1樓：瀟小尛
求迴歸估計式並計算et²
求輔助函式
計算提出假設檢驗
2樓：送去了沒
檢驗異方差性的方法有：1）圖示檢驗法。①相關圖分析。
②殘差圖分析。2）goldfeld-quandt檢驗法。3）懷特(white)檢驗。
4）帕克檢驗（parktest)和格里奇檢驗（glejsertest）。
3樓：浮誇de丿未來
按路徑view=〉residual tests=〉white heteroskedasticity（no cross terms or cross terms），進入white檢驗。此檢驗為一個方程迴歸後的操作結果，迴歸方程操作後，點view-residual test-heteroskedasticity test-white即可進行。
4樓：再多一些噴子吧
圖示檢驗法。相關圖分析。殘差圖分析。goldfeld-quandt檢驗法。懷特(white)檢驗。帕克檢驗（parktest)和格里奇檢驗（glejsertest）
5樓：不懂24k黑的白
為什麼你的頭像和我朋友的頭像那麼像
我不太會用eviews進行異方差檢驗，我用的懷特檢驗法得到了如下圖的結果，不太懂到底有沒有異方差
6樓：匿名使用者
懷特檢驗看n*r^2與相應卡方分佈臨界值（x^2（r））的大小。
n為樣本容量，r^2為相關係數，x為卡方符號，r為輔助方程中解釋變數個數。xx^
x*x2
x2x2^2
由此看輔助方程中解釋變數個數共5個，所以你去查卡方分佈表，查表得，在5%顯著性水平（如果你的問題所取得顯著性水平不是5%，那就換成你的顯著性水平再查）下，此臨界值為11.072。比較11.
072與n*r^2的大小（樣本容量自己數數），前者大，則沒異方差，否則有。
7樓：冰樹鳳凰盛夏
obs*r-squared 4.616402 probability 0.464462
看這個卡方分佈，後面的p值越接近於0，異方差就嚴重了，這裡為0.464462. 所以不存在有害的異方差
8樓：難道的棒棒
不需要查表，看後面p值即可，大於0.05，不存在異方差性
計量經濟學中用懷特（white）檢驗修正了異方差性，進行自相關檢驗時發現該模型還有序列自相關，該如何修正
9樓：匿名使用者
看你的目的是什麼啦，如果僅僅估計引數，無論是異方差還是自相關，你的引數都是無偏的；但方差較大，**準確度較低。
你要克服異方差同時還有自相關，建議擬採用fgls（可行廣義二乘），可同時達到目的。廣義差分儘管也可以，但損失自由度，而且要你自己推斷出相關係數。
但我覺得奇怪的是，你為什麼同時既有異方差又有序列相關；所以我覺得你很可能是有遺漏變數，遺漏變數進入殘差項中，且與自變數相關，最終會導致你估計非無偏且非一致。
所以，最好先用直接做迴歸，後得到的殘差，與自變數測下相關性；如相關性強，則說明存在遺漏變數。然後你採用工具變數法進行迴歸就可以了。
10樓：匿名使用者
科克倫—奧科特迭代或者普萊斯—溫斯特差分
eviews中異方差檢驗懷特檢驗怎麼看
用eviews，多個解釋變數（4個）的異方差懷特檢驗怎麼做？ 做出來的結果和查表結果衝突，是什麼原因呢？
11樓：匿名使用者
顯著水平是多少？ 如果α是0.05的話 p值<α ，拒絕原假設，存在r階arch效應
12樓：匿名使用者
檢驗現實不存在異方差現象了。。。
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