第7章 异方差 计量经济学及Stata应用

计量经济学 实验4 异方差

实验四异方差性 【实验目的】 掌握异方差性的检验及处理方法 【实验内容】 建立并检验我国制造业利润函数模型 【实验步骤】 【例1】表1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。 一、检验异方差性 ⒈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1)：SCAT X Y

图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X的增加，销售利润Y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 X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）。View,Actual,Residuai 图2 我国制造业销售利润回归模型残差分布 图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。 ⒉Goldfeld-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），其残差平方和为2579.587。 SMPL 1 10 LS Y C X 图3 样本1回归结果 Dependent Variable: Y

Method: Least Squares Date: 11/14/13 Time: 13:37 Sample: 1 10 Included observations: 10 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 15.76466 14.82022 1.063727 0.3185 X 0.085894 0.019182 4.477937 0.0021 R-squared 0.714814 Mean dependent var 77.06400 Adjusted R-squared 0.679166 S.D. dependent var 31.70225 S.E. of regression 17.95685 Akaike info criterion 8.790677 Sum squared resid 2579.587 Schwarz criterion 8.851194 Log likelihood -41.95338 F-statistic 20.05192 Durbin-Watson stat 2.280129 Prob(F-statistic) 0.002061 ⑶利用样本2建立回归模型2（回归结果如图4），其残差平方和为63769.67。 SMPL 19 28 LS Y C X 图4 样本2回归结果 Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 11/14/13 Time: 13:39 Sample: 19 28 Included observations: 10 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

《计量经济学》第三版例题stata解答

第二章 例2.1．1(p24) （1）表2.1.2中E(Y|X=800)即条件均值的求法，将数据直接复制到stata 中。 程序： sum y if x==800 程序： 程序： （2）图2.1.1的做法： 程序： twoway(scatter y x )(lfit y x ),title("不同可支配收入水平组家庭消费支出的条件分布图")xtitle("每月可支配收入（元）")ytitle("每月消费支出（元）")xtick(500(500)4000)ytick(0(500)3500)

例2.3．1（p37） 将数据直接复制到stata 中 程序： （1） total xiyi return list scalars: r(skip) = 0 r(first) = 1 r(k_term) = 0 r(k_operator) = 0 r(k) = 0 r(k_level) = 0 r(output) = 1 r(b) = 4974750 r(se) = 1507820.761894463 g a=r(b) in 1 total xi2 xiyi 4974750 1507821 1563822 8385678 Total Std. Err. [95% Conf. Interval] Scatter 表示散点图选项， lfit 表示回归线，title 表示 题目，xtick 表示刻度，（500 （500）4000）分别表示起 始刻度，中间数表示以单 位刻度，4000表示最后的 刻度。要注意的是命令中 的符号都要用英文字符， 否则命令无效。

return list g b=r(b) in 1 di a/b .67 (2) mean Yi gen m=r(b) in 1 mean Xi g n=r(b) in 1 di m-n*0.67 142.4 由此得到回归方程：Y=142.4+0.67Xi 例2.6．2(p53) 程序：（1）回归 reg y x

计量经济学异方差性参考答案讲解

第五章 异方差性课后题参考答案 5.1 （1）因为22()i i f X X =，所以取221i i W X =，用2i W 乘给定模型两端，得 31232222 1i i i i i i i Y X u X X X X βββ=+++ 上述模型的随机误差项的方差为一固定常数，即 2 2221 ()()i i i i u Var Var u X X σ== （2）根据加权最小二乘法，可得修正异方差后的参数估计式为 ***12233???Y X X βββ=-- ()()( )()()( )( )** *2 ** * *222323 22 32 2 *2*2** 2223223?i i i i i i i i i i i i i i i i i i W y x W x W y x W x x W x W x W x x β-= -∑∑ ∑ ∑∑∑∑ ()()()()()()( )** *2 ** ** 232222223 3 2 *2 *2** 2223223?i i i i i i i i i i i i i i i i i i W y x W x W y x W x x W x W x W x x β-= -∑∑ ∑ ∑ ∑∑∑ 其中 2223 2***23222, , i i i i i i i i i W X W X W Y X X Y W W W = = = ∑∑∑∑∑∑ ***** *222333 i i i i i x X X x X X y Y Y =-=-=- 5.2 （1） 22222 11111 ln()ln()ln(1)1 u ln()1 Y X Y X Y u u X X X u ββββββββββ--==+≈=-∴=+ [ln()]0 ()[ln()1][ln()]11 E u E E u E u μ=∴=+=+=又 （2） [ln()]ln ln 0 1 ()11 i i i i P P i i i i P P i i E P E μμμμμμμ===?====∑∏∏∑∏∏不能推导出 所以E 1μ（）=时，不一定有E 0μ（ln ）= (3)对方程进行差分得： 1)i i βμμ--i i-12i i-1lnY -lnY =(lnX -X )+(ln ln

计量经济学课后答案第五章 异方差性汇总

第五章课后答案 5.1 （1）因为22()i i f X X =，所以取221i i W X =，用2i W 乘给定模型两端，得 31232222 1i i i i i i i Y X u X X X X βββ=+++ 上述模型的随机误差项的方差为一固定常数，即 2 2221 ()()i i i i u Var Var u X X σ== （2）根据加权最小二乘法，可得修正异方差后的参数估计式为 ***12233???Y X X βββ=-- ()()()() ()()() ***2*** *22232322 322*2*2** 2223223?i i i i i i i i i i i i i i i i i i W y x W x W y x W x x W x W x W x x β-= -∑∑∑∑∑∑∑ ()()( )()()( )( )** *2 ** ** 232222223 3 2 *2 *2** 2223223?i i i i i i i i i i i i i i i i i i W y x W x W y x W x x W x W x W x x β-= -∑∑ ∑ ∑ ∑∑∑ 其中 2223 2***23222, , i i i i i i i i i W X W X W Y X X Y W W W = = = ∑∑∑∑∑∑ ***** *222333 i i i i i x X X x X X y Y Y =-=-=- 5.2 （1） 22222 11111 ln()ln()ln(1)1 u ln()1 Y X Y X Y u u X X X u ββββββββββ--==+≈=-∴=+ [ln()]0 ()[ln()1][ln()]11 E u E E u E u μ=∴=+=+=又 （2） [ln()]ln ln 0 1 ()11 i i i i P P i i i i P P i i E P E μμμμμμμ===?====∑∏∏∑∏∏不能推导出 所以E 1μ（）=时，不一定有E 0μ（ln ）= (3) 对方程进行差分得： 1)i i βμμ--i i-12i i-1lnY -lnY =(lnX -X )+(ln ln 则有：1)]0i i μμ--=E[(ln ln

伍德里奇---计量经济学第6章部分计算机习题详解(STATA)

班级：金融学×××班姓名：××学号：×××××××C6.9 NBASAL.RAW points=β0+β1exper+β2exper2+β3age+β4coll+u 解：（ⅰ）按照通常的格式报告结果。 由上图可知：points=35.22+2.364exper?0.077exper2?1.074age?1.286coll 6.9870.4050.02350.295 (0.451) n=269，R2=0.1412，R2=0.1282。 （ⅱ）保持大学打球年数和年龄不变，从加盟的第几个年份开始，在NBA打球的经历实际上将降低每场得分？这讲得通吗？ 由上述估计方程可知，转折点是exper的系数与exper2系数的两倍之比：exper?= β12β2= 2.364[2×?0.077]=15.35，即从加盟的第15个到第16个年份之间，球员在NBA打球的经历实际上将降低每场得分。实际上，在模型所用的数据中，269名球员中只有2位的打球年数超过了15年，数据代表性不大，所以这个结果讲不通。 （ⅲ）为什么coll具有负系数，而且统计显著？ 一般情况下，NBA运动员的球员都会在读完大学之前被选拔出，甚至从高中选出，所以这些球员在大学打球的时间少，但每场得分却很高，所以coll具有负系数。同时，coll的t统计量为-2.85，所以coll统计显著。 （ⅳ）有必要在方程中增加age的二次项吗？控制exper和coll之后，这对年龄效应意味着什么？

增加age的二次项后，原估计模型变成： points=73.59+2.864exper?0.128exper2?3.984age+0.054age2?1.313coll 35.930.610.05 2.690.05 (0.45) n=269，R2=0.1451，R2=0.1288。 由方程可知：age的t统计量为?1.48，age2的t统计量为1.09，所以age和age的二次项统计都不显著，而当不增加age2时，age的t统计量为?3.64，统计显著，因此完全没有必要在方程中增加age的二次项。当控制了exper和coll之后，年龄对points的负效应将会增大。 （ⅴ）现在将log?(wage)对points，exper，exper2，age和coll回归。以通常的格式报告结论。 所以，log wage=6.78+0.078points+0.218exper?0.0071exper2?0.048age?0.040coll 0.850.0070.0500.00280.035 (0.053) n=269，R2=0.4878，R2=0.4781。 （ⅵ）在第（ⅴ）部分的回归中检验age和coll是否联合显著。一旦控制了生产力和资历，这对考察年龄和受教育程度是否对工资具有单独影响这个问题有何含义？

计量经济学课件：第五章-异方差性汇总

第五章异方差性 本章教学要求：根据类型，异方差性是违背古典假定情况下线性回归模型建立的另一问题。通过本章的学习应达到，掌握异方差的基本概念包括经济学解释，异方差的出现对模型的不良影响，诊断异方差的方法和修正异方差的方法。经过学习能够处理模型中出现的异方差问题。 第一节异方差性的概念 一、例子 例1，研究我国制造业利润函数，选取销售收入作为解释变量，数据为1998年的食品年制造业、饮料制造业等28个截面数据（即n=28）。数据如下表,其中y表示制造业利润函数，x表示销售收入（单位为亿元）。

Y对X的散点图为 从散点图可以看出，在线性的基础上，有的点分散幅度较小，有的点分散幅度较大。因此，这种分散幅度的大小不一致，可以认为是由于销售收入的影响，使得制造业利润偏离均值的程度发生了变化，而这种偏离均值的程度大小不同是一种什么现象？如何定义？如果非线性，则属于哪类非线性，从图形所反映的特征看并不明显。 下面给出制造业利润对销售收入的回归估计。

模型的书写格式为 2 ?12.03350.1044(0.6165)(12.3666) 0.8547,..84191.34,152.9322213.4639, 146.4905 Y Y X R S E F Y s =+===== 通过变量的散点图、参数估计、残差图，可以看到模型中（随机误差）很有可能存在一种系统性的表现。 例2，改革开放以来，各地区的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状况，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。为了给制定医疗机构的规划提供依据，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。根据四川省2000年21个地市州医疗机构数与人口数资料对模型估计的结果如下： i i X Y 3735.50548.563?+-= （291.5778） (0.644284) t =(-1.931062) (8.340265) 785456.02=R 774146.02 =R 56003.69=F 式中Y 表示卫生医疗机构数（个），X 表示人口数量（万人）。从回归模型估计的

运用Stata做计量经济学

运用Stata做计量经济学 运用Stata建模的7步骤： 1、准备工作；目录、日志、读入数据、熟悉数据、时间变量、more、……； 2、探索数据：数据变换、描述统计量、相关系数、趋势图、散点图、……； 3、建立模型：regress、经济理论检验、实际经济问题要求、统计学检验、计量经济学检验：R2，T，t，残差； 4、诊断模型：异方差、序列相关、多重共线性、随机解释变量问题、……； 5、修正模型：WLS、GLS、工具变量法（ivregress），……； 6、应用模型：置信区间、预测、结构分析、边际分析、弹性分析、常用模型回归系数的意义、……； 7、整理：关闭日志、生成do文件备用 1、准备工作 让STATA处于初始状态，清除所有使用过的痕迹clear 指明版本号version11 设定并进入工作文件夹：cd D:\ （设定路径，将数据、程序和输出结果文件均存入该文件夹） 关闭以前的日志capture log close 建立日志：log using , replace 设定内存：set mem 20m

关闭more：set more off 读入数据：use .dta, clear 认识变量：describe 建立时间变量：tsset 2、用描述统计方法探索数据特征 必要的数据转换：gen、replace、……； 描述统计量：summarize, detail 相关系数矩阵：corr/pwcorr 散点图和拟合直线图：scatter y x || lfit y x 矩阵散点图：graph matrix y x1 x2 x3,half 线性趋势图：line y x 3、建立模型 OLS建立模型：regress y x1 x2 x3； 由方差分析表并用F和R2检验模型整体显著性； 依据p值对各系数进行t检验，一次只能剔出一个最不显著的变量，直到不包含不显著的变量； 估计参数，判别变量的相对重要性； 构造和估计约束模型，用以检验经济理论

(完整word版)《计量经济学》各章主要知识点

第一章：绪论 1．计量经济学的学科属性、计量经济学与经济学、数学、统计学的关系； 2．计量经济研究的四个基本步骤 （1）建立模型（依据经济理论建立模型，通过模型识别、格兰杰因果关系检验、协整关系检验建立模型）； （2）估计模型参数（满足基本假设采用最小二乘法，否则采用其他方法：加权最小二乘估计、模型变换、广义差分法等）； （3）模型检验：经济意义检验（普通模型、双对数模型、半对数模型中的经济意义解释，见例1、例2），统计检验（T 检验，拟合优度检验、F 检验，联合检验等）；计量经济学检验（异方差、自相关、多重共线性、在时间序列模型中残差的白噪声检验等）； （4）模型应用。 例1：在模型中，y 某类商品的消费支出，x 收入，P 商品价格，试对模型进行经济意义检验，并解释21,ββ的经济学含义。 t t t P x y 31.0ln 25.0213.0ln -+=∧, 其中参数21,ββ都可以通过显著性检验。 经济意义检验可以通过（商品需求与收入正相关、与商品价格负相关）。 商品消费支出关于收入的弹性为0.25（)/ln(25.0)/ln(11-∧ -=t t t t x x y y ）； 价格增加一个单位，商品消费需求将减少31%。 例2：研究金融发展与贫富差距的关系，认为金融发展先使贫富差距加大（恶化），尔后会使贫富差距降低（好转），成为倒U 型。 贫富差距用GINI 系数表示，金融发展用（贷款余额/存款总额）表示。回归结果

为： 229.164.034.2t t t x x GINI -+=∧， 模型参数都可以通过显著性检验。 在x 的有意义的变化范围内，GINI 系数的值总是大于1，细致分析后模型变的毫无意义； 同样的模型还有：GINI 系数的值总是为负 231.1412.734.13t t t x x GINI -+-=∧。 3．计量经济学中的一些基本概念 数据的三种类型：横截面数据、时间序列数据、面板数据； 线性模型的概念；模型的解释变量与被解释变量，被解释变量为随机变量（如 果一个变量为随机变量，并与随机扰动项相关，这个变量称为内生变量），被解释变量为内生变量，有些解释变量也为内生变量。 第二章：回归模型 1．两个变量的相关关系，相关关系与随机因果关系的区别； 2．总体回归函数与线性总体回归函数； 3．一元与多元线性回归模型，回归模型的基本假设； 4．最小二乘估计的基本原理与最小二乘估计量的具体表达式，随机扰动项的方差的估计方法； 5．最小二乘估计的数值性质与最小二乘估计的统计性质，样本容量变化对统计性质的影响； 6．在回归模型中（包括对数模型）计量单位变化对模型参数估计的影响（例3）； 7．样本回归直线及其性质；

计量经济学常用方法及应用-经济管理学院

计量经济学专题及应用 【授课计划：计划讲8个专题。主要是对计量经济学中5块常用的方法进行总结性和归纳性的介绍，侧重于讲在实际经济研究和实证分析中碰到相应问题时，计量经济方法上应当怎样处理，为什么要这样处理，如何处理，并结合STATA 讲应用例子。此外，1次专题介绍STATA的基础功能，1次专题系统梳理计量经济学的基础理论，还有1次专题结合实际研究例子，介绍一手数据搜集的调查设计和组织。通过上述课程，使学生能够在已经接受过基本理论和方法训练的基础上，更好地理解计量经济学的内容，并培养和提高开展实证研究的能力】 1、STATA简介及简单应用 介绍目前国内外最流行的计量经济分析软件STATA的基本功能和用法，通过简单例子介绍STATA在数据清理和管理、描述性统计分析、回归分析等方法的用法。同时插入EXCEL在处理数据方面的一些功能和应用。上午讲课，下午习题课。 2、计量经济分析基础 对计量经济学的基础理论进行总结性和归纳性的回顾、输理和介绍，重点讲假设检验和回归的道理，以及回归诊断。上午讲课，下午习题课。 3、项目评估与政策分析应用 系统介绍计量经济学在项目评估和政策分析上的方法和应用，特别介绍虚拟变量模型的建立及其在政策分析和项目评估研究中的应用。上午讲课，下午习题课。 4、经济学中的内生性问题及相关计量经济方法 总结和介绍计量经济学中内生性问题在经济研究中的涵义和问题，内生性问题产生的主要原因，对计量估计结果的影响，内生性问题的处理方法（工具变量和两阶段估计等）和应用例子。上午讲课，下午习题课。 5、微观个体行为的计量经济分析方法 总结和介绍分析微观个体行为的属性和受限因变量模型（Probit, Logit, Tobit, Heckman, Mlogit, Clogit等）等常用微观计量经济方法，包括模型内涵和适用范

计量经济学与stata——第一章

第一章引言 目录 1回归的本质 (1) 2计量经济学的一些基本概念和术语 (3) 2.1 统计关系与确定性关系 (3) 2.2 回归关系、相关关系与因果关系 (4) 2.3 术语与符号 (4) 2.4 数据类型 (4) 2.5 计量经济学的估计框架 (5) 2.6 经典计量经济学的方法论 (5) 3Stata简单介绍 (8) 4第一章附录： (8) 4.1 诺贝尔经济学奖与计量经济学 (8) 4.2 相关数学基础 (14) 4.3 本章相关数学证明 (19)

1 回归的本质 计量经济学的一般模型： 2(,)[]0[]y F X E E βεεεεσ′=+==Ω 回归是计量经济学的核心，理解回归的本质，对于掌握计量经济的理论与方法至关重要。回归的本质用语言来描述其实很简单，就是： 对于一组随机变量y 和X ，如果y 和X 存在特定的关系，为分析y 和X 之间的相互影响，或用X 去预测y ，需要知道y 和X 的模型形式以及模型中参数β的值，但是，由于—— 1、正确的模型形式(,)y F X β=未知，只能尽可能去逼近它（注：这涉及经济理论模型及模型设定的问题）。 2、即使假定模型的形式(,)y F X β=（不包括β）已被确定，也不可能穷尽随机变量和y X 的所有取值（即总体），来得到真实的β。 基于这两点，真实的模型形式(,)F X β和β无法得到，只能利用估计方法和 样本数据去尽可能得到与真实(,)F X β和β偏差或者误差最小的?(,)F X β和?β，即 2??min [((,))]E y F X β? （1） 使得（1）成立的?(,)F X β即是对于y X 的条件数学期望： ??(,)[/]F X E y X β= 注：从参数估计的角度来说，对于不同的估计方法，比如OLS （最小二乘估计法）、MLE （最大似然估计法）、GMM （矩估计或广义矩估计法），最小化均方误差的表述不尽相同，但本质是一样的。 理解回归的例子：凯恩斯消费函数、OLS 、一元线性回归（双变量回归） 凯恩斯消费函数是一个典型的一元线性回归模型，根据凯恩斯的经济理论，消费和收入存在密切的联系，如果用表示消费，Y 表示收入，则最简单与最常见的凯恩斯消费函数C 理论模型可表示为： C Y αβ=+ （2） 函数满足以下条件：

计量经济学-异方差性

计量经济学——异方差性 5.3解： (1)构建以家庭消费支出（Y）为被解释变量，家庭人均纯收入（X）为解释变量的线性回归模型： Y i=β1+β2X i+u i 建立Eviews文件，生成家庭消费支出（Y）、家庭人均纯收入（X）等数据，利用OLS方法估计模型参数，得到的回归结果如下图所示： Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 11/05/14 Time: 00:56 Sample: 1 31 Included observations: 31 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 179.1916 221.5775 0.808709 0.4253 X 0.719500 0.045700 15.74411 0.0000 R-squared 0.895260 Mean dependent var 3376.309 Adjusted R-squared 0.891649 S.D. dependent var 1499.612 S.E. of regression 493.6240 Akaike info criterion 15.30377 Sum squared resid 7066274. Schwarz criterion 15.39628 Log likelihood -235.2084 Hannan-Quinn criter. 15.33392 F-statistic 247.8769 Durbin-Watson stat 1.461684 Prob(F-statistic) 0.000000 即参数估计与检验的结果为 Y i=179.1916+0.719500X i （221.5775）(0.045700) t=(0.808709) (15.74411) R2=0.895260 F=247.8769 n=31 （2）利用White方法检验异方差，则White检验结果见下表： Heteroskedasticity Test: White F-statistic 7.194463 Prob. F(2,28) 0.0030 Obs*R-squared 10.52295 Prob. Chi-Square(2) 0.0052 Scaled explained SS 30.08105 Prob. Chi-Square(2) 0.0000 Test Equation: Dependent Variable: RESID^2 Method: Least Squares Date: 11/05/14 Time: 01:11 Sample: 1 31 Included observations: 31 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

计量经济学异方差实验报告二

实验报告2 实验目的：掌握异方差的检验及处理方法。 实验容：检验家庭人均纯收入与家庭生活消费支出可能存在的异方差性。有关数据如下：其中，收入为X，家庭生活消费支出为Y。 地区家庭人均 纯收入 家庭生活 消费支出地区 家庭人均 纯收入 家庭生活 消费支出 北京9439.63 6399.27 湖北3997.48 3090 天津7010.06 3538.31 湖南3904.2 3377.38 河北4293.43 2786.77 广东5624.04 4202.32 山西3665.66 2682.57 广西3224.05 2747.47 3953.1 3256.15 海南3791.37 2556.56 辽宁4773.43 3368.16 重庆3509.29 2526.7 吉林4191.34 3065.44 四川3546.69 2747.27 4132.29 3117.44 贵州2373.99 1913.71 上海10144.62 8844.88 云南2634.09 2637.18 江苏6561.01 4786.15 西藏2788.2 2217.62 浙江8265.15 6801.6 陕西2644.69 2559.59 安徽3556.27 2754.04 甘肃2328.92 2017.21 福建5467.08 4053.47 青海2683.78 2446.5 江西4044.7 2994.49 宁夏3180.84 2528.76 山东4985.34 3621.57 新疆3182.97 2350.58 河南3851.6 2676.41 实验步骤如下： 一、建立有关模型分析异方差检验如下。 方法一、图示法。（两种） （一）、x y 相关分析 从图中可以看出，随着收入的增加，家庭生活消费支出不断的提高，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。 建立模型： 1、从图中可以看出，x y不是简单的线性关系。建立线性回归方程如下， LS Y C X

计量经济学：异方差性

异方差性 在现实经济活动中，最小二乘法的基本假定并非都能满足，上一章介绍的多重共线性只是其中一个方面，本章将讨论违背基本假定的另一个方面——异方差性。虽然它们都是违背了基本假定，但前者属于解释变量之间存在的问题，后者是随机误差项出现的问题。本章将讨论异方差性的实质、异方差出现的原因、异方差的后果，并介绍检验和修正异方差的若干方法。 第一节异方差性的概念

一、异方差性的实质 第二章提出的基本假定中，要求对所有的i （i=1，2，…，n ）都有 2 )(σ=i u Var （5.1） 也就是说i u 具有同方差性。这里的方差2σ度量的是随机误差项围绕其均值的分散程度。由于0)(=i u E ，所以等价地说，方差2σ度量的是被解释变量Y 的观测值围绕回归线 )(i Y E =ki k i X X βββ+++ 221的分散程度，同方差性实际指的是相对于回归线被解释变 量所有观测值的分散程度相同。 设模型为 n i u X X Y i ki k i i ,,2,1221 =++++=βββ （5.2） 如果其它假定均不变，但模型中随机误差项i u 的方差为 ).,,3,2,1(, )(22n i u Var i i ==σ (5.3) 则称i u 具有异方差性。 由于异方差性指的是被解释变量观测值的分散程度是随解释变量的变化而变化的，如图5.1所示，所以进一步可以把异方差看成是由于某个解释变量的变化而引起的，则 )()(2 22i i i X f u Var σσ== (5.4) 图5.1 二、产生异方差的原因

由于现实经济活动的错综复杂性，一些经济现象的变动与同方差性的假定经常是相悖的。所以在计量经济分析中，往往会出现某些因素随其观测值的变化而对被解释变量产生不同的影响，导致随机误差项的方差相异。通常产生异方差有以下主要原因： 1、模型中省略了某些重要的解释变量 异方差性表现在随机误差上，但它的产生却与解释变量的变化有紧密的关系。如果计量模型本来应当为i i i i u X X Y +++=33221βββ，假如被略去了i X 3，而采用了 *221i i i u X Y ++=ββ （5.5） 当被略去的i X 3与i X 2有呈同方向或反方向变化的趋势时，i X 3随i X 2的有规律变化会体现在（5.5）式的* i u 中。如果将某些未在模型中出现的重要影响因素归入随机误差项，而且这些影响因素的变化具有差异性，则会对被解释变量产生不同的影响，从而导致误差项的方差随之变化，即产生异方差性。在第四章已经讨论过，可以通过剔除变量的方法去避免多重共线性的影响，但是如果删除了重要的变量又有可能引起异方差性。这是在建模过程中应当引起注意的问题。 2、模型设定误差 模型的设定主要包括变量的选择和模型数学形式的确定。模型中略去了重要解释变量常常导致异方差，实际就是模型设定问题。除此而外，模型的函数形式不正确，如把变量间本来为非线性的关系设定为线性，也可能导致异方差。 3、测量误差的变化 样本数据的观测误差有可能随研究范围的扩大而增加，或随时间的推移逐步积累，也可能随着观测技术的提高而逐步减小。例如生产函数模型，由于生产要素投入的增加与生产规模相联系，在其他条件不变的情况下，测量误差可能会随生产规模的扩大而增加，随机误差项的方差会随资本和劳动力投入的增加而变化。另一方面当用时间序列数据估计生产函数时，由于抽样技术和数据收集处理方法的改进，观测误差有可能会随着时间的推移而降低。 4、截面数据中总体各单位的差异 通常认为，截面数据较时间序列数据更容易产生异方差。例如，运用截面数据研究消费和收入之间的关系时，如果采取不同家庭收入组的数据，低收入组的家庭用于购买生活必需品的比例相对较大，消费的分散程度不大，组内各家庭消费的差异也较小。高收入组的家庭有更多自由支配的收入，家庭消费有更广泛的选择范围，消费的分散程度较大，组内各家庭

计量经济学重点(简答题)

计量经济学重点（简答题） 一、什么是计量经济学？计量经济学，又称经济计量学，它是以一 定的经济理论和实际统计资料为依据，运用数学、统计学和计算机技术，通过建立计量经济学模型，定量分析经济变量之间的随机因果关系.。 二、计量经济学的研究的步骤是什么？ 1)理论模型的设计 A.理论或假说的陈述； B.理论的数学模型的设定； C.理论的计量经济模型的设定。 i.把模型中不重要的变量放进随机误差项中； ii.拟定待估参数的理论期望值。 2)获取数据 数据来源：网络、统计年鉴、报纸、杂志 数据类别：时间序列数据、截面数据、混合数据、虚变量 数据。 数据要求：完整性、准确性、可比性、一致性 i.完整性：模型中包含的所有变量都必须得到相同容量 的样本观察值。 ii.准确性：统计数据或调查数据本身是准确的。

iii.可比性：数据口径问题。 iv.一致性：指母体与样本的一致性。 3)模型的参数估计：普通最小二乘法。 4)模型的检验：经济学检验；统计学检验；计量经济学检验； 模型的预测检验。 5)模型的应用：结构分析；经济预测；政策评价；经济理论的 检验与发展。 三、简述统计数据的类别？ 时间序列数据、截面数据、混合数据、虚变量数据。 1)时间序列数据：按时间先后排列收集的数据。 采纳时间序列数据的注意事项： A.所选择的样本区间的经济行为一致性问题。 B.样本数据在不同样本点之间的可比性问题。 C.样本数据过于集中的问题。不能反映经济变量间的结构关 系，应增大观察区间。 D.模型的随机误差项序列相关问题。 2)截面数据：又称横向数据，是一批发生在同一时间截面上的 调查数据。研究某时点上的变化情况。 采纳截面数据的注意事项： A.样本与母体的一致性问题。 B.随机误差项的异方差问题。

斯托克,沃森计量经济学第四章实证练习stata操作及答案

E4.1 E4.2 E4.3 E4.4

E4.1 VARIABLES ahe age 0.605 (0.0245) Constant 1.082 (0.688) Observations 7,711 R-squared 0.029 Robust standard errors in parentheses *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1 1. ① 截距估计值estimated intercept: 1.082 ② 斜率估计值estimated slope: 0.605 回归方程：ahe= 1.082+0.605*age ③ 当工人年长 1 岁，平均每小时工资增加0.605 美元。 2. Bob: 0.605*26+1.082=16.812 （美元） Alexis: 0.605*30+1.082=19.232 （美元） 答：预测Bob 的收入为每小时16.812美元，Alexis为19.232 美元。 3. 年龄不能解释不同个体收入变化的大部分。因为R-squared 反映了因变量的 全部变化能通过回归关系被自变量充分解释的比例，而分析得R-squared 的值为0.029，解释度低，说明年龄不能解释不同个体收入变化的大部分

E4.1 (0.0449) Observations 463 R-squared 0.036 Robust standard errors in parentheses *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1 ① 截距估计值： 3.998 斜率估计值： 0.133 回归方程： Course_Eval=3.998+0.133*beauty lave_esruo 0a u ty a e 1. 答：两者看上去有微弱的正相关关系 2. VARIABLES course eval beauty Constant 0.133 (0.0550) 3.998

-第2章-Stata入门-计量经济学及Stata应用及应用

? 陈强，2015年，《计量经济学及Stata应用》，高等教育出版社。 第2章 Stata入门 2.1 为什么使用Stata Stata软件因操作简单且功能强大，为目前在欧美最流行的统计与计量软件，拥有众多用户。 Stata公司定期升级软件，以适应计量经济学的迅猛发展。 Stata软件还留有“用户接口”，允许用户自己编写命令与函数，并上传到网上实现共享。一些最新计量方法，可在线查找和下载由用户编写的Stata命令程序(user-written Stata commands)。这些“非官方命令”(也称“外部命令”)的使用方法与官方命令完全相同，使得Stata的功能如虎添翼。 1

本教材使用Stata 13版本(2013年6月发布)。 对于绝大多数命令与功能，即使用更低的Stata版本(如Stata 11或Stata 12)，也几乎没有差别。 2.2 Stata的窗口 安装Stata 13后，在安装的文件夹中将出现如下Stata 13图标(Stata 11或Stata 12的图标大同小异)，参见图2.1： 图2.1 Stata 13的图标 双击此Stata图标，即可打开Stata。 2

3 如想在电脑桌面创建开启Stata 软件的快捷方式，可右键点击Stata 13的图标，然后选择“发送到”→“桌面快捷方式”，参见图2.2。 图2.2 发送Stata 13到桌面快捷方式

打开Stata后可看到，在最上方有一排“下拉式菜单”(pull-down menu)，参见图2.3： 图2.3 Stata的下拉式菜单 在Stata中运行单个命令主要有两种方式，其一为点击菜单，其二为在“命令窗口”输入命令。 通过菜单执行命令(menu-driven)可能要点击多重菜单，通常还要填写对话框(dialog)，以明确命令参数，不如在命令窗口直接输入命令方便。 在菜单之下，为一系列图标，起着快捷键的作用，参见图2.4。 4

EViews计量经济学实验报告-异方差的诊断及修正

实验题目 异方差的诊断与修正 一、实验目的与要求： 要求目的：1、用图示法初步判断是否存在异方差，再用White 检验异方差； 2、用加权最小二乘法修正异方差。 二、实验内容 根据1998年我国重要制造业的销售利润与销售收入数据，运用EV 软件，做回归分析，用图示法，White 检验模型是否存在异方差，如果存在异方差，运用加权最小二乘法修正异方差。 三、实验过程：（实践过程、实践所有参数与指标、理论依据说明等） （一） 模型设定 为了研究我国重要制造业的销售利润与销售收入是否有关，假定销售利润与销售收入之间满足线性约束，则理论模型设定为： i Y =1β+2βi X +i μ 其中，i Y 表示销售利润，i X 表示销售收入。由1998年我国重要制造业的销售收入与销售利润的数据，如图1： 1988年我国重要制造业销售收入与销售利润的数据 （单位：亿元）

（二） 参数估计 1、双击“Eviews ”，进入主页。输入数据：点击主菜单中的File/Open /EV Workfile —Excel —异方差数据2.xls ； 2、在EV 主页界面的窗口，输入“ls y c x ”，按“Enter ”。出现OLS 回归结果,如图2： 估计样本回归函数 Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 10/19/05 Time: 15:27 Sample: 1 28 Included observations: 28 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 12.03564 19.51779 0.616650 0.5428 X 0.104393 0.008441 12.36670 0.0000 R-squared 0.854696 Mean dependent var 213.4650 Adjusted R-squared 0.849107 S.D. dependent var 146.4895 S.E. of regression 56.90368 Akaike info criterion 10.98935 Sum squared resid 84188.74 Schwarz criterion 11.08450 Log likelihood -151.8508 F-statistic 152.9353 Durbin-Watson stat 1.212795 Prob(F-statistic) 0.000000 估计结果为： i Y ? = 12.03564 + 0.104393i X （19.51779） (0.008441) t=（0.616650） （12.36670） 2R =0.854696 2R =0.849107 S.E.=56.89947 DW=1.212859 F=152.9353 这说明在其他因素不变的情况下，销售收入每增长1元，销售利润平均增长0.104393元。 2R =0.854696 , 拟合程度较好。在给定 =0.0时，t=12.36670 > )26(025.0t =2.056 ，拒 绝原假设，说明销售收入对销售利润有显著性影响。F=152.9353 > )6,21(F 05.0= 4.23 ,

计量经济学stata操作指南

计量经济学stata操作（实验课） 第一章stata基本知识 1、stata窗口介绍 2、基本操作 （1）窗口锁定：Edit-preferences-general preferences-windowing-lock splitter （2）数据导入 （3）打开文件：use E:\example.dta,clear （4）日期数据导入： gen newvar=date(varname, “ymd”) format newvar %td 年度数据 gen newvar=monthly(varname, “ym”) format newvar %tm 月度数据 gen newvar=quarterly(varname, “yq”) format newvar %tq 季度数据 （5）变量标签 Label variable tc ` “total output” ’ （6）审视数据 describe list x1 x2 list x1 x2 in 1/5 list x1 x2 if q>=1000 drop if q>=1000 keep if q>=1000 （6）考察变量的统计特征 summarize x1 su x1 if q>=10000 su q,detail su tabulate x1 correlate x1 x2 x3 x4 x5 x6 （7）画图 histogram x1, width(1000) frequency kdensity x1 scatter x1 x2 twoway (scatter x1 x2) (lfit x1 x2) twoway (scatter x1 x2) (qfit x1 x2) （8）生成新变量 gen lnx1=log(x1) gen q2=q^2 gen lnx1lnx2=lnx1*lnx2 gen larg=(x1>=10000) rename larg large