少Р0.583832%。Р Р3.多重共线性的检验。Р 因为模型中只有两个解释变量X1、X3,多重可决系数为0.99925,T检验的值的绝对值分别为3.896855、59.39519、21.85375均大于t0.025(27)=2.052,F检验的值为19329.7大于F0.05=(2 ,27)。这样,我们可以认为该模型并不存在多重共线性。Р4. 异方差检验Р(1)采用G—Q方法进行异方差的检验Р按排序照X3Р由于N=30, C=N/4=7.5,所以删除位于中间的8个数据,得到两个容量为11的子样本。对于两个子样本分别作OLS回归,求各自的残差平方和RSS1和RSS2Р子样本1(Sample:1978 1988):РY =11.89632+0.838582x1-0.147480x3+eiР (1.865822 )(18.75222 )(-0.931412 )РR2= 0.997474 RSS1= 369.2859Р子样本2(Sample:1997 2007):РY = 209.2087+ 0.749724x1 -0.479782+eiР(1.240612 ) (8.765357 ) (-3.715694 ) РR2= 0.99685 RSS=2 26781.49Р计算F统计量РF= RSS2/RSS1=26781.49/369.2859=72.5224Р在5%的显著性水平下,自由度为(8,8)的F分布的临界值为F0.05 ( 8,8) =3.44,据此拒绝两组子样本方差相同的假设,表明该总体随机干扰项存在单调递增型异方差。Р采用加权最小二乘法对原模型进行回归,即用1/|resid|为权重进行加权最小二乘估计(WLS),则有:РY = 43.58984+ 0.832485x1 -0.602905x3 +eiР (45.05939) (303.7715) (-123.7515)
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