附件二：实验报告格式（首页）山东轻工业学院实验报告成绩课程名称计量经济学指导教师实验日期 2013.5.18 院（系）商学院会计系专业班级会计实验地点实验楼二机房学生姓名学号同组人无实验项目名称异方差的检验一、实验目的和要求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要求熟悉基本操作步骤，读懂各项上机榆出结果的含义并进行分析3、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4、练习检查和克服模型的异方差的操作方法。

5、掌握异方差性的检验及处理方法6、用图示法、斯皮尔曼法、戈德菲尔德、white验证法，验证该模型是否存在异方差二、实验原理1、异方差的检验出消除方法2、运用EVIEWS软件及普通最小二乘法进行模型估计3、检验模型的异方差性并对其进行调整三、主要仪器设备、试剂或材料Eviews软件、课本教材、电脑四、实验方法与步骤一、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。

1、CREATE U 1 31 回车2、DATA Y X 回车输入数据obs Y X1 264 87772 105 92103 90 99544 131 105085 122 109796 107 119127 406 127478 503 134999 431 1426910 588 1552211 898 1673012 950 1766313 779 1857514 819 1963515 1222 2116316 1702 2288017 1578 2412718 1654 2560419 1400 2650020 1829 2676021 2200 2830022 2017 2743023 2105 2956024 1600 2815025 2250 3210026 2420 3250027 2570 3525028 1720 3350029 1900 3600030 2100 3620031 2800 382003、LS Y C X 回车用最小二乘法进行估计出现Dependent Variable: Y Method: Least SquaresDate: 05/18/13 Time: 11:19 Sample: 1 31Included observations: 31Variable CoefficientStd. Error t-Statistic Prob.C -700.411 116.6679 -6.00346 0 X 0.087831 0.004827 18.19575 0R-squared 0.919464 Mean dependent var 1266.452 Adjusted R-squared 0.916686 S.D. dependent var 846.757 S.E. of regression 244.4088Akaike info criterion13.8979 Sum squared resid 1732334 Schwarz criterion 13.99042Log likelihood -213.418 F-statistic 331.0852Durbin-Watson stat 1.089829 Prob(F-statistic)用普通最小二乘法进行估计，估计结果如下iY ˆ=﹣700.41+0.087831X i R 2=0.92 2R =0.92 F=335.82 t=(-6.0) (18.2) 括号内为t 统计量。

β1=0.087431说明在其他因素不变的情况下，可支配收入每增长1元，个人储蓄平均增长0.087431元。

2R =0.92 , 拟合程度较好。

在给定 =0.05时，t=18.2 > )29(025.0t =2.055 ，拒绝原假设，说明销售收入对销售利润有显著性影响。

F=335.82 > )9,21(F 05.0= 4.18 ,表明方程整体显著。

(一).图示检验法分别绘制X 、Y 坐标系散点图，命令如下： Scat x yGenr e2=resid^2 Scat x e2 出现050010001500200025003000010000200003000040000XY可以看出，随着可支配收入x 的增加，储蓄y 的离散程度增加，表明随机误差项ui 存在异方差性。

（二）斯皮尔曼等级相关系数检验 命令scat x e2 sort xdata x dd1（输入1-31） ls y c x 出现Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 05/18/13 Time: 11:25 Sample: 1 31Included observations: 31VariableCoefficientStd. Error t-Statistic Prob.C -700.4110 116.6679 -6.003458 0.0000 X0.0878310.004827 18.195750.0000R-squared0.919464 Mean dependent var 1266.452 Adjusted R-squared 0.916686 S.D. dependent var 846.7570 S.E. of regression 244.4088 Akaike info criterion 13.89790 Sum squared resid 1732334. Schwarz criterion 13.99042 Log likelihood -213.4175 F-statistic 331.0852 Durbin-Watson stat 1.943262 Prob(F-statistic)0.000000sort x data x dd1 ls y c xgenr e1=abs(resid) sort e1 data e1 dd2genr r=1-6*@sum((dd2-dd1)^2)/(31^3-31)) genr z=r*@sqrt(30) 出现3.326即等级相关数是显著的，说明储蓄计量模型的随机误差项存在异方差性。

R=0.607258 z=3.326089 给定显著性水平α=0.05，查正态分布表，得96.12αZ ,因为Z=3.33＞1.96，所以拒绝H 0,接受H 1,即等级相关系数是显著的，说明储蓄计量模型的随机误差项存在异方差性。

(三)、Goldfeld-Quant 检验命令 sort x smpl 1 11 ls y c xDependent Variable: YMethod: Least Squares Date: 05/18/13 Time: 11:36 Sample: 1 11Included observations: 11Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C -744.6351 195.4108 -3.810614 0.0041X 0.088258 0.015705 5.619619 0.0003R-squared 0.778216 Mean dependent var 331.3636 Adjusted R-squared 0.753574 S.D. dependent var 260.8157 S.E. of regression 129.4724 Akaike info criterion 12.72778 Sum squared resid 150867.9 Schwarz criterion 12.80012 Log likelihood -68.00278 F-statistic 31.58011 Durbin-Watson stat 1.142088 Prob(F-statistic) 0.000326smpl 21 31ls y c xDependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 05/18/13 Time: 11:39Sample: 21 31Included observations: 11Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C 666.3811 911.2585 0.731276 0.4832X 0.045779 0.027898 1.640971 0.1352R-squared 0.230295 Mean dependent var 2152.909 Adjusted R-squared 0.144772 S.D. dependent var 354.4462 S.E. of regression 327.7867 Akaike info criterion 14.58557 Sum squared resid 966997.0 Schwarz criterion 14.65791 Log likelihood -78.22063 F-statistic 2.692786 Durbin-Watson stat 2.743586 Prob(F-statistic) 0.135222计算F=rss2\rss1=0.2960>F0.05(9,9)=3.18，说明储蓄计量模型的随机误差项存在异方差.记下第一个残差平方和：150867.9 记下第二个残差平方和：966997.0。

计算F=6.41，给定显著性水平α=0.05，查F分布表V1=V2=11-2=9,F0.05(9,9)=3.18,因为F=6.41＞3.18，所以接受备择假设，即储蓄计量模型的随机误差项存在异方差性。

(四).White检验命令smpl 21 31ls y c xsmpl 1 31ls y c x出现Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 05/18/13 Time: 11:43Sample: 1 31Included observations: 31Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C -700.4110 116.6679 -6.003458 0.0000X 0.087831 0.004827 18.19575 0.0000R-squared 0.919464 Mean dependent var 1266.452 Adjusted R-squared 0.916686 S.D. dependent var 846.7570 S.E. of regression 244.4088 Akaike info criterion 13.89790 Sum squared resid 1732334. Schwarz criterion 13.99042 Log likelihood -213.4175 F-statistic 331.0852 Durbin-Watson stat 1.943262 Prob(F-statistic) 0.000000White Heteroskedasticity Test:F-statistic 5.819690 Probability 0.007699 Obs*R-squared 9.102584 Probability 0.010554Test Equation:smpl 1 31ls y c xDependent Variable: RESID^2Method: Least SquaresDate: 05/18/13 Time: 11:46Sample: 1 31Included observations: 31Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C 19975.98 82774.93 0.241329 0.8111X -2.198632 8.094419 -0.271623 0.7879X^2 0.000146 0.000176 0.830046 0.4135R-squared 0.293632 Mean dependent var 55881.73 Adjusted R-squared 0.243177 S.D. dependent var 77875.67 S.E. of regression 67748.39 Akaike info criterion 25.17675 Sum squared resid 1.29E+11 Schwarz criterion 25.31553 Log likelihood -387.2397 F-statistic 5.819690 Durbin-Watson stat 2.580140 Prob(F-statistic) 0.007699Obs*R-squared=9.102584>X2(0.05)=6.0，所以结论是该回归模型中存在异方差.因为TR2=31×0.2936=9.1﹥0.6)2(205.0=χ，所以结论是该回归模型中存在异方差.其中obs*R-squared等于9.102584表示的就是统计量TR2的值。