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15517 6
2013-12-24
  

Heteroskedasticity Test: White

  
  

  
  

  
  

  
  

  
  

  
  

  
  

  
  

  
  

  
  

  
  

  
  

F-statistic

  
  

31.37331

  
  

    Prob.  F(9,21)

  
  

0.0000

  
  

Obs*R-squared

  
  

28.85403

  
  

    Prob.  Chi-Square(9)

  
  

0.0007

  
  

Scaled explained SS

  
  

22.37984

  
  

    Prob.  Chi-Square(9)

  
  

0.0078

  
  

  
  

  
  

  
  

  
  

  
  

  
  

  
  

  
  

  
  

  
  

  
  

  
  

  
  

  
  

  
  

Test Equation:

  
  

  
  

  
  

  
  

Dependent Variable: RESID^2

  
  

  
  

  
  

Method: Least Squares

  
  

  
  

  
  

Date: 12/13/13   Time: 00:26

  
  

  
  

  
  

Sample: 1 31

  
  

  
  

  
  

  
  

Included observations: 31

  
  

  
  

  
  

  
  

  
  

  
  

  
  

  
  

  
  

  
  

  
  

  
  

  
  

Variable

  
  

Coefficient

  
  

Std.  Error

  
  

t-Statistic

  
  

Prob.  

  
  

  
  

  
  

  
  

  
  

  
  

  
  

  
  

  
  

  
  

  
  

C

  
  

55228.36

  
  

32982.38

  
  

1.674481

  
  

0.1089

  
  

GRP

  
  

-10.04586

  
  

8.432436

  
  

-1.191335

  
  

0.2468

  
  

GRP^2

  
  

0.001294

  
  

0.000639

  
  

2.025117

  
  

0.0558

  
  

GRP*RP

  
  

-0.004567

  
  

0.005070

  
  

-0.900767

  
  

0.3779

  
  

GRP*T

  
  

-0.030950

  
  

0.009682

  
  

-3.196622

  
  

0.0043

  
  

RP

  
  

8.497369

  
  

29.73153

  
  

0.285803

  
  

0.7778

  
  

RP^2

  
  

0.003379

  
  

0.009434

  
  

0.358124

  
  

0.7238

  
  

RP*T

  
  

0.119293

  
  

0.044500

  
  

2.680742

  
  

0.0140

  
  

T

  
  

117.9944

  
  

61.37880

  
  

1.922397

  
  

0.0682

  
  

T^2

  
  

0.047907

  
  

0.024984

  
  

1.917540

  
  

0.0689

  
  

  
  

  
  

  
  

  
  

  
  

  
  

  
  

  
  

  
  

  
  

R-squared

  
  

0.930775

  
  

    Mean  dependent var

  
  

127861.0

  
  

Adjusted R-squared

  
  

0.901108

  
  

    S.D.  dependent var

  
  

185864.5

  
  

S.E. of regression

  
  

58449.15

  
  

    Akaike  info criterion

  
  

25.04540

  
  

Sum squared resid

  
  

7.17E+10

  
  

    Schwarz  criterion

  
  

25.50797

  
  

Log likelihood

  
  

-378.2037

  
  

    Hannan-Quinn  criter.

  
  

25.19619

  
  

F-statistic

  
  

31.37331

  
  

    Durbin-Watson  stat

  
  

2.049668

  
  

Prob(F-statistic)

  
  

0.000000

  
  

  
  

  
  

  
  

  
  

  
  

  
  

  
  

  
  

  
  

  
  

  
  

  
  

  
31个截面数据,eviews6.0 white检验得到这个结果,怎么判断异方差啊。。着急。。谢谢大家了

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2013-12-24 20:38:01
n*可决系数后面的P值
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2013-12-24 20:55:12
samuelwen 发表于 2013-12-24 20:38
n*可决系数后面的P值
可以说清楚些吗?我现在是 Prob. Chi-Square(9)为 0.0007比0.001还小,因此我认为其存在异方差。而且我不知道要怎么修正,这个权数应该怎么算?我百度啊看书啊都没懂,不知道他们的权数怎么算的。。。急死我了
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2013-12-28 15:57:25
你可以通过残差分布图观测方差扩大或缩小的趋势与哪个自变量有关,然后设置权重为x^m,m可以是-2,-1.5,-1,-0.5,0,0.5,1,1.5,2.一个一个试,看哪个效果最好
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2014-1-5 22:45:34
samuelwen 发表于 2013-12-28 15:57
你可以通过残差分布图观测方差扩大或缩小的趋势与哪个自变量有关,然后设置权重为x^m,m可以是-2,-1.5,-1, ...
残差分布图如何观测方差趋势 求详解!
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2014-1-7 23:24:09
学习一下
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