计量经济学庞皓第三版课后答案

第二章简单线性回归模型（1）①首先分析人均寿命与人均GDP的数量关系，用Eviews分析： DependentVariable:Y Method:LeastSquares Date:12/27/14Time:21:00 Sample:122 Includedobservations:22 Variable Coefficient Std.Error t-Statistic Prob.?? C X1 R-squared ????Meandependentvar AdjustedR-squared ????.dependentvar .ofregression ????Akaikeinfocriterion Sumsquaredresid ????Schwarzcriterion Loglikelihood ????Hannan-Quinncriter. F-statistic ????Durbin-Watsonstat Prob(F-statistic) 有上可知，关系式为y=+②关于人均寿命与成人识字率的关系，用Eviews分析如下： DependentVariable:Y Method:LeastSquares Date:11/26/14Time:21:10 Sample:122 Includedobservations:22 Variable Coefficient Std.Error t-Statistic Prob.?? C X2 R-squared ????Meandependentvar AdjustedR-squared ????.dependentvar .ofregression ????Akaikeinfocriterion Sumsquaredresid ????Schwarzcriterion Loglikelihood ????Hannan-Quinncriter. F-statistic ????Durbin-Watsonstat Prob(F-statistic) 由上可知，关系式为y=+③关于人均寿命与一岁儿童疫苗接种率的关系，用Eviews分析如下： DependentVariable:Y Method:LeastSquares Date:11/26/14Time:21:14 Sample:122 Includedobservations:22 Variable Coefficient Std.Error t-Statistic Prob.?? C X3 R-squared ????Meandependentvar AdjustedR-squared ????.dependentvar .ofregression ????Akaikeinfocriterion Sumsquaredresid ????Schwarzcriterion Loglikelihood ????Hannan-Quinncriter. F-statistic ????Durbin-Watsonstat Prob(F-statistic) 由上可知，关系式为y=+（2）①关于人均寿命与人均GDP模型，由上可知，可决系数为，说明所建模型整体上对样本数据拟合较好。对于回归系数的t检验：t（β1）=>(20)=，对斜率系数的显着性检验 表 关于同志近三年现实表现材料材料类招标技术评分表图表与交易pdf视力表打印pdf用图表说话 pdf 明，人均GDP对人均寿命有显着影响。②关于人均寿命与成人识字率模型，由上可知，可决系数为，说明所建模型整体上对样本数据拟合较好。对于回归系数的t检验：t（β2）=>(20)=，对斜率系数的显着性检验表明，成人识字率对人均寿命有显着影响。③关于人均寿命与一岁儿童疫苗的模型，由上可知，可决系数为，说明所建模型整体上对样本数据拟合较好。对于回归系数的t检验：t（β3）=>(20)=，对斜率系数的显着性检验表明，一岁儿童疫苗接种率对人均寿命有显着影响。（1）①对于浙江省预算收入与全省生产总值的模型，用Eviews分析结果如下： DependentVariable:Y Method:LeastSquares Date:12/03/14Time:17:00 Sample(adjusted):133 Includedobservations:33afteradjustments Variable Coefficient Std.Error t-Statistic Prob.?? X C R-squared ????Meandependentvar AdjustedR-squared ????.dependentvar .ofregression ????Akaikeinfocriterion Sumsquaredresid ????Schwarzcriterion Loglikelihood ????Hannan-Quinncriter. F-statistic ????Durbin-Watsonstat Prob(F-statistic) ②由上可知，模型的参数：斜率系数，截距为—③关于浙江省财政预算收入与全省生产总值的模型，检验模型的显着性：1）可决系数为，说明所建模型整体上对样本数据拟合较好。2）对于回归系数的t检验：t（β2）=>(31)=，对斜率系数的显着性检验表明，全省生产总值对财政预算总收入有显着影响。④用规范形式写出检验结果如下：Y=—t=（）R2=F=n=33⑤经济意义是：全省生产总值每增加1亿元，财政预算总收入增加亿元。（2）当x=32000时，①进行点预测，由上可知Y=—，代入可得：Y=Y=*32000—=②进行区间预测：先由Eviews分析： X Y ?Mean ? ? ?Median ? ? ?Maximum ? ? ?Minimum ? ? ?Std.Dev. ? ? ?Skewness ? ? ?Kurtosis ? ? ?Jarque-Bera ? ? ?Probability ? ? ?Sum ? ? ?SumSq.Dev. ?+09 ? ?Observations ?33 ?33由上表可知，∑x2=∑（Xi—X）2=δ2x(n—1)=?x(33—1)=(Xf—X)2=(32000—?2=当Xf=32000时，将相关数据代入计算得到：—即Yf的置信区间为（—,+）(3)对于浙江省预算收入对数与全省生产总值对数的模型，由Eviews分析结果如下： DependentVariable:LNY Method:LeastSquares Date:12/03/14Time:18:00 Sample(adjusted):133 Includedobservations:33afteradjustments Variable Coefficient Std.Error t-Statistic Prob.?? LNX C R-squared ????Meandependentvar AdjustedR-squared ????.dependentvar .ofregression ????Akaikeinfocriterion Sumsquaredresid ????Schwarzcriterion Loglikelihood ????Hannan-Quinncriter. F-statistic ????Durbin-Watsonstat Prob(F-statistic) ①模型方程为：lnY=由上可知，模型的参数：斜率系数为，截距为③关于浙江省财政预算收入与全省生产总值的模型，检验其显着性：1）可决系数为，说明所建模型整体上对样本数据拟合较好。2）对于回归系数的t检验：t（β2）=>(31)=，对斜率系数的显着性检验表明，全省生产总值对财政预算总收入有显着影响。④经济意义：全省生产总值每增长1%，财政预算总收入增长%（1）对建筑面积与建造单位成本模型，用Eviews分析结果如下： DependentVariable:Y Method:LeastSquares Date:12/01/14Time:12:40 Sample:112 Includedobservations:12 Variable Coefficient Std.Error t-Statistic Prob.?? X C R-squared ????Meandependentvar AdjustedR-squared ????.dependentvar .ofregression ????Akaikeinfocriterion Sumsquaredresid ????Schwarzcriterion Loglikelihood ????Hannan-Quinncriter. F-statistic ????Durbin-Watsonstat Prob(F-statistic) 由上可得：建筑面积与建造成本的回归方程为：Y=（2）经济意义：建筑面积每增加1万平方米，建筑单位成本每平方米减少元。（3）①首先进行点预测，由Y=得，当x=，y=②再进行区间估计：用Eviews分析： Y X ?Mean ? ? ?Median ? ? ?Maximum ? ? ?Minimum ? ? ?Std.Dev. ? ? ?Skewness ? ?Kurtosis ? ? ?Jarque-Bera ? ? ?Probability ? ? ?Sum ? ? ?SumSq.Dev. ? ? ?Observations ?12 ?12由上表可知，∑x2=∑（Xi—X）2=δ2x(n—1)=?x(12—1)=(Xf—X)2=—?2=0.当Xf=时，将相关数据代入计算得到：—即Yf的置信区间为（—,+）（1）①对百户拥有家用汽车量计量经济模型，用Eviews分析结果如下： DependentVariable:Y Method:LeastSquares Date:11/25/14Time:12:38 Sample:131 Includedobservations:31 Variable Coefficient Std.Error t-Statistic Prob.?? X2 X3 X4 C R-squared ????Meandependentvar AdjustedR-squared ????.dependentvar .ofregression ????Akaikeinfocriterion Sumsquaredresid ????Schwarzcriterion Loglikelihood ????Hannan-Quinncriter. F-statistic ????Durbin-Watsonstat Prob(F-statistic) ②得到模型得：Y=+　X4③对模型进行检验：1）可决系数是，修正的可决系数为，说明模型对样本拟合较好2）F检验，F=>F（3,27）=，回归方程显着。3）t检验，t统计量分别为，，，，均大于t（27）=，所以这些系数都是显着的。④依据：1）可决系数越大，说明拟合程度越好2）F的值与临界值比较，若大于临界值，则否定原假设，回归方程是显着的；若小于临界值，则接受原假设，回归方程不显着。3）t的值与临界值比较，若大于临界值，则否定原假设，系数都是显着的；若小于临界值，则接受原假设，系数不显着。（2）经济意义：人均ＧＤＰ增加１万元，百户拥有家用汽车增加辆，城镇人口比重增加１个百分点，百户拥有家用汽车减少辆，交通工具消费价格指数每上升１，百户拥有家用汽车减少辆。（3）用EViews分析得： DependentVariable:Y Method:LeastSquares Date:12/08/14Time:17:28 Sample:131 Includedobservations:31 Variable Coefficient Std.Error t-Statistic Prob.?? X2 LNX3 LNX4 C R-squared ????Meandependentvar AdjustedR-squared ????.dependentvar .ofregression ????Akaikeinfocriterion Sumsquaredresid ????Schwarzcriterion Loglikelihood ????Hannan-Quinncriter. F-statistic ????Durbin-Watsonstat Prob(F-statistic) 模型方程为：Y=LNX4+此分析得出的可决系数为>，拟合程度得到了提高，可这样改进。（１）对出口货物总额计量经济模型，用Eviews分析结果如下：： DependentVariable:Y Method:LeastSquares Date:12/01/14Time:20:25 Sample:19942011 Includedobservations:18 Variable Coefficient Std.Error t-Statistic Prob.?? X2 X3 C R-squared ????Meandependentvar AdjustedR-squared ????.dependentvar .ofregression ????Akaikeinfocriterion Sumsquaredresid 8007316. ????Schwarzcriterion Loglikelihood ????Hannan-Quinncriter. F-statistic ????Durbin-Watsonstat Prob(F-statistic) ①由上可知，模型为：Y=+-②对模型进行检验： 1）可决系数是，修正的可决系数为，说明模型对样本拟合较好2）F检验，F=>F（2,15）=，回归方程显着3）t检验，t统计量分别为X2的系数对应t值为，大于t（15）=，系数是显着的，X3的系数对应t值为，小于t（15）=，说明此系数是不显着的。（2）对于对数模型，用Eviews分析结果如下： DependentVariable:LNY Method:LeastSquares Date:12/01/14Time:20:25 Sample:19942011 Includedobservations:18 Variable Coefficient Std.Error t-Statistic Prob.?? LNX2 LNX3 C R-squared ????Meandependentvar AdjustedR-squared ????.dependentvar .ofregression ????Akaikeinfocriterion Sumsquaredresid ????Schwarzcriterion Loglikelihood ????Hannan-Quinncriter. F-statistic ????Durbin-Watsonstat Prob(F-statistic) ①由上可知，模型为：LNY=+LNX2+LNX3②对模型进行检验：1）可决系数是，修正的可决系数为，说明模型对样本拟合较好。2）F检验，F=>F（2,15）=，回归方程显着。3）t检验，t统计量分别为，，，均大于t（15）=，所以这些系数都是显着的。（3）①（1）式中的经济意义：工业增加1亿元，出口货物总额增加亿元，人民币汇率增加1，出口货物总额增加亿元。②（2）式中的经济意义：工业增加额每增加1%，出口货物总额增加%，人民币汇率每增加1%，出口货物总额增加%（1）对家庭书刊消费对家庭月平均收入和户主受教育年数计量模型，由Eviews分析结果如下： DependentVariable:Y Method:LeastSquares Date:12/01/14Time:20:30 Sample:118 Includedobservations:18 Variable Coefficient Std.Error t-Statistic Prob.?? X T C R-squared ????Meandependentvar AdjustedR-squared ????.dependentvar .ofregression ????Akaikeinfocriterion Sumsquaredresid ????Schwarzcriterion Loglikelihood ????Hannan-Quinncriter. F-statistic ????Durbin-Watsonstat Prob(F-statistic) ①模型为：Y=+对模型进行检验：1）可决系数是，修正的可决系数为，说明模型对样本拟合较好。2）F检验，F=>F（2,15）=，回归方程显着。3）t检验，t统计量分别为，，均大于t（15）=，所以这些系数都是显着的。③经济意义：家庭月平均收入增加1元，家庭书刊年消费支出增加元，户主受教育年数增加1年，家庭书刊年消费支出增加元。（2）用Eviews分析：① DependentVariable:Y Method:LeastSquares Date:12/01/14Time:22:30 Sample:118 Includedobservations:18 Variable Coefficient Std.Error t-Statistic Prob.?? T C R-squared ????Meandependentvar AdjustedR-squared ????.dependentvar .ofregression ????Akaikeinfocriterion Sumsquaredresid ????Schwarzcriterion Loglikelihood ????Hannan-Quinncriter. F-statistic ????Durbin-Watsonstat Prob(F-statistic) ② DependentVariable:X Method:LeastSquares Date:12/01/14Time:22:34 Sample:118 Includedobservations:18 Variable Coefficient Std.Error t-Statistic Prob.?? T C R-squared ????Meandependentvar AdjustedR-squared ????.dependentvar .ofregression ????Akaikeinfocriterion Sumsquaredresid 4290746. ????Schwarzcriterion Loglikelihood ????Hannan-Quinncriter. F-statistic ????Durbin-Watsonstat Prob(F-statistic) 以上分别是y与T，X与T的一元回归模型分别是：Y=-X=+（3）对残差进行模型分析，用Eviews分析结果如下： DependentVariable:E1 Method:LeastSquares Date:12/03/14Time:20:39 Sample:118 Includedobservations:18 Variable Coefficient Std.Error t-Statistic Prob.?? E2 C R-squared ????Meandependentvar AdjustedR-squared ????.dependentvar .ofregression ????Akaikeinfocriterion Sumsquaredresid ????Schwarzcriterion Loglikelihood ????Hannan-Quinncriter. F-statistic ????Durbin-Watsonstat Prob(F-statistic) 模型为：E1=+参数：斜率系数α为，截距为（3）由上可知，β2与α2的系数是一样的。回归系数与被解释变量的残差系数是一样的，它们的变化规律是一致的。（1）预期的符号是X1，X2,X3,X4,X5的符号为正，X6的符号为负（2）根据Eviews分析得到数据如下： DependentVariable:Y Method:LeastSquares Date:12/04/14Time:13:24 Sample:19942011 Includedobservations:18 Variable Coefficient Std.Error t-Statistic Prob.?? X2 X3 X4 X5 X6 C R-squared ????Meandependentvar AdjustedR-squared ????.dependentvar .ofregression ????Akaikeinfocriterion Sumsquaredresid ????Schwarzcriterion Loglikelihood ????Hannan-Quinncriter. F-statistic ????Durbin-Watsonstat Prob(F-statistic) ①与预期不相符。②评价：1）可决系数为，数据相当大，可以认为拟合程度很好。2）F检验，F=>F（）=3,89，回归方程显着3）T检验，X1，X2,X3,X4,X5，X6系数对应的t值分别为：，，，，，均小于t（12）=，所以所得系数都是不显着的。（3）根据Eviews分析得到数据如下： DependentVariable:Y Method:LeastSquares Date:12/03/14Time:11:12 Sample:19942011 Includedobservations:18 Variable Coefficient Std.Error t-Statistic Prob.?? X5 X6 C R-squared ????Meandependentvar AdjustedR-squared ????.dependentvar .ofregression ????Akaikeinfocriterion Sumsquaredresid ????Schwarzcriterion Loglikelihood ????Hannan-Quinncriter. F-statistic ????Durbin-Watsonstat Prob(F-statistic) ①得到模型的方程为：Y=X6+②评价：1）可决系数为，数据相当大，可以认为拟合程度很好。2）F检验，F=>F（）=3,89，回归方程显着3）T检验，X5系数对应的t值为，大于t（12）=，所以系数是显着的，即人均GDP对年底存款余额有显着影响。X6系数对应的t值为，小于t（12）=，所以系数是不显着的。（1）根据Eviews分析得到数据如下： DependentVariable:LNY Method:LeastSquares Date:12/05/14Time:11:39 Sample:19852011 Includedobservations:27 Variable Coefficient Std.Error t-Statistic Prob.?? LNGDP LNCPI C R-squared ????Meandependentvar AdjustedR-squared ????.dependentvar .ofregression ????Akaikeinfocriterion Sumsquaredresid ????Schwarzcriterion Loglikelihood ????Hannan-Quinncriter. F-statistic ????Durbin-Watsonstat Prob(F-statistic) 得到的模型方程为：LNY=（2）1该模型的可决系数为，可决系数很高，F检验值为，明显显着。但当α=时，t（24）=，LNCPI的系数不显着，可能存在多重共线性。②得到相关系数矩阵如下： LNY LNGDP LNCPI LNY ? ? ? LNGDP ? ? ? LNCPI ? ? ?LNGDP，LNCPI之间的相关系数很高，证实确实存在多重共线性。（3）由Eviews得：a） DependentVariable:LNY Method:LeastSquares Date:12/03/14Time:14:41 Sample:19852011 Includedobservations:27 Variable Coefficient Std.Error t-Statistic Prob.?? LNGDP C R-squared ????Meandependentvar AdjustedR-squared ????.dependentvar .ofregression ????Akaikeinfocriterion Sumsquaredresid ????Schwarzcriterion Loglikelihood ????Hannan-Quinncriter. F-statistic ????Durbin-Watsonstat Prob(F-statistic) b) DependentVariable:LNY Method:LeastSquares Date:12/03/14Time:14:41 Sample:19852011 Includedobservations:27 Variable Coefficient Std.Error t-Statistic Prob.?? LNCPI C R-squared ????Meandependentvar AdjustedR-squared ????.dependentvar .ofregression ????Akaikeinfocriterion Sumsquaredresid ????Schwarzcriterion Loglikelihood ????Hannan-Quinncriter. F-statistic ????Durbin-Watsonstat Prob(F-statistic) c) DependentVariable:LNGDP Method:LeastSquares Date:12/05/14Time:11:11 Sample:19852011 Includedobservations:27 Variable Coefficient Std.Error t-Statistic Prob.?? LNCPI C R-squared ????Meandependentvar AdjustedR-squared ????.dependentvar .ofregression ????Akaikeinfocriterion Sumsquaredresid ????Schwarzcriterion Loglikelihood ????Hannan-Quinncriter. F-statistic ????Durbin-Watsonstat Prob(F-statistic) ①得到的回归方程分别为1）LNY=2）LNY=3）LNGDPt=②对多重共线性的认识：单方程拟合效果都很好，回归系数显着，判定系数较高，GDP和CPI对进口的显着的单一影响，在这两个变量同时引入模型时影响方向发生了改变，这只有通过相关系数的分析才能发现。（4）建议：如果仅仅是作预测，可以不在意这种多重共线性，但如果是进行结构分析，还是应该引起注意的。（1）按照设计的理论模型，由Eviews分析得： DependentVariable:CZSR Method:LeastSquares Date:12/03/14Time:11:40 Sample:19852011 Includedobservations:27 Variable Coefficient Std.Error t-Statistic Prob.?? CZZC GDP SSZE C R-squared ????Meandependentvar AdjustedR-squared ????.dependentvar .ofregression ????Akaikeinfocriterion Sumsquaredresid 2866884. ????Schwarzcriterion Loglikelihood ????Hannan-Quinncriter. F-statistic ????Durbin-Watsonstat Prob(F-statistic) 从回归结果可见，可决系数为，校正的可决系数为，模型拟合的很好。F的统计量为，说明在α=,水平下，回归方程回归方程整体上是显着的。但是t检验结果表明，国内生产总值对财政收入的影响显着，但回归系数的符号为负，与实际不符合。由此可得知，该方程可能存在多重共线性。（2）得到相关系数矩阵如下： CZSR CZZC GDP SSZE CZSR ? ? ? ? CZZC ? ? ? ? GDP ? ? ? ? SSZE ? ? ? ?由上表可知，CZZC与GDP，CZZC与SSZE，GDP与SSZE之间的相关系数都非常高，说明确实存在多重共线性。（3）做辅助回归 被解释变量 可决系数 方差扩大因子 CZZC 353 GDP 90 SSZE 468方差扩大因子均大于10，存在严重多重共线性。并且通过以上分析，两两被解释变量之间相关性都很高。（4）解决方式：分别作出财政收入与财政支出、国内生产总值、税收总额之间的一元回归。（1）①用图形法检验绘制e2的散点图，用Eviews分析如下：由上图可知，模型可能存在异方差，2Goldfeld-Quanadt检验1）定义区间为1-7时，由软件分析得： DependentVariable:Y Method:LeastSquares Date:12/10/14Time:14:52 Sample:17 Includedobservations:7 Variable Coefficient Std.Error t-Statistic Prob.?? T X C R-squared ????Meandependentvar AdjustedR-squared ????.dependentvar .ofregression ????Akaikeinfocriterion Sumsquaredresid ????Schwarzcriterion Loglikelihood ????Hannan-Quinncriter. F-statistic ????Durbin-Watsonstat Prob(F-statistic) 得∑e1i2=2）定义区间为12-18时，由软件分析得： DependentVariable:Y Method:LeastSquares Date:12/10/14Time:13:50 Sample:1218 Includedobservations:7 Variable Coefficient Std.Error t-Statistic Prob.?? T X C R-squared ????Meandependentvar AdjustedR-squared ????.dependentvar .ofregression ????Akaikeinfocriterion Sumsquaredresid ????Schwarzcriterion Loglikelihood ????Hannan-Quinncriter. F-statistic ????Durbin-Watsonstat Prob(F-statistic) 得∑e2i2=3）根据Goldfeld-Quanadt检验，F统计量为：F=∑e2i2/∑e1i2==在α=水平下，分子分母的自由度均为4，查分布表得临界值（4,4）=，因为F=<（4,4）=，所以接受原假设，此检验表明模型不存在异方差。（2）存在异方差，估计参数的方法：①可以对模型进行变换②使用加权最小二乘法进行计算，得出模型方程，并对其进行相关检验③对模型进行对数变换，进行分析（3）评价：所得结论是可以相信的，随机扰动项之间不存在异方差。回归方程是显着的。(1)由Eviews软件分析得： DependentVariable:Y Method:LeastSquares Date:12/10/14Time:16:00 Sample:131 Includedobservations:31 Variable Coefficient Std.Error t-Statistic Prob.?? X C R-squared ????Meandependentvar AdjustedR-squared ????.dependentvar .ofregression ????Akaikeinfocriterion Sumsquaredresid ????Schwarzcriterion Loglikelihood ????Hannan-Quinncriter. F-statistic ????Durbin-Watsonstat Prob(F-statistic) 由上表可知，2007年我国农村居民家庭人均消费支出（x）对人均纯收入（y）的模型为：Y=+（2）①由图形法检验由上图可知，模型可能存在异方差。②Goldfeld-Quanadt检验1）定义区间为1-12时，由软件分析得： DependentVariable:Y1 Method:LeastSquares Date:12/10/14Time:11:34 Sample:112 Includedobservations:12 Variable Coefficient Std.Error t-Statistic Prob.?? X1 C R-squared ????Meandependentvar AdjustedR-squared ????.dependentvar .ofregression ????Akaikeinfocriterion Sumsquaredresid 1772245. ????Schwarzcriterion Loglikelihood ????Hannan-Quinncriter. F-statistic ????Durbin-Watsonstat Prob(F-statistic) 得∑e1i2=1772245.2）定义区间为20-31时，由软件分析得： DependentVariable:Y1 Method:LeastSquares Date:12/10/14Time:16:36 Sample:2031 Includedobservations:12 Variable Coefficient Std.Error t-Statistic Prob.?? X1 C R-squared ????Meandependentvar AdjustedR-squared ????.dependentvar .ofregression ????Akaikeinfocriterion Sumsquaredresid 7909670. ????Schwarzcriterion Loglikelihood ????Hannan-Quinncriter. F-statistic ????Durbin-Watsonstat Prob(F-statistic) 得∑e2i2=7909670.3）根据Goldfeld-Quanadt检验，F统计量为：F=∑e2i2/∑e1i2=7909670./1772245=在α=水平下，分子分母的自由度均为10，查分布表得临界值（10,10）=，因为F=>（10,10）=，所以拒绝原假设，此检验表明模型存在异方差。（3）1）采用WLS法估计过程中，①用权数w1=1/X,建立回归得： DependentVariable:Y Method:LeastSquares Date:12/09/14Time:11:13 Sample:131 Includedobservations:31 Weightingseries:W1 Variable Coefficient Std.Error t-Statistic Prob.?? X C WeightedStatistics R-squared ????Meandependentvar AdjustedR-squared ????.dependentvar .ofregression ????Akaikeinfocriterion Sumsquaredresid 8352726. ????Schwarzcriterion Loglikelihood ????Hannan-Quinncriter. F-statistic ????Durbin-Watsonstat Prob(F-statistic) UnweightedStatistics R-squared ????Meandependentvar AdjustedR-squared ????.dependentvar .ofregression ????Sumsquaredresid Durbin-Watsonstat 对此模型进行White检验得： HeteroskedasticityTest:White F-statistic ????Prob.F(2,28) Obs*R-squared ????Prob.Chi-Square(2) ScaledexplainedSS ????Prob.Chi-Square(2) TestEquation: DependentVariable:WGT_RESID^2 Method:LeastSquares Date:12/10/14Time:21:13 Sample:131 Includedobservations:31 Collineartestregressorsdroppedfromspecification Variable Coefficient Std.Error t-Statistic Prob.?? C 1045682. WGT^2 1173622. X*WGT^2 R-squared ????Meandependentvar AdjustedR-squared ????.dependentvar .ofregression ????Akaikeinfocriterion Sumsquaredresid +13 ????Schwarzcriterion Loglikelihood ????Hannan-Quinncriter. F-statistic ????Durbin-Watsonstat Prob(F-statistic) 从上可知，nR2=，比较计算的统计量的临界值，因为nR2=<（2）=，所以接受原假设，该模型消除了异方差。估计结果为：Y=t=（）（）R2=F=DW=②用权数w2=1/x2,用回归分析得： DependentVariable:Y Method:LeastSquares Date:12/09/14Time:21:08 Sample:131 Includedobservations:31 Weightingseries:W2 Variable Coefficient Std.Error t-Statistic Prob.?? X C WeightedStatistics R-squared ????Meandependentvar AdjustedR-squared ????.dependentvar .ofregression ????Akaikeinfocriterion Sumsquaredresid 6320554. ????Schwarzcriterion Loglikelihood ????Hannan-Quinncriter. F-statistic ????Durbin-Watsonstat Prob(F-statistic) UnweightedStatistics R-squared ????Meandependentvar AdjustedR-squared ????.dependentvar .ofregression ????Sumsquaredresid Durbin-Watsonstat 对此模型进行White检验得： HeteroskedasticityTest:White F-statistic ????Prob.F(3,27) Obs*R-squared ????Prob.Chi-Square(3) ScaledexplainedSS ????Prob.Chi-Square(3) TestEquation: DependentVariable:WGT_RESID^2 Method:LeastSquares Date:12/10/14Time:21:29 Sample:131 Includedobservations:31 Variable Coefficient Std.Error t-Statistic Prob.?? C WGT^2 2240181. X^2*WGT^2 X*WGT^2 R-squared ?