全部版块 我的主页
论坛 计量经济学与统计论坛 五区 计量经济学与统计软件 EViews专版
3454 2
2007-12-23

White Heteroskedasticity Test:

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

F-statistic

80.63509

    Prob. F(2,101)

0.000000

Obs*R-squared

63.94970

    Prob. Chi-Square(2)

0.000000

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Test Equation:

 

 

Dependent Variable: RESID^2

 

 

Method: Least Squares

 

 

Sample: 1 105

 

 

Included observations: 104

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.  

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

C

-1011.666

560.9287

-1.803556

0.0743

X

19.63291

1.819448

10.79059

0.0000

X^2

-0.003983

0.000588

-6.772357

0.0000

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

R-squared

0.614901

    Mean dependent var

2838.944

Adjusted R-squared

0.607275

    S.D. dependent var

7618.713

S.E. of regression

4774.477

    Akaike info criterion

19.80838

Sum squared resid

2.30E+09

    Schwarz criterion

19.88466

Log likelihood

-1027.036

    F-statistic

80.63509

Durbin-Watson stat

2.001203

    Prob(F-statistic)

0.000000

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

另外,为什么用White 异方差校正的估计结果和普通最小二乘的参数结果一样?而只是标准差之类的不一样?

Thank you!

二维码

扫码加我 拉你入群

请注明:姓名-公司-职位

以便审核进群资格,未注明则拒绝

全部回复
2007-12-23 18:55:00

从怀特检验的伴随概率看 是存在异方差的

至于楼主最后那个问题 White 异方差校正?没看懂 等高手来答 呵呵

二维码

扫码加我 拉你入群

请注明:姓名-公司-职位

以便审核进群资格,未注明则拒绝

2007-12-28 21:16:00

White估计量就是用来校正异方差的,通过加权的方法,调整参数估计量的方差,和参数估计量本身没有关系

二维码

扫码加我 拉你入群

请注明:姓名-公司-职位

以便审核进群资格,未注明则拒绝

相关推荐
栏目导航
热门文章
推荐文章

说点什么

分享

扫码加好友,拉您进群
各岗位、行业、专业交流群