Bài thảo luận môn kinh tế lượng
Nhóm 2 –Lớp học phần : 0905AMAT0411
Đề tài: Hiện tượng phương sai sai số thay đổi ,
cách phát hiện và khắc phục.
I. Ví dụ 1
 Bảng số liệu gồm 3 biến
obs Y X Z
1 66.00000 6.000000 7.000000
2 72.00000 7.000000 6.000000
3 78.00000 7.000000 5.000000
4 82.00000 8.000000 5.000000
5 74.00000 8.000000 6.000000
6 90.00000 10.00000 6.000000
7 102.0000 11.00000 5.000000
8 108.0000 12.00000 5.000000
9 112.0000 12.00000 4.000000
10 118.0000 13.00000 4.000000
 Lập hàm hổi quy mẫu Ŷ = β1+β2*X+β3*Z
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 04/09/09 Time: 10:11
Sample: 1 10
Included observations: 10
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 55.29630 10.84960 5.096621 0.0014
X 6.083333 0.492335 12.35607 0.0000
Z -4.203704 1.299147 -3.235743 0.0143
R-squared 0.986862 Mean dependent var 90.20000
Adjusted R-squared 0.983108 S.D. dependent var 18.55802
S.E. of regression 2.411941 Akaike info criterion 4.842066
Sum squared resid 40.72222 Schwarz criterion 4.932841

 Tạo biến e2 = e^2
1. Kiểm định
 Kiểm định Park
Dependent Variable: LOG(E2)
Method: Least Squares
Date: 04/09/09 Time: 10:17
Sample: 1 10
Included observations: 10
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 24.21826 8.412174 2.878954 0.0205
LOG(YF) -5.385885 1.874718 -2.872903 0.0207
R-squared 0.507801 Mean dependent var 0.074239
Adjusted R-squared 0.446276 S.D. dependent var 1.570787
S.E. of regression 1.168864 Akaike info criterion 3.326799
Sum squared resid 10.92995 Schwarz criterion 3.387316
Log likelihood -14.63399 Hannan-Quinn criter. 3.260412
F-statistic 8.253573 Durbin-Watson stat 2.208081
Prob(F-statistic) 0.020736
P-value = 0.0207 < 0.05 => Có hiện tượng phương sai sai số thay đổi
 Kiểm định Glejser
Dependent Variable: ABS(E)
Method: Least Squares
Date: 04/09/09 Time: 10:18
Sample: 1 10
Included observations: 10
Variable
Coefficien
t Std. Error t-Statistic Prob.
C 5.700307 2.109986 2.701585 0.0270
YF -0.047121 0.022965 -2.051894 0.0743

Prob(F-statistic) 0.221264
R
2
hq phụ
= 0.350122
Dùng kiểm định LM = nR
2
hồi quy phụ
= 10× 0.350122= 3.50122
Nếu nR
2
hồi quy phụ
> χ
2
0.05
(2) Bác bỏ H
0
χ
2
0.05
(2) = 5.99
⇒ nR
2
hồi quy phụ
< χ
2
0.05
(2) ⇒ Không có hiện tượng phương sai sai số thay đổi
2. Biện pháp khắc phục
Sử dụng giả thiết 1 : Phương sai của sai số tỷ lệ với bình phương của biến giải thích

7 0.111977
8 0.105505
9 0.130456
10 0.123061
 Và ước lượng của Y1
Last updated: 04/09/09 - 10:31
Modified: 1 10 // fit(f=actual) y1f
1 10.58978
2 10.45785
3 10.98651
4 10.35890
5 9.896329
6 9.110199
7 9.160751
8 8.894495
9 9.202877
10 8.953862
 Kiểm định lại bằng phương pháp Park
Dependent Variable: LOG(E1^2)
Method: Least Squares
Date: 04/09/09 Time: 10:32
Sample: 1 10
Included observations: 10
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C -19.31492 11.32579 -1.705392 0.1265
LOG(Y1F) 6.911710 4.974460 1.389439 0.2021
R-squared 0.194404 Mean dependent var -3.587130
Adjusted R-squared 0.093705 S.D. dependent var 1.251611
S.E. of regression 1.191528 Akaike info criterion 3.365206
Sum squared resid 11.35790 Schwarz criterion 3.425723

24 18.72000 25.00000 5.000000
25 9.800000 25.00000 3.000000
26 13.80000 26.00000 2.000000
27 6.200000 26.00000 0.000000
28 9.120000 28.00000 5.000000
29 18.54000 29.00000 7.000000
30 22.52000 29.00000 4.000000
 Lập hàm hồi quy mẫu Ŷ = β1+β2*X+β3*Z
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 04/16/09 Time: 09:14
Sample: 1 30
Included observations: 30
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 1.602773 1.343437 1.193039 0.2432
X 0.362525 0.063466 5.712073 0.0000
Z 0.674948 0.217137 3.108397 0.0044
R-squared 0.602211 Mean dependent var 9.326333
Adjusted R-squared 0.572745 S.D. dependent var 4.771772
S.E. of regression 3.119056 Akaike info criterion 5.207578
Sum squared resid 262.6698 Schwarz criterion 5.347697
Log likelihood -75.11366 Hannan-Quinn criter. 5.252403
F-statistic 20.43759 Durbin-Watson stat 2.031447
Prob(F-statistic) 0.000004

Tính phẫn dư e
Last updated: 04/16/09 - 09:16
Modified: 1 30 // makeresid
1 -1.519934
2 -0.427615