這章編程題前就一道習(xí)題，一并寫了吧。

7.1僅需將方程左右兩側(cè)同除inc即可使擾動(dòng)項(xiàng)同方差。下面是Wooldridge教材給的解析。

7.2（1）先進(jìn)行回歸分析。

以擬合值和所有解釋變量進(jìn)行檢驗(yàn)的p值均接近0，強(qiáng)烈拒絕同方差假設(shè)，認(rèn)為存在異方差性。

（2）實(shí)際上，BP檢驗(yàn)是僅對(duì)擾動(dòng)項(xiàng)條件方差與解釋變量是否存在線性相關(guān)進(jìn)行檢驗(yàn)，而懷特檢驗(yàn)是不僅檢驗(yàn)是否存在線性相關(guān)，還檢驗(yàn)是否存在非線性相關(guān)。所以從邏輯上來(lái)說(shuō)，異方差性不通過(guò)BP檢驗(yàn)則更無(wú)法通過(guò)White檢驗(yàn)。也可利用如下命令判斷：

顯然不通過(guò)White檢驗(yàn)。

7.3（1）通過(guò)散點(diǎn)圖可以看出，隨著解釋變量的增大，散點(diǎn)偏離回歸直線的程度增加，推測(cè)可能存在異方差，且擾動(dòng)項(xiàng)的異方差與解釋變量正相關(guān)。

（2）分別進(jìn)行有常數(shù)項(xiàng)和無(wú)常數(shù)項(xiàng)的回歸，雖然后者統(tǒng)計(jì)上更顯著，但是從經(jīng)濟(jì)意義上來(lái)講，即使沒有收入也必須吃飯，產(chǎn)生食物開支，所以回歸方程過(guò)原點(diǎn)是不合理的。

（3）利用全部解釋變量和擬合值進(jìn)行的BP檢驗(yàn)結(jié)果均說(shuō)明，可以在5%（甚至1%）的顯著性水平下拒絕原假設(shè)，認(rèn)為存在異方差。同理可推斷White檢驗(yàn)結(jié)果相同。

（4）結(jié)果顯著，拒絕原假設(shè)，認(rèn)為存在異方差。

（5）先利用. rvfplot和. rvpplot income命令查看一下原來(lái)的殘差圖。直觀上就可以發(fā)現(xiàn)異方差性非常明顯，注意到左側(cè)坐標(biāo)值達(dá)到了±200的數(shù)量級(jí)。

接下來(lái)按題目要求繪制散點(diǎn)圖和線性擬合圖。

再次利用rvfplot和rvpplot income命令查看一下新回歸方程的殘差圖，發(fā)現(xiàn)在殘差在±1區(qū)間波動(dòng)，遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于原來(lái)的情況，可以認(rèn)為是消除了異方差。這里要注意重新reg一次。

本小題命令如下所示。

（6）回歸結(jié)果如下所示。

（7）BP檢驗(yàn)不顯著，認(rèn)為不存在異方差。

（8）White檢驗(yàn)不顯著，認(rèn)為不存在異方差。

僅供參考，如有錯(cuò)誤請(qǐng)?jiān)谠u(píng)論區(qū)指出。

補(bǔ)充：檢驗(yàn)的結(jié)果在統(tǒng)計(jì)上是“顯著”的，是指樣本和總體之間的差別不是由于抽樣誤差或偶然而造成的，表示在原假設(shè)下出現(xiàn)了特例，應(yīng)當(dāng)拒絕原假設(shè)。即結(jié)果顯著=拒絕原假設(shè)。