eviews的異方差檢驗(yàn)-資料下載頁
2025-05-10 13:40本頁面
【正文】 11 圖 12 圖 13 圖 14 由上述各回歸結(jié)果可知，各回歸模型中解釋變量的系數(shù)估計(jì)值顯著不為 0且均能通過顯著性檢驗(yàn)。所以認(rèn)為存在異方差性。 ⑷由 F值或確定異方差類型 Gleiser檢驗(yàn)中可以通過 F值或 值確定異方差的具體形式。本例中，圖 11所示的回歸方程 F值（ ）最大，可以據(jù)此來確定異方差的形式。 2R2R二、運(yùn)用加權(quán)最小二乘法消除異方差 權(quán)數(shù)采用 ，如果仍然存在異方差，可以嘗 試其他權(quán)數(shù) 在命令窗口輸入 genr w1=1/abs(resid) 回車 然后輸入 LS（ W=W1） Y C X 得到以下方程 e1在方程窗口點(diǎn) View\Residual Test\White Heteroskedastcity(no cross terms), 進(jìn)行 White檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)異方差已經(jīng)消除。如下圖 三、在回歸之前，對原序列均取對數(shù)，然后對對數(shù)序列進(jìn)行回歸，有時(shí)能消除異方差
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