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2020-04-04
我对时间序列数据构建了四元线性回归模型,其中有一变量为交互项,各变量均取了对数,样本容量为15。在检验异方差时,运用white检验,且包含交叉项,共13项。Obs*R-squared小于卡方的临界值,表明接受原假设,不存在异方差,但该辅助回归式中的各变量的t值均较小,无法通过t检验,同时F值也较小,F检验无法通过。请问该情况下如何报告异方差检验结果?能说明不存在异方差吗?还是需要换别的检验方法?求各位大神指教!

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2020-4-4 12:12:11
blabla661 发表于 2020-4-4 10:54
我对时间序列数据构建了四元线性回归模型,其中有一变量为交互项,各变量均取了对数,样本容量为15。在检验 ...
是不是根据报告结果表明不存在异方差时,t值,F值均较小。而只有存在异方差时,t值,F值才会较大。欢迎诸位指教,谢谢!
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2020-4-13 00:08:33
时间序列异方差检验最好用Arch检验,并且你的样本容量只有15,至少要有4个参数需要估计,最好加大样本容量。
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2020-4-13 21:16:28
13758165606 发表于 2020-4-13 00:08
时间序列异方差检验最好用Arch检验,并且你的样本容量只有15,至少要有4个参数需要估计,最好加大样本容量。 ...
谢谢回复,样本数据无法再增大,Arch(1)检验出异方差,请问需要对原模型修正吗?还是应怎样处理呢?
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2020-4-14 10:30:02
含有异方差情况时Ols估计方法不符合原假设,修正时可以考虑用Arch族模型。
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2020-4-18 09:33:13
13758165606 发表于 2020-4-14 10:30
含有异方差情况时Ols估计方法不符合原假设,修正时可以考虑用Arch族模型。
好的,谢谢你!
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