G—Q检验是用来检验异方差的，可用于检验各类型的异方差

下列关于异方差性检验的叙述，正确的是( )。

A．通过图示法可以精确断定模型是否存在异方差性

B．G-Q检验需要对样本进行排序

C．G-Q检验不需要对样本进行排序

D．怀特检验需要对样本进行排序

G-Q检验可以用于检验( )的异方差。

A．单调递增或单调递减

B．单调递减或复杂型

C．单调递增或复杂型

D．各种类型

A、戈德菲尔德一匡特检验

B、White检验

C、Gleiser检验

D、方差膨胀因子检验

下列关于Goldfeld-Quandt异方差检验的提法中，错误的有( ) 。 多选

A. G-Q检验统计量不一定都大于0 

B. G-Q检验必须先按变量的变量值进行排列 

C. G-Q检验需要将样本分为两个子样本 

D. G-Q检验统计量一般为大于1的值 

E. G-Q检验统计量在同方差下服从卡方分布

表4-15给出了美国18个行业1988年研究开发(R&D)费用支出Y与销售收入X的数据。请用Park检验、Gleiser检验、Goldfeld-Quandt检验与White检验检验Y关于X的回归模型是否存在异方差性?若存在异方差性，请尝试消除它。

  

表4-15单位：百万美元 序号 研究开发费用Y 销售收入X 序号 研究开发费用Y 销售收入X 1 62.5 6375.3 9 509.2 70761.6 2 92.9 11626.4 10 6620.1 80522.8 3 178.3 14655.1 11 3918.6 95294.0 4 258.4 21869.2 12 1595.3 101314.1 5 494.7 26408.3 13 6107.5 116141.3 6 1083.0 32405.6 14 4454.1 122315.7 7 1620.6 35107.7 15 3163.8 141649.9 8 421.7 40295.4 16 13210.7 175025.8 9 509.2 70761.6 17 1703.8 230614.5

表4-15给出了美国18个行业1988年研究开发(R&D)费用支出Y与销售收入X的数据。请用Park检验、Gleiser检验、Goldfeld-Quandt检验与White检验检验Y关于X的回归模型是否存在异方差性?若存在异方差性，请尝试消除它。

表4-15单位：百万美元
序号	研究开发费用Y	销售收入X	序号	研究开发费用Y	销售收入X
1	62.5	6375.3	9	509.2	70761.6
2	92.9	11626.4	10	6620.1	80522.8
3	178.3	14655.1	11	3918.6	95294.0
4	258.4	21869.2	12	1595.3	101314.1
5	494.7	26408.3	13	6107.5	116141.3
6	1083.0	32405.6	14	4454.1	122315.7
7	1620.6	35107.7	15	3163.8	141649.9
8	421.7	40295.4	16	13210.7	175025.8
9	509.2	70761.6	17	1703.8	230614.5

A、图示检验法

B、Gleiser检验

C、White检验

D、Park检验

E、样本分段比较法检验

A.异方差性

B.自相关性

C.随机解释变量

D.多重共线性

本题使用JTRAIN.RAW中的数据。

(i)考虑简单回归模型

其中，scrap表示企业的废品率，grant表示是否得到工作培训津贴的一个虚拟变量。你能想到u中的无法观测因素可能会与grant相关的原因吗?

(ii)利用1988年的数据估计这个简单的回归模型。(你应该有54个观测。)得到工作培训津贴显著地降低了企业的废品率吗?

(iii)现在增加一个解释变量log(scrap87)。这将如何改变grant的估计影响?解释grant的系数。相对于单侧备择假设它在5%的显著性水平上统计显著吗?

(iv)相对双侧备择假设，检验log(scrapg)的参数为1的虚拟假设。报告检验的P值。

(v)利用异方差-稳健标准误，重复第(iii)步和第(iv)步，并简要讨论任何明显的差异。