表示横轴，后选的变量表示纵轴），再按路径view/graph/scatter/simple scatter ，可得散点图。

③由路径quick/graph进入series list窗口，输入“log(x2) e2”，确认并ok，再在弹出的graph窗口把line graph换成scatter diagram，再点ok，可得散点图。

图由图可以看出，残差平方项e2对解释变量log(X2)的散点图主要分布图形中的下三角部分，大致看出残差平方项e2随log(X2)的变动呈增大的趋势，因此，模型很可能存在异方差。

第四章异方差性例4.1.4一、参数估计进入Eviews软件包，确定时间范围，编辑输入数据；选择估计方程菜单：(1)在Workfile对话框中，由路径：Quick/Estimate Equation，进入Equation Specification对话框，键入“log(y) c log(x1) log(x2)”，确认ok，得到样本回归估计结果；(2)直接在命令栏里输入“ls log(y) c log(x1) log(x2)”，按Enter,得到样本回归估计结果；(3)在Group的当前窗口，由路径：Procs/Make Equation，进入Equation Specification窗口，键入“log(y) c log(x1) log(x2)”，确认ok，得到样本回归估计结果。

如表4.1：表4.1图4.1估计结果为：LnŶ=3.266+0.1502LnX1+0.4775LnX2(3.14) (1.38) (9.25)R2=0.7798 D.W.=1.78 F=49.60 RSS=0.8357括号内为t统计量值。

二、检验模型的异方差（一）图形法（1）生成残差平方序列。

①在Workfile的对话框中，由路径：Procs/Generate Series，进入Generate Series by Equation对话框，键入“e2=resid^2”，生成残差平方项序列e2；②直接在命令栏里输入“genr e2=resid^2”，按Enter,得到残差平方项序列e2。

（2）绘制散点图。

①直接在命令框里输入“scat log(x2) e2”，按Enter，可得散点图4.2。

②选择变量名log(x2)与e2（注意选择变量的顺序，先选的变量将在图形中表示横轴，后选的变量表示纵轴），再按路径view/graph/scatter/simple scatter，可得散点图4.2。

③由路径quick/graph进入series list窗口，输入“log(x2) e2”，确认并ok，再在弹出的graph窗口把line graph换成scatter diagram，再点ok，可得散点图4.2。

第四章异方差性例4.1.4一、参数估计进入Eviews软件包，确定时间围，编辑输入数据；选择估计方程菜单：(1)在Workfile对话框中，由路径：Quick/Estimate Equation，进入Equation Specification对话框，键入“log(y) c log(x1) log(x2)”，确认ok，得到样本回归估计结果；(2)直接在命令栏里输入“ls log(y) c log(x1) log(x2)”，按Enter,得到样本回归估计结果；(3)在Group的当前窗口，由路径：Procs/Make Equation，进入Equation Specification窗口，键入“log(y) c log(x1) log(x2)”，确认ok，得到样本回归估计结果。

如表4.1：表4.1图4.1估计结果为：(3.14) (1.38) (9.25)R2=0.7798 D.W.=1.78 F=49.60 RSS=0.8357括号为t统计量值。

二、检验模型的异方差（一）图形法（1）生成残差平方序列。

①在Workfile的对话框中，由路径：Procs/Generate Series，进入Generate Series by Equation对话框，键入“e2=resid^2”，生成残差平方项序列e2；②直接在命令栏里输入“genr e2=resid^2”，按Enter,得到残差平方项序列e2。

（2）绘制散点图。

①直接在命令框里输入“scat log(x2) e2”，按Enter，可得散点图4.2。

②选择变量名log(x2)与e2（注意选择变量的顺序，先选的变量将在图形中表示横轴，后选的变量表示纵轴），再按路径view/graph/scatter/simple scatter ，可得散点图4.2。

③由路径quick/graph进入series list窗口，输入“log(x2) e2”，确认并ok，再在弹出的graph窗口把line graph换成scatter diagram，再点ok，可得散点图4.2。

Eviews 运用于计量经济学的三个举证一、异方差检验：首先做出相应的ls模型，White检验：在HeteroskedasticityTest：White中检验p值，如果p.f值小于0.05则表示有异方差，反之没有异方差。

G—Q检验20对数据中在上方输入*排序*选出1~7*做回归得出Sum squared resid同样再输入smpl 14 20/ls y c x得出第二个rss用rss(1)/rss(2)做f检验其他检验方式中用genr 定义变量进行回归分析确定最大的r2等值来确定其异方差形式?修正方法加权最小2定义e1为相应的resid (e)在ls规划时将opion中的weight设为abs(e1)进行来说规划即可这时会去掉其异方差性二、多重共线性对数据建模ls分析数据看哪个每个解释变量的f值，检验其是否有多重共线性求其相关系数矩阵“Quick\Group Statistics\Correlations”得出后和0.8 比较，如果大于0.8 说明两者之间有激情。

修正方法：逐步回归先对每一个进行ls分析建模然后取出对y影响最大的做为基础然后更具其相关系数大小排序，用做出先关的检验，选择加入的元素如上图就是加入了x3三、序列相关性同样的ls对其d.w做出分析，如果接近2 则没有一次相关，若出了范围则有相应的相关性其他次的相关性可以由lm检验得到(小于0.05即有序列相关性)。

自相关的检验还有view/residual/con-----Q----做出如图所示的表修正方法杜宾两步法：进行如下的ls估计可得：将p 的值带入查分模型如下输入：结果如下：d.w含糊可以用lm检验其是否任然具有相关性。

用b(贝塔)0/（1-p）p=之前的0.6278或者是第一次的1-d.w/2最小二乘法输入如下结果如下Lm检验：可用。

差分法直接输入：同样也可知取出了其序列相关性----made by M.J.。