Sample: 1 18 Included observations Coefficient Std. error t-Statistic Prob C -6219633 6459811.-0.9628200.3509 229.3496126.21971.817066 -0.0005370.000449-1.1949420.2507 Mean dependent var 6767029 Adjusted R-squared 0.194859 S D dependent var 14706003 E of regression 13195642 Akaike info criterion 35.77968 Sum squared resid 261E+15 Schwarz criterion 35.92808 Log likelihood 319 0171 F-statistic 3.057161 Durbin-Watson stat 1.694572 Prob(F-statistic) 0.076976 给定a=005和自由度为2下,查卡方分布表,得临界值x2=59915,而Whte统计量 nR2=52125,有nR2<x20(2),则不拒绝原假设,说明模型中不存在异方差 (3)有 Gle jer检验判断模型是否存在异方差。经过试算,取如下函数形式 e=B2 得样本估计式 l=64435X (4.5658) R2=0.2482 由此,可以看出模型中随机误差项有可能存在异方差。 (4)对异方差的修正。取权数为w=1/X,得如下估计结果 =-2434910+00367X (-1.7997)(5.5255) R2=0.1684,Se=6942181,F=30.5309 练习题57参考解答 (1)求回归估计式 Y=4.6103+0.7574X (4.249550516) R2=0.5864.se=3.3910.F=25.5183 作残差的平方对解释变量的散点图10 Sample: 1 18 Included observations: 18 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -6219633. 6459811. -0.962820 0.3509 X 229.3496 126.2197 1.817066 0.0892 X^2 -0.000537 0.000449 -1.194942 0.2507 R-squared 0.289582 Mean dependent var 6767029. Adjusted R-squared 0.194859 S.D. dependent var 14706003 S.E. of regression 13195642 Akaike info criterion 35.77968 Sum squared resid 2.61E+15 Schwarz criterion 35.92808 Log likelihood -319.0171 F-statistic 3.057161 Durbin-Watson stat 1.694572 Prob(F-statistic) 0.076976 给定  = 0.05 和自由度为 2 下，查卡方分布表，得临界值 2  = 5.9915 ，而 White 统计量 2 nR = 5.2125 ，有 2 2 0.05 nR   (2) ，则不拒绝原假设，说明模型中不存在异方差。 （3）有 Glejser 检验判断模型是否存在异方差。经过试算，取如下函数形式 2 e X = +   得样本估计式 2 ˆ 6.4435 (4.5658) 0.2482 e X R = = 由此，可以看出模型中随机误差项有可能存在异方差。 （4）对异方差的修正。取权数为 w X =1/ ，得如下估计结果 2 ˆ 243.4910 0.0367 ( 1.7997) (5.5255) 0.1684, . . 694.2181, 30.5309 Y X R s e F = − + − = = = 练习题 5.7 参考解答 （1）求回归估计式。 2 ˆ 4.6103 0.7574 (4.2495)(5.0516) 0.5864, . . 3.3910, 25.5183 Y X R s e F = + = = = 作残差的平方对解释变量的散点图