1、下表列出了某年中國(guó)部分省市城鎮(zhèn)居民每個(gè)家庭平均全年可支配收入X與消費(fèi)性支出Y的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。地區(qū)可支配收消費(fèi)性支入（X）出（Y）地區(qū)可支配收消費(fèi)性支入（X）出（Y）北京天津河北山西內(nèi)家古遼寧吉林黑龍江上海江蘇江東南北南東西肅海疆浙山河湖湖廣陜甘青新（1）試用普通最小二乘法建立居民人均消費(fèi)支出與可支配收入的線(xiàn)性模型；（2）檢驗(yàn)?zāi)Ｐ褪欠翊嬖诋惾f(wàn)差性；（3）如果存在異方差性，試采用適當(dāng)?shù)姆椒ü烙?jì)模型參數(shù)。解：（1）a.建立對(duì)象，錄入可支配收入X與消費(fèi)性支出Y,如下圖：b.設(shè)定一元線(xiàn)性回歸模型為：點(diǎn)擊主界面菜單QuickEstimateEquation，在彈出的對(duì)話(huà)框中輸入Y、C、X,操作如下圖:(2)a

2、.生成殘差序列。在工作文件中點(diǎn)擊Object'GenerateSeries?,在彈出的窗口中，在主窗口鍵入命令如下“e1=residA2”得到殘差平方和序列el。如下圖：b.繪制el與x的散點(diǎn)圖。按住Ctrl鍵，同時(shí)選擇變量X與e2以組對(duì)象方式打開(kāi)，進(jìn)入數(shù)據(jù)列表，再點(diǎn)擊ViewGraphScatterSimpleScatter，可得散點(diǎn)圖。如上圖：(3)a.設(shè)定一元線(xiàn)性回歸模型為：點(diǎn)擊主界面菜單Quick'EstimateEquation，在彈出的對(duì)話(huà)框中輸入Iog(e1)、CX，得出結(jié)果如下圖：b. 在工作文件中點(diǎn)擊Object'GenerateSeries，在彈出的

3、窗口中，在主窗口鍵入命令如下”w=1/sqr(exp+*x)”得出權(quán)數(shù)W.c. 點(diǎn)擊主界面菜單Quick'EstimateEquation，在彈出的Specification對(duì)話(huà)框中輸入Y、CCX,在Options中的Weightseries中填入權(quán)數(shù)w.如下圖：(1) 結(jié)果DependentVariable:YMethod:LeastSquaresDate:12/5/16Time:19:57Sample:120Includedobservations:20VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.?CR-squared?Meandepen

4、dentvarXAdjustedR-squared.ofregressionSumsquaredresidLoglikelihoodF-statistic?.dependentvar?Akaikeinfocriterion?Schwarzcriterion?Hannan-Quinncriter.?Durbin-WatsonstatProb(F-statistic)得到模型的估計(jì)結(jié)果為：F=估計(jì)結(jié)果顯示，即使在10%勺顯著性水平下，都不拒絕常數(shù)項(xiàng)為零的假設(shè)。(2) 由b的圖可知，殘差平方e1與x大致存在遞增關(guān)系，即存在單調(diào)增型異方差(3) 通過(guò)加權(quán)得出的方程結(jié)果如下：Method:LeastSq

5、uaresDate:12/5/16Time:20:01Sample:120Includedobservations:20Weightingseries:WWeighttype:Standarddeviation(averagescaling)HACstandarderrors&covariance(Bartlettkernel,Newey-Westfixed?bandwidth=VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.?CXWeightedStatisticsR-squared?MeandependentvarAdjustedR-squared?.dependentvar.ofregression?AkaikeinfocriterionSumsquaredresid1585830.?SchwarzcriterionLoglikelihood?Hannan-Quinncriter.F-statistic?Durbin-WatsonstatProb(F-statistic)?Weightedmeandep.WaldF-statistic?Prob(WaldF-statistic)UnweightedStatisticsR-squaredAdjustedR-squar