在Sample菜单里，将区间定义为14一21，再用0LS方法求得如下结果 表5.4 Time11:1 Coufficient Std.Error t-Slatistic Prob 9!器80册 000001 (3)求F统计量值。基于表5.3和表5.4中残差平方和的数据，即Sum squared resid 的值。由表5.3计算得到的残差平方和为∑e2=144958.9 由表5.4计算得到的残差平 方和为∑ei=734355.8,根据Go1dfe1d-0检验，P统计量为 F= ∑e 734358=5.066 ∑e7144958.9 (5.33) (4)判断。在Q=0.05下，式(5.33)中分子、分母的自由度均为6，查F分布表得 临界值为s6,6)=428,因为F=5.066>(6.6=428,所以拒绝原假设，表明 模型确实存在异方差 (三)ite检验 由表5.2估计结果，按路径view/residual tests/hite heteroskedasticity(no cross terms or cross terms),进入hite检验。根据White检验中辅助函数的构造，最后一项 为变量的交叉乘积项，因为本例为一元函数，故无交叉乘积项，因此应选no cross terms, 则辅助函数为 0=a0+0ax,+a2x+ (5.34) 经估计出现hite检验结果，见表5.5。 从表5.5可以看出，nR2=18.0694,由mite检验知，在=0.05下，查X分布表， 得临界值石，(2)=5.9915（在(6.34）式中只有两项含有解释变量，故自由度为2)，比 较计算的X统计量与临界值，因为nR2=18.0694>X(2)=59915,所以拒绝原假设。 不拒绝备择假设，表明模型存在异方差。 表5.5 29 在 Sample 菜单里,将区间定义为 14—21，再用 OLS 方法求得如下结果 表 5.4 （3）求 F 统计量值。基于表 5.3 和表 5.4 中残差平方和的数据，即 Sum squared resid 的值。由表 5.3 计算得到的残差平方和为å = 144958.9 2 1i e ，由表 5.4 计算得到的残差平 方和为å = 734355 .8 2 2i e ，根据 Goldfeld-Quanadt 检验，F 统计量为 5.066 144958.9 734355.8 2 1 2 2 = = = å å i i e e F （5.33） （4）判断。在a = 0.05下，式（5.33）中分子、分母的自由度均为 6，查 F 分布表得 临界值为 (6,6) 4.28 F0.05 = ，因为 5.066 (6,6) 4.28 F = > F0.05 = ，所以拒绝原假设，表明 模型确实存在异方差。 （三）White 检验 由表 5.2 估计结果，按路径 view/residual tests/white heteroskedasticity（no cross terms or cross terms），进入 White 检验。根据 White 检验中辅助函数的构造，最后一项 为变量的交叉乘积项，因为本例为一元函数，故无交叉乘积项，因此应选 no cross terms， 则辅助函数为 t t t t = + x + x + v 2 0 1 2 2 s a a a （5.34） 经估计出现 White 检验结果，见表 5.5。 从表 5.5 可以看出， 18.0694 2 nR = ，由 White 检验知，在a = 0.05下，查 2 c 分布表, 得临界值 (2) 5.9915 2 c0.05 = （在（5.34）式中只有两项含有解释变量，故自由度为 2），比 较计算的 2 c 统计量与临界值，因为 18.0694 2 nR = ＞ (2) 5.9915 2 c0.05 = ，所以拒绝原假设， 不拒绝备择假设，表明模型存在异方差。 表 5.5