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《计量经济学》案例集暨实训指导手册一一基于EViews从残差平方E2对解释变量X的散点图可以看出，残差平方的大小随着X的变动有变大的趋势，因此模型很可能存在异方差，需要进行更进一步的检验2white检验回归方程界面，点击View-residual diagnostics-Heteroskedasticity Tests,选择white点击OK=]Equation:UNTITLEDWorkfile:UNHTLED::Untitled\-n[view Proc Object Print NameFreeze Estimate Forecast Stats ResidsHeteroskedasticity Test WhiteF-statistic
5.473804Prob.F2,
280.0099Obs*R-squared
8.713650Prob.Chi-Square
20.0128Scaled explainedSS
8.839487Prob Chi-Square
20.0120Test Equation:Dependent Variable:RESIDA2Method:Least SquaresDate:07/12/23Time:11:28Sample:131Included observations:31Variable Coefficient Std.Error t-Statistic Prob.C
97.
75499928.
39460.
1052950.9169X
0.
9317441.
1952840.
7795170.4422XA
27.27E-
050.
0002930.
2477550.8061R-squared
0.281085Mean dependent var
1571.741Adjusted R-squared
0.229734S.D.dependent var
2432.727S.E.of regression
2135.077Akaike infocriterion
18.26216Sum squared resid
1.28E+08Schwarz criterion
18.40093Log likelihood-
280.0635Hannan-Quinn criter.
18.30740F-statistic
5.473804Durbin-Watson stat
2.009957ProbF-statistic
0.009851从检验结果可以看出，nR^2Obs*R-squared对应的伴随概率为
0.0128〈
0.05,所以拒绝原假设，表明模型存在异方差
5.异方差的处理-加权最小二乘法点击主界面菜单Quick\Estimate Equation,弹出对话框，点击Options,Type选择Inverse variance,Weight series输入权值1/x通常输入的权值为1/x,l/x-2,1/sqrt xEquationEstimationSpecification°Ptions、Coeffiaentcovariance matrixdlf ARMAoptions”］Startingcoefficient values:Estimation defaultBackcastMAterms0d.f.Adjustment；Iterafaon controlruWeightsbMaxIterations:500Type:Convergence:
0.0001Weightseries:Display settingsScaling:Derivatives.bSelect methodto®AccuracySpeedUse numericonly毓肖点击确定，得到加权最小二乘结果:=Equation:UNTITLED Worlcfile:UNTlTLED::Untitled\-DView|Proc Object Print Name Freeze EstimateForecast StatsResidsDependent Variable:YMethod:Least SquaresDate:07/12/23Time:11:30Sample:131Included observations:31Weighting series:1/XWeight type:Inverse varianceaverage scalingVariable Coefficient Std.Error t-Statistic Prob.C
12.
927724.
9558052.
6086020.0142X
0.
3373530.
00637352.
938470.0000Weighted StatisticsR-squared
0.989758Mean dependent var
253.0682Adjusted R-squared
0.989405S.D.dependentvar
98.16494S.E.of regression
22.58867Akaike infocriterion
9.135115Sum squaredresid
14797.19Schwarz criterion
9.227630Log likelihood-
139.5943Hannan-Quinn criter.
9.165273F-statistic
2802.482Durbin-Watson stat
2.065366Pro bF-stati Stic
0.000000Weighted meandep.
163.5968Unweighted StatisticsR-squared
0.986395Mean dependentvar
469.7497Adjusted R-squared
0.985926S.D.dependentvar
352.0084Y=
12.93+034Xi从回归模型可以看出，原保险保费收入每增加1元，平均来说原保险赔付支出增加
0.34元，而不是存在异方差时的需要增加
0.33元消除异方差后得出的结论更接近真实情况通过加权最小二乘法是否消除了异方差现象，需要再次进行white检验在加权最小二乘的界面，点击View-residual diagnostics-Heteroskedasticity Tests,选择white[=Equation:UNTITLED Workfile:UNTlTLED::Untitled\-ni Viewj ProcObject PrintName Freeze EstimateForecast StatsResidsHeteroskedasticityTestWhiteF-statistic
0.525089Prob.F2,
280.5972Obs*R-squared
1.120666Prob.Chi-Square
20.5710Scaled explainedSS
0.581509Prob.Chi-Square
20.7477Test Equation:Dependent Variable:WGT_RESIDA2Method:Least SquaresDate:07/12/23Time:11:32Sample:131Included observations:31Collinear testregressors droppedfrom specificationVariableCoefficientStd.Error t-Statistic Prob.
444.
3003194.
01432.
2900390.0298C WGTA2XA2*WGTA2-
32.
5897952.79548-
0.
6172840.
54200.
0001080.
0002290.
4729290.
63990.
036151477.3289R-squared-
0.032696Mean dependentvar S.D.
528.3927Adjusted R-squared
536.9613dependentvar Akaike info
15.50149S.E.of regressionSum
8073168.criterion Schwarz criterion
15.64027squaredresidLog-
237.2732Hannan-Quinn criter.
15.54673likelihood F-statistic
0.525089Durbin-Watson stat
2.262274从检验结果可以看出，nK2Obs*R-squared对应的伴随概率为
0.571〉
0.05,所以接受原假设，表明模型不存在异方差实验名称异方差实验目标
1.知识目标1掌握异方差产生的原因和后果；2掌握异方差的检验原理；3掌握异方差的补救原理能力目标1能够建立多元线性回归模型；2能够应用Eviews对多元线性回归模型进行参数估计并进行回归方程解读；3能够应用Eviews对异方差进行诊断和解读；4能够使用加权最小二乘法解决异方差性问题价值目标1风险无处不在，合理的风险损失转嫁对于维护社会稳定、提高人民生活水平、推进社会稳定进步有重要的作用加强大学生保险意识教育，防范和妥善化解各类校园安全事故责任风险，切实维护大学生的切身利益2通过分析各地区原保险收入和赔付支出的数据，让学生理解新中国成立后社会保险领域取得的巨大进步，树立制度自信3通过分析原保险收入和赔付支出的数量关系，引导学生定量研究经济变量之间的逻辑关系特别是因果关系，并应用于解释经济现象、检验经济理论、评估经济政策、预测经济走向实验内容
2.保险作为一种重要的风险管理工具，日益受到人们的重视据统计，从2013年至2022年，国内保险市场的原保险保费收入和保险赔付支出均呈现逐年增长的趋势原保险保费收入约为赔付支出的3倍有余，且两者逐年均递增，但是保费收入的涨幅更快这反映了国内对风险管理的需求和保险市场的潜力随着保险公司的数量不断增加，市场竞争也变得愈加激烈同时，随着人们的投资意识逐渐增强，各类保险产品的销售额也在稳步提升这里收集2021年各地区原保险收入和赔付支出的数据，通过线性回归模型研究赔付支出随原保险收入的变化趋势表12021年各地区原保险收入和赔付支出亿元地区原保险保费收入X原保险赔付支出Y北京市
2526.
93838.47天津市
660.
47187.3河北省
997.
5336.99山西省
1994.
5636.95内蒙古自治区
645.
56231.12辽宁省
980.
03398.79吉林省
691.
29242.81黑龙江省
995.
47339.29上海市
1970.
9737.95江苏省
4051.
11254.
782484.
66869.84浙江省
1379.
67519.27安徽省
1051.
79347.06福建省
909.
6334.14江西省山东省
2816.
49977.93河南省
2360.
03890.
631878.
11577.34湖北省
1508.
75528.9湖南省
4153.
21414.99广东省广西壮族自治区
780.
6293.
45198.
374.61海南省重庆市
965.
5302.17四川省
2204.91793贵州省
496.
26206.95云南省
690.2286西藏自治区
39.
9829.3陕西省
1052.
37338.55甘肃省
490.
32174.57青海省
106.
8938.78宁夏回族自治区
211.
1473.04新疆维吾尔自治区
685.
69287.27实验原理
3.异方差性是指，对i i=l,2,…,n,其中n为观测值的个数Varui=of即所有观测值的分散程度随解释变量的变化而变化如果观测数据出现了异方差，会使得参数估计结果无偏非有效，参数显著性检验失效，同时预测结果不可靠异方差性常用检验方法如下1图示检验法2white检验法如果检测到异方差，可以使用加权最小二乘法解决加权最小二乘法就是对较小的西给予较大的权数，对较大的或给予较小的权数，从而使£媛更好地反映孑对残差平方和的影响通常普通最小二乘法的权值可以考虑取值为1/x,l/x-2,l/sqrtx等注意事项
4.实验过程中，需要注意1使用残差图形进行异方差的检验时，先进行回归，生成残差项resid,然后基于残差项计算残差的平方2使用加权最小二乘法时，合理的选择权值建立回归模型，回归模型建立之后仍然需要通过white检验判断是否存在异方差实验步骤
5.
1.建立工作文件并录入数据数据属于截面数据，所以在Workfile structuretype中选择截面数据Unstructured/Undated,输入样本数量21,如下图所示单击0K,然后生成一个新的工作文件，如下图所示:
2.创建序列在命令窗口输入语句data XY,如下图所示5EViewsFile EditObject View Proc QuickOptions Add-ins WindowHelp dataXY点击回车键之后，出现数据录入界面（以表格形式出现）再将表格中的数据通过复制、粘贴的方式写入Eviews的数据表格，如下图所示:回Group:UNTITLED Workfile:UNTTLED::Untitled\ViewProcObjectPrintNameFreezeDefault SortTranspose Edit*.
626.93obs XY
12526.
9301838.
47002660.
4700187.
30003997.
5000336.
990041994.
500636.
95005645.
5600231.
12006980.
0300398.
79007691.
2900242.
81008995.
4700339.
290091970.
900737.
9500104051.
1001254.
780112484.
660869.
8400121379.
670519.
2700131051.
790347.
060014909.
6000334.
1400152816.
490977.
9300162360.
030890.
6300171878.
110577.
3400181508.
750528.
9000194153.
2001414.
99020780.
6000293.
450021198.
300074.
6100022965.
5000302.
1700232204.
910793.
000024496.
2600206.95002E
690.
2000286.
00002639.
9800029.
30000271052.
370338.
550028490.
3200174.570029-mA oonn7QnnnQQ
3.设定模型，用普通最小二乘法估计参数设定模型为*=61+62点击主界面菜单Quick\Estimate Equation,弹出对话框不过框中没有设定回归模型，可以自己输入Y cX（注意被解释变量y一定要放在最前面，变量间留空格）单击确定，之后可得回归结果，如下图所示EquationEstimation XSpecificationOptionsEquationspecificationDependentvariablefollowedbylistofregressorsincludingandPDLterms,ORan explicitequation likeY=c1+c2aX.Sample:131MethodLS-LeastSquaresNLSand ARMA▼Estimationsettings巧、=Equation:UNTITLED Workfile:UNTITLED::Untitled\-D XViewProcObjectPrintNameFreezeEstimateForecastStatsResidsDependent Variable:Y Method:Least SquaresDate:07/12/23Time:11:16Sample:131Included observations:31VariableCoefficientStd.Error t-Statistic Prob.C
22.
9598312.
067341.
9026420.0671X
0.
3299450.
00706146727900.0000R-squared
0.986893Mean dependentvar
469.7497Adjusted R-squared
0.986441S.D.dependentvar
352.0084S.E.of regression
40.98947Akaikeinfocriterion
10.32685Sum squaredresid
48723.97Schwarzcriterion
10.41936Log likelihood-
158.0662Hannan-Quinn enter.
10.35701F-statistic
2183.497Durbin-Watson stat
2.428437ProbF-statistic
0.
0000004.模型检验和异方差诊断该模型K2=
0.986893,可决系数较高，X对Y有显著影响但是X的系数为
0.33,那么认为原保险保费收入每增加1元，平均来说原保险赔付支出增加
0.33元这里得出的结论可能是不可靠的，由于各地区原保险保费收入不同，原保险赔付支出不同，这种差异使得模型很容易产生异方差，从而影响模型的估计和运用为此需要对模型是否存在异方差进行检验常用的异方差检验方式有两种图形检验法和white检验法1图形检验法建立回归模型之后，主界面的变量resid保存了残差，在命令窗口输入genr e2二resiT2生成残差平方序列e2,如下图所示:0EViewsFile EditObject ViewProc QuickOptions Add-ins WindowHelp dataX Ygenre2=resi F2因Workfile:UNTITLED-BJCIView|ProcObject|PrintSaveDetails*/-Show FetchStoreDeleteGenrSample©Range:121-21obs Filter,Sample:!21-21obs回车，workfile界面出现生成的变量e2；Untitled.NewPage,0000id绘制e2对X的散点图，先鼠标右键选中X作为横轴，按住Ctrl键，再选中e2作为纵轴，点击主界面的quick-graph出现如下界面:点击0K Specific选择Scatter,点击0K得到残差平方散点图。
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