?t?2.307562?0.1167xt lny?)?(0.021946) (0.003236) s(bi?)?(105.1484) (36.06598) t(bi R?0.99312 8SE?0.03393 7DW=1.888171 F=1300.755
2?2002?e3.707958?40.77 ?2002?2.307562?0.1167?12?3.707958，yx2002?12，lny
实验二：异方差性、自相关性、多重共线性检验（3课时）
实验设备：个人计算机，计量经济学软件Eviews，外围设备如U盘。
实验目的：（1）掌握异方差性模型的检验方法和处理方法；（2）掌握自相关性性模型的检验方法和处理方法；（3）掌握多重共线性模型的检验方法和处理方法。
实验方法与原理：Goldfeld and Quandt检验、White检验、DW检验和LM检验、辅助回归模型检验和方差膨胀因子检验，加权最小二乘法、广义最小二乘法、广义差分法。 实验要求：（1）熟悉图形检验法；（2）熟悉戈德菲尔德——匡特检验、怀特检验、戈里瑟检验和帕克检验，掌握加权最小二乘法；（3）熟悉DW检验和LM检验，掌握广义差分法。（4）熟悉辅助回归模型检验和方差膨胀因子检验，掌握逐步回归法（Frisch综合分析法）。
实验内容与数据6：试根据表6中消费(y)与收入(x)的数据完成以下问题：
(1)估计回归模型：yt?b0?b1xt?ut；(2)检验异方差性（可用怀特检验、戈德菲尔德——匡特检验）；(3)选用适当的方法修正异方差性。
表6 消费与收入数据
y 55 x y x y x 80 152 220 95 140 65 100 144 210 108 145 70 85 175 245 113 150 80 110 180 260 110 160 79 120 135 190 125 165 84 115 140 205 115 180 98 130 178 265 130 185 95 140 191 270 135 190 90 125 137 230 120 200 75 90 189 250 140 205 80 140 210 85 152 220 90 140 225 74 105 53 110 160 70 113 150 75 125 165 65 100 137 230 108 145 74 105 145 240 115 180 80 110 175 245 140 225 84 115 189 250 120 200 79 120 180 260 145 240 90 125 178 265 130 185 98 130 191 270 参考答案：（1）首先将x排序，其次根据表2数据估计模型，回归结果如下：
?t?9.157515?0.63797xt ys = (3.6480) (0.01996) t = (2.5102) (31.970)
R2?0.9463 S.E=9.0561 DW=1.813 F=1022.072
22(2)检验异方差：①怀特检验：nr?10.57??0.05(2)?5.99，模型存在异方差；
②戈德菲尔德——匡特检验：将样本x数据排序，n=60,c?n/4?15，取c=16，从中
间去掉16个数据，确定子样1(1-22)，求出RSS1?630.4138；确定子样2(39-60)，求出
RSS2?2495.840，计算出F?RSS22495.84??3.959，给定显著性水平??0.05，RSS1630.4138查F0.05(20,20)?2.12，得：F?F?，所以模型存在异方差。
（3）在方程窗口，取w?1/abs(resid)，得回归结果：
?t?10.1511?0.6334278xt ys = (0.434533) (0.002085) t = (23.36098) (303.7639)
R2?0.999995 S.E=0.956155 DW=1.22969 F=12908997
用怀特检验判断：
2nr2?0.425945??0。 .05(2)?5.99，模型已不存在异方差（从p值也容易得出此结论）
实验内容与数据7：某地区1978—1998年国内生产总值与出口总额的数据资料见表7，
其中x表示国内生产总值（人民币亿元），y表示出口总额（人民币亿元）。做下列工作：
（1）试建立一元线性回归模型：yt?b0?b1xt?ut
（2）模型是否存在一阶段自相关？如果存在，请选择适当的方法加以消除。
表7 某地区1978—1998年国内生产总值与出口总额的数据资料 obs x y obs x y 1978 3624.100 134.8000 1989 16917.80 1470.00O 1979 4038.200 139.7000 1990 18598.40 1766.700 1980 4517.800 167.6000 1991 2l662.50 1956.000 1981 4860.300 211.7000 1992 26651.90 2985.800 1982 5301.800 271.2000 1993 34560.50 3827.100 1983 5957.400 367.6000 1994 46670.00 4676.300 1984 7206.700 413.8000 1995 57494.90 5284.800 1985 8989.100 438.3000 1996 66850.50 10421.800 1986 10201.40 580.5000 1997 73142.70 12451.800 1987 11954.50 808.9000 1998 78017.80 15231.700 1988 14922.30 1082.100 参考答案：（1）回归结果
（2）自相关检验：由DW=1.106992，给定显著性水平??0.05查Durbin-Watson统计表，n=21,k=1，得下限临界值dL?1.221和上限临界值dU?1.420，因为DW=1.106992?dL?1.221，根据判断区域可知，这时随机误差项存在一阶正自相关。
（3）自相关的修正：用科克伦—奥克特（Cochrane—Orcutt）迭代法，在命令窗口直接