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类型实验3.1:异方差性问题.ppt

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  • 文档编号:2441520
  • 上传时间:2018-09-17
  • 格式:PPT
  • 页数:22
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    实验3.1:异方差性问题.ppt
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    1、实验3.1异方差性问题,主讲:胡毅,实验目的 熟练应用 EViews5进行异方差性问题研究 实例研究:分析比较医疗机构与人口数量的关系,建立卫生医疗机构数与人口数的回归模型,研究背景改革开放以来,各地医疗机构都有了较快发展,不仅政府建立了一批医疗机构,还建立了不少民营医疗机构。各地医疗机构的发展,除了其他因素外主要决定于对医疗服务的需求量,而医疗服务需求与人口数量有关。,模型设定模型假设:医疗机构数与人口数满足线性约束关系,变量设定: Yi: 卫生医疗机构数 Xi: 人口数,实验命令汇总1,1.生成残差平方序列:方法1在主菜单中选择Qiuck/Generate Series,输入e2= (re

    2、sid )2即可;方法2、genr e2=(resid)2 2.绘制散点图:view-Graph-scatter-simple scatter 3.White检验:打开参数估计“ls y c x”的Equation进行“Residual Tests”(残差检验):white Heteroskedasticity( no cross terms),实验命令汇总2,4.加权最小二乘法:在Specification中:y c x;在Option中:选择加权分别对w1、w2和w3运用加权最小二乘法。,数据选择我们研究目的是分析比较医疗机构与人口数量的关系,建立卫生医疗机构数与人口数的回归模型。在此我们

    3、选择四川2000年21个地市州的医疗机构数与人口数的统计数据数据来源:四川统计年鉴2001 详细数据:计量经济学实验课课件数据,数据输入:采用“整数数据”“Integer date”,参数估计:LS Y C X,异方差性检验,本例四川2000年21个地市州的医疗机构数与人口数,由于地区之间存在不同人口数,因此,对各种医疗机构的设置数量会存在不同的需求,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与运用。因此,必须对该模型是否存在异方差进行检验。,1.图形法,生成残差平方序列:Generate Series,“resid”是一个随回归的不同而变化的残差序列,在存在多个回归时,如需要应对不

    4、同回归的残差进行保存,(产生序列),绘制散点图,选择变量X和e2,点右键,合并为一个数据组:注意选择顺序,先选者为横轴,命名:“name” xe2,Scatter:散点,判断,残差平方e2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e2随X的变动呈增大的趋势,可能 存在异方差,2.White检验,打开参数估计“ls y c x”的Equation进行“Residual Tests”(残差检验):no cross terms(此时为一元函数,故选无交叉乘积),辅助回归:,自由度:n2,从上面可以看出,X与X2的t检验值显著,nR2=18.074815.9915,所以拒绝

    5、原假设,选择备选假设:存在异方差,异方差的修正,加权最小二乘法:,选用三种权数,分别生成三个权数序列:QuickGenerate Series,运用加权最小二乘法(WLS):QuickEstimate Equation,在Specification中:y c x;在Option中:选择加权 分别对w1、w2和w3运用加权最小二乘法,命名保存,回归结果:,通过估计检验:权数w2的效果最好,异方差修正前,异方差修正后,可以看出运用加权最小二乘法消除了异方差性,参数的t检验均显著,拟和优度显著提高,F检验也显著,实验报告实例3.1,1.实验数据参见EXCEL实验3.1中的实验报告数据。2.通过分析中国各省人均家庭交通及通讯支出(Y)与可支配收入(x)的横截面数据,熟练掌握异方差性的检验及修正方法。,

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