Eviews 进行异方差性检验及估计模型

检验使用方法：（1）G-Q检验 （2）White 检验

模型估计方法：加权最小二乘法（WLS）

下表为2000年中国部分省市城镇居民每个家庭平均年可支配收入(X)与消费性支出（Y）的统计数据：

可得模型:

(1.705)   (32.394)  R2=0.9832

二、异方差检验

（1）G-Q检验：首先将可支配收入X升序进行排列，然后去掉中间4个样本，将余下的样本分为容量各为8的两个子样本，并分别进行回归。

样本取值较小的Eviews输出结果如下

残差平方和：RSS1=126528.3

样本取值较大的Eviews输出结果如下：

残差平方和：RSS2=615073.7

因此统计量为： 

在5%的显著性水平下，,4.86>4.28,因此拒绝原假设，存在异方差性。

（2）White检验:在原模型的最小二乘估计窗口上选择“View\\Residual Tests\\Heteroskedasticity Tests\\White”得到如下结果：

检验统计量值为12.768，查询，因此12.78>5.99，因而拒绝原假设，模型存在异方差。

三、估计存在异方差的经济模型

利用加权最小二乘法（WLS）进行估计：首先在对原模型进行估计后，保存残差，步骤如下： Quick\\Generate Series 再输入“e1=resid”，得到e1

Quick\\Estimte Equation 再输入“Y C X”

选择Options,在“Weighted LS/TLS”输入“1/abs(e1)”(备注：abs表示绝对值)

得到如下结果;

即采用加权最小二乘估计得到的回归方程：

      （3.55） （32.50）R2=0.98 加权结果与不加权结果差别很大。