计量经济学期末考试复习重点.pdf

对于不同的解释变量的值，随机误差项的方差不再是常数，则认为出现了异方差性

假性异方差:模型遗漏了重要的变量,模型函数形式的设定误差。解决方法：设定正确模型

真正的异方差,随机因素的影响(截面数据中，波动与经济规模的比例关系。如赚钱越多，消

费的选择余地越大。时间序列中，波动的系统变化)

后果：出现异方差如仍采用OLS估计模型参数，OLS估计量仍然是线性、无偏的，但是OLS

估计不再是有效估计。无法正确估计回归系数的标准差,参数估计的标准差出现偏差。T检

验失效。模型预测不准确（区间估计与随机误差项的方差有关）

残差分析图的eview实现：(SortX)LsYCXGenrE1=residGenrE2=abs(E1)或者genr

E2=E1*E1ScatxE2

G_Q检验的适用范围：样本容量较大，单调异方差的情形，对于复杂异方差则无法应用

步骤：将Xi按大小排列，去掉中间C=N/4个，剩下的观察值划分成大小相同两个子样本，

对每个子样本分别求回归方程，并计算各自的残差平方和，提出假设

22222



RSSe对应X较小值的样本残差平方和H:H:

1i1i012112

222

RSSe对应X较大值的样本残差平方和

,分别为两个子样本对应的随机项方差

2i2i12

构造统计量

e2e2ncKRSSncnc

RSSi2i22ncncF2F(K,K)

F2i2i2F(K,K)RSS22

RSSe2e2ncK221

1i1

i1i12

i1

如果F＞Fa，误差项存在明显的递增异方差性；如果1≤F≤Fa，误差项无明显异方差性。

SortXSmpl1x1LsYCX，求RSS1Smplx2nLsYCX,求RSS2

计算F，查F临界值，并进行判断

G-Q检验缺点：无法确定具体形式，对如何解决异方差没有提供建议，复杂异方差不适用，

对于多元的情况，处理比较麻烦

怀特检验的适用范围：任何形式的异方差，对于多元模型也很方便，可初步推测异方差形式

步骤：估计回归模型，并计算残差平方，估计辅助回归方程

222

eXXXXXXu

i122i33i42i53i62i3ii

即将残差平方关于所有解释变量的一次项，二次项和交叉项回归。