请问怎么用eviews8做异方的white检验？

P值0.38可以接受原设，即不存先用DW求出ρ...ρ=1-最最常用的是第三种怀特检验。核心原理是判断ui由xi解释程度的高低，越高越有异方。(DW/2)在异方

异方检验有哪些方法？

6、点击上面的【Name】，随机命名名称，点击【对于有自相关性的ut(t是下标..下同)OK】就可以了。

异方检验主要有三种方法

white检验_white检验一元模型white检验_white检验一元模型


white检验_white检验一元模型


white检验_white检验一元模型


Goldfeld-Quandt 检验又称为样本分段法、法，由Goldfeld和Quandt 1965年提出。这种检验的思想是以引起异方的解释变量的大小为顺序，去掉中间若干个值，从而把整个样本分为两个子样本。

1）图示检验法：①相关图分析。②残图分析。

由于异方通常被认为是由于残的大小随自变量的大小而变化，因此，可以通过散点图的方式来简单的判断是否存在异方。具体的做法是，以回归的残的平方2ie为纵坐标，回归式中的某个解释变量ix为横坐标，画散点图。如果散点图表现出一定的趋势，则可以判断存在异方。

3）怀特(white) 检验和格里奇检验（ Glejser test）。

1、 何德旭 王朝阳;时间序列计量经济学：协整与有条件的异方自回归[N];科学院院报;2003年

2 、唐少明;基于APARCH—GED模型的期货头寸风险量化方法[N];期货日报;2008年

3、 国泰君安证券 蒋瑛琨彭艳 博士 国泰君安期货研究负责人 马忠强;期指到期日效应实证成果综述及经典实证检验方法[N];期货日报;2007年

4 、广发期货 戴伟高;实盘交易大赛和序列分析技术[N];期货日报;2008年

5 、裴勇;诺贝尔奖得主恩格尔自回归条件异方模型在期货研究中的应用(1)[N];期货日报;2004年

6 、近年通胀与经济形势关联研究[N];上海证券报;2005年

7 、孔祥毅;从宏观视角研究金融的复杂性[N];科学报;2009年

10 、记者 王洁明 吴平;经济时间数列难题[N];新华每日电讯;2003年

固定效应模型是否需要进行white 检验

regress y x1 x2 //做y对X1和X2的回归

面板数据确定采用固定效应还是随机效应需要做hauan test(豪斯曼检验)。过程是，先对面板数据做随机性检验，在结果窗口的PROC菜单下选择hauan test就可设残和x满足如下的函数：以了，检2）P与a比较，P

F检验是判断方程是混合方程、变截距方程还是变系数方程，需要求解三个方程的残平方和。豪斯曼检验是确定常数项的固定或者随机效应的。两个是不同的问题。

具体方法是：用EVIEWS先对回归方程做混合模型求解，在结果中有一项Sum squared resid(在结果的下面，R平方值的旁边)，这个就是残平方和，这个值就是S3；然后在用变截距模型求解，得出S3，是变系数模型，得出S1。有了这三个值，F值自己手算就可以了。

white 检验只需要看nr2还需要看t检验显著吗

测量7、上面的方式就已经建立这个模型，打开刚刚命名的文件，看“D-W”值【命令方式】IDENT RESID，我们这里是看这个德宾沃森统计量是否大于1，大于1就没有自相关，小于1就需要进行自相关的修正了。误

模型诊断——异方

3）把DW和dl 和du作比较：DW《dl和4-dl如设3 被破坏，出现

即对于不同的样本点，随机误项的方不再是 常数，则认为出现了异方性。

同方定下

异方的情况下

略去了某些重要的解释变量

模型设置错误

储蓄函数

学习模型

线性无偏非chi2(20)=26.27是怀特检验中的统计量的值，其自由度是20。判断是否存在异方用Prob > chi2=0.1569。有效

大样本你次LS出来的D-W记下来...的时候不具有一致性 且不具有渐进有效性

变量显著检验失去意义

预测失效

在检验中都用残代替了随机误项

构造了一个关于残和x的统计量r

并做显著性检验

t服从自由度为n-2的t分布。如p<0.05就拒绝原设认为残和x相关，存在异方。反之则认为不存在异方。

park检验：

对其进行OLS如 显著则认为残和x有关，存在异方。反之则认为不存在异方。

park检验只能用于一维，对于多元线性回归，可以用White检验来构造异方结构。

由于异方的情况下

为一个异方结构函数，在park检验中

下面是white检验的结果，请问这表示模型是同方还是异方？为什么

自相关的话修正方法还是以广义分为主吧...不妨设

异方性（heteroscedasticity ）是相对于同方而言的。所谓同方，是为了保证加权最小二乘估计回归参数估计量具有良好的统计性质，经典线性回归模型的一个重要定：总体回归函数中的随机误项满足同方性，即它们都有相同的方。

white检验p值怎么看 stata

2）查表：在德宾-沃森d统计量找到你估计模型的n（样本容量）和k（解释变量个数）及a对应的d 其前一年的人均消费X2的回归。X2表示消费惯性。l和du；

怀特检验的原设是同方，Prob > chi2 =0.1569表示在原设为真的情况下，观测到的数值出现的概率是0.1569，是否拒绝原设取决于是否认为以0.1569概率出现的是小概率，只要选取显著性水平值小于0.1569，就都不能拒绝原设。而一般做检验的显著性水平选9 、俞勤宜 张泓骏;将计量统计法应用于经济学研究[N];科学院院报;2004年取1%，5%或10%都比0.1569要小，因此在这次检验中不管采用上述哪一种显著性水平都不应该拒绝原设，即认为不存在异方现象。

怀特检验和bp检验结果不一样怎么办

可以在option里找到加权最小二乘法的选项。但对于Eviews7.0,界面变化了，原来option里的选项取消了。这时，无法使用菜单作来实现加权最小二乘法，可以使用命令方式： data w1,这是生成一个名字为w1的权数序列，然后， w1=1/abs(resid)，这是计算了权数，残的倒数。 ls(w=w1) y c x,这就是加权最小二乘法的命令方式)

怀特检验和bp检验结果不一样怎么办如果发现bp检验如果使用拟合值，则结我替别人做这类的数据分析蛮多的果与white检验相反，

white检验是对方进行关于解析变量的回归，arch检验是方进行残平方的回归。在样本26的情况下进行arch检验吧。white、检验要大样本，况且你有5个变量white检验的话，在估计后可用数据就好少了。不过一般检验两个都进行。他们从两个方面去验证异方的性质。

但使用原始值时结果与WHITE检验相同，哪位解释下，在此先谢过？附件是数据。以下是我做的过程。

例题3.2.2城镇居民2006年的消费支出Y对人均可支配收入X1和

. estat hettest, normal /B-P检验的原意，同方设/

Stata的white检验结果为chi2(16）=17.00，Prob>chi2=0.3856，请问是否存在异方性，为什么？

【菜单方式】在方程窗口中点击 ViewResidual

Prob > chi2 =偏相关系数检验 0.3856

在至少10%的概率上接受“不存在异方”的原设，所以结果应该是不了解。“不存在异方”

计量经济学中用怀特（White）检验修正了异方性，进行自相关检验时发现该模型还有序列自相关，该如何修正

estat hettest //异方的BP检验

不过楼主也可以考虑更换模型...因为有时候换成对数模型不仅能更好的拟合...也可以避免自相关...

8 、王龙云;诺贝尔经济学奖看重技术方法研究[N];经济参考报;2003年

有:ut=ρut-1+vt 回归出vt

我们将原方程两端同时除以 并对其做OLS即可消除异方性

代入原模型(也就是在原模型后面+vt)...在原模型的t-1期(把下标t改成t-1)两边同乘ρ...再与原模型相减..即可...

我也不是记得很清楚了...手边没有书...楼主还是参考吧

Eviews?..貌似需要手动...

先genr一个新的vector ρ=1-(DW/2)

然后在原来的回归子series 按以上作...比如你的是series y

然后赋给新的序列如 y..

再GLS一次就可以了......

科克伦—奥科特迭代或者普莱斯—温斯特分