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。

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、自相关检验与解决办法一、异方差检验：1．相关图检验法LS Y C X 对模型进行参数估计GENR E=RESID 求出残差序列GENR E2=E^2 求出残差的平方序列SORT X 对解释变量X排序SCAT X E2 画出残差平方与解释变量X的相关图2．戈德菲尔德——匡特检验已知样本容量n=26，去掉中间6个样本点（即约n/4），形成两个样本容量均为10的子样本。

SORT X 将样本数据关于X排序SMPL 1 10 确定子样本1LS Y C X 求出子样本1的回归平方和RSS1SMPL 17 26 确定子样本2LS Y C X 求出子样本2的回归平方和RSS2计算F统计量并做出判断。

解决办法3．加权最小二乘法LS Y C X 最小二乘法估计，得到残差序列GRNR E1=ABS(RESID) 生成残差绝对值序列LS(W=1/E1) Y C X 以E1为权数进行加权最小二成估计二、自相关1．图示法检验LS Y C X 最小二乘法估计，得到残差序列GENR E=RESID 生成残差序列SCAT E(-1) E et—et-1的散点图PLOT E 还可绘制et的趋势图2．广义差分法LS Y C X AR(1) AR(2)首先，你要对广义差分法熟悉，不是了解，如果你是外行，我奉劝你还是用eviews来做就行了，其实我想老师要你用spss无非是想看你是否掌握广义差分，好了，废话不多说了。

接着，使用spss16来解决自相关。

第一步，输入变量，做线性回归，注意在Liner Regression 中的Statistics中勾上DW，在save中勾Standardized，查看结果，显然肯定是有自相关的（看dw值）。

第二步，做滞后一期的残差，直接COPY数据（别告诉我不会啊），然后将残差和滞后一期的残差做回归，记下它们之间的B指（就是斜率）。

第三步，再做滞后一期的X1和Y1，即自变量和因变量的滞后一期的值，也是直接COPY。

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。

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。

eviews加权最小二乘法修正异方差在经济学研究中，往往需要对数据进行回归分析来研究变量之间的关系。

然而，在回归分析中，经常会出现异方差的情况，即方差不等的问题。

如果不对这种异方差情况进行处理，回归模型的结果就会出现偏误，降低研究的准确性和可信度。

因此，需要对异方差进行修正。

本文将介绍使用eviews软件对异方差进行修正的方法——加权最小二乘法。

我们需要了解什么是异方差。

异方差是指在回归模型中，观测值的方差与自变量的取值有关系，即方差不等的情况。

这种情况下，不同观测值的权重应该不同，但是普通的最小二乘法并没有考虑到这一点，导致回归系数估计的偏误。

因此，需要使用加权最小二乘法进行修正。

加权最小二乘法是一种通过赋予不同观测值不同的权重，来修正异方差问题的方法。

具体来说，加权最小二乘法对每个观测值进行加权处理，使得方差与自变量的取值无关，从而得到更加准确的回归系数估计。

在eviews软件中，可以通过以下步骤进行加权最小二乘法的修正：1. 首先，打开eviews软件，并导入需要进行回归分析的数据。

2. 在“Quick”菜单中选择“Estimate Equation”命令，并打开回归模型。

3. 在回归模型中，选择需要进行加权最小二乘法修正的自变量，并将其拖动到“WLS”框中。

4. 在“WLS”框中，可以选择不同的权重类型。

常见的权重类型包括“Heteroskedasticity-Consistent Standard Errors”和“Robust Standard Errors”，前者是针对异方差问题的修正方法，后者则是一种更加全面的修正方法，可以同时考虑异方差和离群值等问题。

5. 点击“OK”按钮，eviews软件会自动进行加权最小二乘法的修正，并输出回归结果。

在回归结果中，可以查看到修正后的回归系数、标准误、t值等统计量，并且可以进行显著性检验等分析。

需要注意的是，加权最小二乘法虽然可以有效修正异方差问题，但是也存在一些局限性。

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。

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.。

eviews的fgls方法FGLS（Feasible Generalized Least Squares）方法是一种常用的估计方法，用于处理时间序列数据中的异方差问题。

在时间序列分析中，异方差是指随着时间的推移，数据的方差发生变化的现象。

FGLS方法可以通过对方差进行调整，得到更准确的估计结果。

FGLS方法的基本原理是通过对误差项的方差进行加权，使得估计结果更加准确。

具体而言，FGLS方法首先要对时间序列数据进行检验，确认是否存在异方差问题。

常用的检验方法有布罗斯-帕根检验和戈德费尔德-奎恩检验。

如果检验结果表明存在异方差问题，就可以使用FGLS方法进行估计。

FGLS方法的具体步骤如下：1. 检验异方差：使用布罗斯-帕根检验或戈德费尔德-奎恩检验，判断时间序列数据是否存在异方差问题。

2. 估计异方差函数：如果存在异方差问题，需要估计异方差函数。

常用的方法有条件异方差自回归模型和条件异方差GARCH模型。

3. 进行加权：根据估计的异方差函数，对误差项进行加权处理。

加权的目的是使得方差较大的观测值在估计中起较小的作用，从而得到更准确的估计结果。

4. 估计模型：使用加权后的数据进行估计，得到参数估计值。

常用的估计方法有广义最小二乘法（GLS）和加权最小二乘法（WLS）。

5. 检验估计结果：对估计结果进行统计检验，判断参数估计值是否显著。

6. 解释结果：对估计结果进行解释，分析参数的经济意义。

FGLS方法的优点是能够有效地处理时间序列数据中的异方差问题，得到更准确的参数估计结果。

它考虑了数据的异方差性质，避免了异方差对参数估计的影响。

同时，FGLS方法还能够提供参数估计的标准误、置信区间和显著性检验，为进一步的经济分析提供了依据。

然而，FGLS方法也存在一些限制。

首先，它对异方差函数的形式和参数进行了假设，如果假设不准确，估计结果可能会失真。

其次，FGLS方法对样本量和观测序列长度的要求较高，如果数据量较小，估计结果的可靠性会降低。