stata软件对截面数据分析，存在异方差，如何消除？stata怎么操作？

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收藏 2012-03-17

我进行了回归分析，
   Source |    SS    df    MS             Number of obs =    59
-------------+------------------------------          F(  6, 52) = 6.06
   Model |  .021818075    6  .003636346          Prob > F    =  0.0001
Residual |  .031203833 52  .000600074          R-squared    =  0.4115
-------------+------------------------------          Adj R-squared =  0.3436
   Total |  .053021907 58  .000914171          Root MSE    = .0245
------------------------------------------------------------------------------
      ROE |    Coef. Std. Err.    t P>|t|    [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
      LEV |  -.0303372 .033601 -0.90 0.371 -.0977625 .0370881
      SSP | .0693262 .0314949    2.20 0.032    .006127 .1325253
      CSP | .0202609 .0301242    0.67 0.504 -.0401878 .0807096
      LH |  -.0042244 .0303913 -0.14 0.890    -.065209 .0567603
      grow | .059987 .0127388    4.71 0.000    .0344246 .0855493
      liqu |  -.0313489 .0418135 -0.75 0.457 -.1152538    .052556
   _cons | .0663309 .0173971    3.81 0.000    .0314211 .1012407
------------------------------------------------------------------------------

并进行了异方差检验，结果是这样：
. hettest
Breusch-Pagan / Cook-Weisberg test for heteroskedasticity
      Ho: Constant variance
      Variables: fitted values of ROE
      chi2(1)    = 10.90
      Prob > chi2  = 0.0010
别人说存在异方差，怎么看出来的？存在异方差，那怎么消除呢。
多重共线性也检验了，结果是这样：

. vif
Variable |    VIF    1/VIF
-------------+----------------------
      LEV |    1.58 0.634768
      liqu |    1.56 0.639678
      grow |    1.33 0.751801
      CSP |    1.19 0.842417
      LH |    1.14 0.874456
      SSP |    1.05 0.953734
-------------+----------------------
Mean VIF |    1.31
这个结果对否存在共线性，怎么看？
求高手解答呀~论文需要，急求！！！！！谢谢啦~

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哈皮朋友

2012-3-17 11:17:42

hettest 是BP检验的命令，其原假设是模型存在同方差。从你回归的P值为0.001，非常的小，故应强烈拒绝同方差的原假设，即认为这个模型存在异方差问题。对异方差的处理，有如下几种方法：1，ols+稳健标准差；.2，广义最小二乘法GLS；3，加权最小二乘法WLS；4，可行广义最小二乘法FGLS；
相关命令依次如下：1， ols y xx1 x2 x2 ,r （r表示文件标准差）
               2，xtgls y x1 x2 x3
                        3, resquietly reg y x1 x2 x3 (quietly不显示命令运行结果)
                           Predict el, res
                           g e2=el^2 (生成残差的平方)
                           g lne2=log(e2)
                           reg lne2 varname, noc
                     R值很大，即该解释变量与残差高度相关
                     Predict lne2f
            去掉对数，即得到WLS索要使用的权重之倒数：
                     g e2f=exp(lne2f)
            wls回归 reg depvar varlist [aw=1/e2f]

vif 是反差膨胀因子，其值超过10才会认为存在多重共线性。从你的结果来看最大的vif为1.58，远小于10，故不必担心存在多重共线性。