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2009-06-28
1、下面是White检验的结果,请问这表示模型是同方差还是异方差?为什么?(显著性水平为0.05

White Heteroskedasticity Test:

F-statistic

55.61118


Probability

0.000000

Obs*R-squared

18.07481


Probability

0.000119

Test Equation:

Dependent Variable: RESID^2

Method: Least Squares

Date: 11/18/07
Time: 22:49

Sample: 1 21

Included observations: 21

Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

C

823375.5

130273.4

6.320365

0.0000

X

-3605.578

553.5894

-6.513091

0.0000

X^2

4.742387

0.532352

8.908366

0.0000

R-squared

0.860705


Mean dependent var

351198.3

Adjusted R-squared

0.845228


S.D. dependent var

454261.0

S.E. of regression

178711.1


Akaike info criterion

27.15649

Sum squared resid

5.75E+11


Schwarz criterion

27.30571

Log likelihood

-282.1432


F-statistic

55.61118

Durbin-Watson stat

2.015035


Prob(F-statistic)

0.000000

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2009-6-28 23:11:28
怀特检验的原理是用样本数乘以检验得到的判决系数,这个值符合自由度为检验方程自变量个数的卡方分布,其实这个值就是Obs*R-squared,结果已经出来了,根据得到的P值0.000119判断可以拒绝同方差的虚拟假设,也就是说存在异方差,就是第三行的值了
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2009-6-28 23:13:30
Obs*R-squared=18.07481,Probability=0.000119<0.05,应该是异方差
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2009-6-29 15:34:43
啊,谢谢大家。会拉
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2009-6-29 15:49:25
这是由EVIEWS软件所做的White异方差检验。H0为不存在异方差。F检验给出的统计量为F-statistic=55.61,P值为0.000。LM给出的统计量Obs*R-squared=18.07,P值0.00019。几乎可以100%拒绝原假定,即存在异方差。另外你可以看看残差图;或是用异方差-稳健的统计量看看。
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2009-6-29 16:49:15
学到,谢谢!!不错
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