eviews中怎麼檢測異方差性的存在

學習Eviews中如何利用統計方法檢測異方差性的存在

方法

在電子表格上覆制橫截面的數據.

在Eviews的工作區空白處貼上,點擊完成

如圖, 輸入一元模型,點擊完成.

在工具欄表選擇異方差性測試

選取Breusch–Pagan test,這個測試主要檢定異方差性的存在,點擊確定.

在模型窗口出現Breusch–Pagan test的統計數據, 用於測試異方差性的存在.左邊的檢定統計量適用於手算,右邊的p-value少於5%(選取95%置信區間), 證明了異方差性的存在

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eviews面板數據多重共線性、異方差和殘差檢驗

共線性：

通過了F檢驗，但是模型的某些自變量的係數的t檢驗沒有通過，而且相關係數比較大，這是多重共線性的典型特點。你需要檢驗你的那幾個沒通過t檢驗的自變量是否存在多重共線性。方法很簡單，把他們top ten sls lnsal lnta alr ceo中的其中一個作為因變量 其餘的作為自變量，看能不能通過F檢驗，如果通過了，説明該變量與其餘變量存在多重共線性，沒通過則不存在。存在多重共線性的變量應該刪除一部分。但是如果理論表明該變量對模型確實有影響的話，就不能刪除，一切以理論為依據。

異方差：迴歸過後，在輸出的結果那個窗口中選擇view-其中有一項是residuals tests,看清楚了，肯定有的。然後選擇最後一項Heteroskedasticity Test 再選擇 White，輸出結果就是異方差檢驗的懷特檢驗。

如果eviews時間序列arch檢驗無異方差性，white檢驗有異方差性選擇哪個

對於時間序列，如果存在序列相關那麼white檢驗失效，需用用arch檢驗。

請問，Eviews懷特檢驗結果如下，是不是説明不存在異方差性，接下來該怎麼做？直接做序列相關性檢驗嗎？

是的，不存在

不存在就很好了啊

異方差和序列相關是兩回事，如果沒做的話要做的

我替別人做這類的數據分析蠻多的

什麼是懷特穩健標準誤 在Eviews裏怎麼實現啊

懷特穩健標準誤是指：其標準差對於模型中可能存在的異方差，或自相關問題不敏感；基於穩健標準差計算的穩健t統計量，仍然持續是漸進分佈（t分佈）。

Eviews中的對標方法：

1、首先第一步是涉及到：做OLS殘差的平方對OLS擬合值和擬合值的平方的迴歸，要在進行estimation時，按下圖方式操作

2、點擊選擇“option”之後，然後這時候就會進去之後，注意的是要在“White”那裏打鈎，如下圖所示。

3、最後的步驟是確保：在White檢驗中不選Include White cross terms時，只有C，(log(x1))²，(log(x2))²然後就是計算懷特統計量nR²。

請注意：無交叉項的WhInclude White cross terms時，變量只有C,(log(x1))²。

擴展資料：

異方差的穩健標準誤是經濟學術語，英文全稱為Heteroskedasticity-Robust+Standard+Error。

異方差—穩健標準誤是指其標準差對於模型中可能存在的異方差或自相關問題不敏感，基於穩健 標準差計算的穩健t統計量仍然漸進分佈t分佈。在Stata中利用robust選項可以得到異方差—穩健標準誤估計量。

參考資料來源：百度百科-異方差性質-穩健型

eviews修正異方差命令

異方差首先要看殘差序列圖，大概看一看與X是啥關係，再進行修正。當然也可以自己試一試，如選擇1/X^3等等。

在EQUATION（等式）框內輸入：y/X^3 c x/X^3就可以了吧。如果要按照你説的w2=1/x^2進行賦值，必須先生成一個新的序列W2，然後在白色的程序框內輸入：

IS Y*W2 C X*W2就可以了吧

異方差是用懷特檢驗法檢驗的，其實做一個十分完美的迴歸方程是很難的，既要沒有異方差，又要係數、R^2比較好，DW值還得在2附近，不能有共線性，這要求你的數據本身沒問題，方程的形式也是正確的，不然就會出現怎麼搞都搞不定的情況。