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1、eviews 异方差、自相关检验与解决办法一、异方差检验：1 相关图检验法LS Y C XGENR E=RESIDGENR E2=EA2SORT XSCAT X E2对模型进行参数估计求出残差序列求出残差的平方序列对解释变量X 排序画出残差平方与解释变量X 的相关图2 戈德菲尔德 匡特检验已知样本容量n=26 ，去掉中间 6 个样本点(即约 n/4 )，形成两个样本容量均为10的子样本。SORT XSMPL 1 10LS Y C XSMPL 17 26LS Y C X将样本数据关于X 排序确定子样本1求出子样本1的回归平方和RSS1确定子样本2求出子样本2的回归平方和RSS2计算 F 统计量并
2、做出判断。解决办法3 加权最小二乘法LS Y C X最小二乘法估计，得到残差序列GRNR E1=ABS(RESID) 生成残差绝对值序列LS(W=1/E1) Y C X 以 E1 为权数进行加权最小二成估计、自相关1 图示法检验LS Y C XGENR E=RESIDSCAT E(-1) EPLOT E最小二乘法估计，得到残差序列生成残差序列et et-1 的散点图还可绘制 et 的趋势图2 广义差分法LS Y C X AR(1) AR(2) 首先，你要对广义差分法熟悉，不是了解，如果你是外行，我奉劝你还是用 eviews 来做就行了，其实我想老师要你用 spss 无非是想看你是否掌握广义差分
3、，好了，废话不多说了。接着，使用spss16来解决自相关。第一步，输入变量，做线性回归，注意在 Liner Regression 中的Statistics中勾上 DW,在save中勾Standardized,查看结果，显然肯定是有自相关的 （看 dw 值） 。第二步，做滞后一期的残差，直接COPY 数据（别告诉我不会啊） ，然后将残差和滞后一期的残差做回归，记下它们之间的 B 指（就是斜率） 。第三步，再做滞后一期的 X1和Y1,即自变量和因变量的滞后一期的值，也是直接COPY。第四步，最后定义两个新变量，即 X2=X-B*X1 ， Y2=Y-B*X2 ，最后做 X2 和 Y2 的回归，这样广义差分就完成了。但是这仅仅只是一次广义差分，观察X2 和 Y2 的回归分析表，如果DW 值仍然显示有自相关，则还要做一次差分，即重复上述步骤即可。一般来说，广义差分最多做2 次就行了。 。 。本 文 来 自 : 人 大 经 济 论 坛 SPSS 专 版 版 ， 详 细 出 处 参 考 ： http:/bbs.pinggu.org/forum.php?mod=viewthread&tid=289529&page=1