Eview教程异方差收集资料课件.ppt
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- Eview 教程 方差 收集 资料 课件
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1、Eviews软件的应用二异方差性的检验和处理异方差性的概念n经典线性回归模型假设回归扰动项是同方差的。如果回归扰动项不满足这个条件,即回归扰动项的方差随着自变量的不同而不同,就存在异方差。不存在异方差的序列(线性图)异方差逐渐增大的序列(线性图)异方差逐渐减小的序列(线性图) n还有异方差的变化有其他规律或者没有规律的情形。存在异方差对方程估计的影响n参数估计量满足无偏和一致性,不再满足有效性。n参数方差估计量有偏 。 回忆:推导参数估计量和方差估计量过程。 推导过程:简要过程参阅Pindyck&Rubinfield的计量经济模型与经济预测;详细过程参见W. Greene的计量经济分析。 异方
2、差性的检验n总体思路是检验随机误差项与解释变量观测值之间的相关性。(因为异方差性就是指在不同的样本点,随机误差项有不同的方差。)n有多种检验方法。 n通常采用的原假设是“不存在异方差”,备择假设是“存在异方差”。 Park检验nPark认为随机扰动项的形式为 n两边取对数,n令122ivbiix e221lnlnlniiibxv20lnb201lnlniiibbxvGlejser检验 112223344/eab xeab xeabxeabxGoldfeld-Guandt检验(P&R, p95) n考虑一元回归模型 n将数据按自变量大小排列。 n省略中间的d项观测值。 n拟合两个回归模型。每个回
3、归模型都有(N-d)/2个数据。 Goldfeld-Guandt检验 (续)n计算每个回归模型的残差平方和:ESS1(对应较小的x)和ESS2(对应较大的x) .n假设误差服从正态分布,且不存在序列相关,则 214 /2,4 /2ESSFNdNdESSBreusch-Pagan检验(P&R, p96) n用方程 n做OLS回归,计算残差 ,并用这些残差估计 iiiYX2i22iNBreusch-Pagan检验 (续)n然后用方程 做回归。如果 服从正态分布,那么在原假设下有更一般,如果有p个变量,则服从自由度为p的 分布。 22iiiZv212RSS2White检验(P&R, p96) n用残
4、差平方作为自变量,用原来的自变量和自变量的平方项作为新自变量。比如两个变量情形为n检验统计量为k为除常数项外自变量的个数。22201 1223 142512exxxxx x22( )mnRk异方差性的处理(一)n异方差形式已知:(课本,p5860) n如果在检验过程中通过某种方式已知n则使用 作为权重,使用加权最小二乘法。222()()()iiijiVarEf x1()ijf x异方差性的处理(二)n异方差形式未知的情形。nHC协方差(White)nHAC协方差(Newey-West)n它只改变估计标准差,不改变参数的点估计。n原理省略(可以参考P&R),Eviews提供。 处理异方差的实例n
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