ACS第三节异方差性的检验常用检验方法：图示检验法Goldfeld-Quanadt检验White检验ARCH检验Glejser检验16
16 第三节 异方差性的检验 常用检验方法: ●图示检验法 ● Goldfeld-Quanadt检验 ● White检验 ● ARCH检验 ● Glejser检验
omet8FC图示检验法P（一）相关图形分析方差描述的是随机变量取值的（与其均值的）离散程度。因为被解释变量与随机误差项u有相同的方差，所以利用分析Y与X的相关图形，可以初略地看到Y的离散程度与X之间是否有相关关系如果随着X的增加，Y的离散程度为逐渐增大（或减小）的变化趋势，则认为存在递增型（或递减型）的异方差。17
17 一、图示检验法 （一）相关图形分析 方差描述的是随机变量取值的（与其均值的）离散 程度。因为被解释变量 与随机误差项 有相同的 方差，所以利用分析 与 的相关图形，可以初略 地看到 的离散程度与 之间是否有相关关系。 如果随着 的增加， 的离散程度为逐渐增大（或 减小）的变化趋势，则认为存在递增型（或递减型） 的异方差。 u Y X X Y Y X Y
ierICS14图形举例用1998年四川省各地市州农村居民家庭消费支出与家庭纯收入的数据，绘制出消费支出对纯收入的散点图，其中用Y表示农村家庭消费支出，X表示家庭纯收入。7.000628005,00020004.000W3165802.0001,000o85000500odo02006008004001.0001.20018X1X
18 用1998年四川省各地市州农村居民家庭消费支出与家庭纯 收入的数据，绘制出消费支出对纯收入的散点图,其中用 Y1 表示农村家庭消费支出， X1 表示家庭纯收入。 图形举例 0 1,000 2,000 3,000 4,000 5,000 6,000 7,000 0 200 400 600 800 1,000 1,200 X Y
ometACSFC（二）残差图形分析设一元线性回归模型为：Y=B+βX+u运用OLS法估计，得样本回归模型为：Y-B+BXe,-Y-y由上两式得残差：绘制出e.对x的散点图如果u不随x，而变化，则表明不存在异方差如果u随X而变化，则表明存在异方差19
19 设一元线性回归模型为： 运用OLS法估计,得样本回归模型为： 由上两式得残差： 绘制出 对 的散点图 ◆如果 不随 而变化，则表明不存在异方差； ◆如果 随 而变化，则表明存在异方差。 （二）残差图形分析 Yi i i = + + β1 2 β X u 1 2 ˆ ˆ ˆ Y =i i β +β X ˆ - i i i e Y Y = 2 i e Xi i u i u Xi Xi
omet二，Goldfeld-Quanadt检验C作用：检验递增性（或递减性）异方差。基本思想：将样本分为两部分，然后分别对两个样本进行回归，并计算两个子样的残差平方和所构成的比，以此为统计量来判断是否存在异方差。）检验的前提条件1、要求检验使用的为大样本容量。2、除了同方差假定不成立外，其它假定均满足。20
20 二、Goldfeld-Quanadt检验 作用：检验递增性(或递减性)异方差。 基本思想：将样本分为两部分，然后分别对两个样 本进行回归，并计算两个子样的残差平方和所构成 的比，以此为统计量来判断是否存在异方差。 （一） 检验的前提条件 1、要求检验使用的为大样本容量。 2、除了同方差假定不成立外，其它假定均满足