計量經濟學異方差檢驗

㈠ 在計量經濟學中，wls法是如何消除異方差的

簡單地說 原模型y=a+bx+e的異方差指的是隨機干擾項e存在異方差。在樣本內回歸函數中，隨機容干擾項不能觀測，只能觀測殘差項，利用懷特檢驗等方法可以得到異方差與自變數的某種關系，即異方差結構，比如e^2=d*x^2等，用此關系作為異方差結構估計，在樣本函數兩側同時除以權重x^2即可以得到異方差調整後滿足經典假設的模型從而得到有效的參數估計。

㈡ 大學的計量經濟學，檢驗yi的異方差性，還是證明什麼的，是考試的一道題，不知道怎麼做，大概是這樣的

se是標准誤差，就是y的回歸擬合值與其均值做的標准差。望採納。

㈢ 《計量經濟學》中對異方差的White檢驗過程中計算卡方統計量邊際值時的自由度是如何計算的

你所建的輔助方程中解釋變數的個數

㈣ 計量經濟學中Homoskedasticity與Heteroskedasticity

一、異方差性（Heteroskedasticity）：給定解釋變數，誤差項的方差不為常數。

1.異方差性是計量經濟學術語。指回歸模型中擾動項的方差不全相等。

2.假設線性回歸模型 中，擾動項 ε 的分量 是均值為零，彼此獨立的，但 不全相等，在這種情況下。OLS 估計雖然具有無偏性和一致性，卻不是最優線性無偏估計。因此在預測時 波動較大。為此，在應用 OLS 方法之前要對模型的異方差性進行檢驗，並設法消除異方差性。

二、同方差性（Homoskedasticity）：回歸模型中的誤差在解釋變數條件下具有不變的方差。

1.同方差性是經典線性回歸的重要假定之一，指總體回歸函數中的隨機誤差項（干擾項）在解釋變數條件下具有不變的方差。

2.計量經濟學中，一組隨機變數具備同方差即指線性回歸的最小二乘法（OLS, Ordinary Least Squares）的殘值服從均值為0，方差為σ^2的正態分布，即其干擾項必須服從隨機分布。與之相對應的異方差性則說明干擾項不滿足此均值為0，方差為σ^2的正態分布。

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計量經濟學

1.計量經濟學是以一定的經濟理論和統計資料為基礎，運用數學、統計學方法與電腦技術，以建立經濟計量模型為主要手段，定量分析研究具有隨機性特性的經濟變數關系的一門經濟學學科。

2.主要內容包括理論計量經濟學和應用經濟計量學。理論經濟計量學主要研究如何運用、改造和發展數理統計的方法，使之成為經濟關系測定的特殊方法。

3.應用計量經濟學是在一定的經濟理論的指導下，以反映事實的統計數據為依據，用經濟計量方法研究經濟數學模型的實用化或探索實證經濟規律。

參考資料來源：網路-異方差性

參考資料來源：網路-同方差性

參考資料來源：網路-計量經濟學

㈤ 計量經濟學名詞解釋+異方差和序列相關的區別

異方差性：對於不同的解釋向量，被解釋變數的隨機誤差項的方差不再是常專數，而互不屬相同，則認為出現了異方差性。序列相關性：如果對於不同的解釋向量，隨機誤差項之間不再是不相關的，而是存在某種相關性，則認為出現了序列相關性。對比OLS回歸的假設就明白啦：異方差因為違反了殘差序列同方差的假定序列自相關違反了殘差序列獨立不相關的假定

㈥ 計量經濟學中，我在做實證分析時，模型既有異方差又有自相關，怎麼處理這個問題是怎麼處理的呢

首先，若是橫截面數據主要考慮異方差，若是時間序列主要考慮自相關。

你現在的情況同時存在異方差和自相關，建議你先考慮產生自相關的原因是模型誤設還是純粹的自相關。如果只是純粹的自相關，可以用FGLS解決自相關的問題。
而你在解決了自相關後發現，還存在異方差的問題。但是通常情況下方差都是未知的，我們不方便再做加權最小二乘了。這時要解決異方差的問題，可以採用懷特的「異方差穩健標准誤」，基於這個標准誤構造出的統計量可以做出有效的統計推斷。
再說一種方法吧，當同時存在異方差和自相關時，你可以直接使用HAC，也就是異方差自相關一致標准誤，基於這個標准誤構造的統計量可以做出正確的推斷。它的前提是你的樣本需要足夠大。
最後，還需要你根據自己的情況構造出一個合適的模型，上面那些只是理論上的參考。

㈦ 計量經濟學如何運用Eiews進行異方差檢驗

在Eviews中，異方差檢驗法有好幾個，建議用white異方差檢驗法，最方便。
方法如內下：
生成容一個equation窗口，在該窗口中點擊工具欄中的view，在下拉菜單中點擊resial test，在它的下拉菜單中選擇white heteroskedasticity。有兩個選線，cross和no cross，分別是指有交叉項和沒有交叉項。你可以都選，看哪個擬合得好。不過注意，當自變數即X的個數較少時，選沒有交叉項的。在結果窗口中，主要看F值的Probability，要小於你設定的阿爾法值。

㈧ 計量經濟學中用懷特（White）檢驗修正了異方差性，進行自相關檢驗時發現該模型還有序列自相關，該如何修正

看你的目的是什麼啦，如果僅僅估計參數，無論是異方差還是自相關，你的回參數都是無偏的答；但方差較大，預測准確度較低。
你要克服異方差同時還有自相關，建議擬採用FGLS（可行廣義二乘），可同時達到目的。廣義差分盡管也可以，但損失自由度，而且要你自己推斷出相關系數。
但我覺得奇怪的是，你為什麼同時既有異方差又有序列相關；所以我覺得你很可能是有遺漏變數，遺漏變數進入殘差項中，且與自變數相關，最終會導致你估計非無偏且非一致。
所以，最好先用直接做回歸，後得到的殘差，與自變數測下相關性；如相關性強，則說明存在遺漏變數。然後你採用工具變數法進行回歸就可以了。

㈨ 關於計量經濟學中的異方差檢驗，問題在圖片中，在線等，謝謝

零均值，同方差，無自相關，第二個是方差公式