計量經濟學懷特檢驗的視頻

Ⅰ 計量經濟學懷特檢驗時自由度怎麼算

軟體會輸出樣本量的，根據變數數目和樣本量，就可以計算出自由度了

Ⅱ 計量經濟學異方差修正後，解釋變數的t檢驗通不過怎麼辦

增數據量能產顯著實際微差異通增加數據能擴顯著能性

Ⅲ 計量經濟學中用了對數變換模型,是不是就不用white 檢驗了

那可不是的哦，運用了對數變換模型，只是為了解決函數設定問題，或者只是為了將取值較大的變數轉化為取值較小的新對數變數，而與標准誤沒有太多的關系。因此，為了回歸的穩健型，還是需要懷特檢驗的哦。

Ⅳ 計量經濟學題目，要的比較急，求大神幫忙答一下

a. 異方差性

後果：參數OLS估計的方差增大，t檢驗失效，模型的預測失效

b.懷特檢驗 求模型的nR^2，給定顯著性水平α，與卡方比較（或者觀察P值）

c.這個……需要更多的數據吧，用eviews算吧，直接給出nR^2的值和P值

Ⅳ 問計量經濟學名詞的解釋和一些簡答題

1.無偏性 參數估計量的期望值與參數真值是相等的，這種性質稱為無偏性，具有無偏性的估計量稱為無偏估計量。
2. 有效性 無偏性表示估計值是在真值周圍波動的一個數值，即無偏性表示估計值與真值間平均差異為0，近似可以用估計值作為真值的一個代表。同一個參數可以有許多無偏估計量，但不同估計量的期望方差不同，也就是估計量在真值周圍的波動大小不同。估計量的期望方差越大說明用其估計值代表相應真值的有效性越差；否則越好，越有效。不同的估計量具有不同的方差，方差最小說明最有效。
3.異方差性 是相對於同方差而言的。所謂同方差，是為了保證回歸參數估計量具有良好的統計性質，經典線性回歸模型的一個重要假定：總體回歸函數中的隨機誤差項滿足同方差性，即它們都有相同的方差。如果這一假定不滿足，即：隨機誤差項具有不同的方差，則稱線性回歸模型存在異方差性。

1.回歸分析是一個變數（被解釋變數）對於一個或多個其他變數（解釋變數）的依存關系，目的在於根據解釋變數的數值估計預測被解釋變數的總體均值。相關分析研究變數相關程度，用相關系數表示。相關分析不關注變數的因果關系，變數都是隨機變數。回歸分析關注變數因果關系。被解釋變數是隨機變數，解釋變數是非隨機變數。
2.DW檢驗適用於一階自回歸：不適用解釋變數與隨機項相關的模型；DW檢驗存在兩個不能確定的區域
3. 參數估計量非有效.變數的顯著性檢驗失去意義.模型的預測失效
圖示法：（X _ e2）
解析法：戈德菲爾德－匡特檢驗懷特檢驗 ARCH檢驗

Ⅵ 急問~~怎樣修正此計量經濟學模型請計量方面的高手進來指導一下！

樓上的回答不是差分法，實際上，這是我們常用的剔出法……這個方法版配上testdrop檢驗是我們用得權最多的，但是如果你要用差分法，說實話我也沒用過……因為這真的是看上去簡單，做起來好難！我只能給你圖，這個是易丹輝的書上的方法，應該不會錯，你試試吧。如果現在圖片沒上來我只能晚點補給你，現在在單位網速不行。

Ⅶ 請問：做計量經濟學論文，數據是否可能不存在異方差性

你好，你的P是0.087784，即拒絕原假設犯錯的概率是8.78%。懷特檢驗的原假設是假設不存在異方差，內那麼P=0.087784的意思就是容：

承認原模型存在異方差，犯錯的概率是8.78%。因此，如果你想跳過加權過程直接進行序列相關檢驗，一定要說名前提，即「在1%（或5%）的置信區間內不存在異方差」。置信區間取至10%的時候就仍要做加權。

Ⅷ 請問：做計量經濟學論文，數據是否可能不存在異方差性

你好，你的P是0.087784，即拒絕原假設犯錯的概率是8.78%。懷特檢驗的原假設是假專設不存在異方屬差，那麼P=0.087784的意思就是：

承認原模型存在異方差，犯錯的概率是8.78%。因此，如果你想跳過加權過程直接進行序列相關檢驗，一定要說名前提，即「在1%（或5%）的置信區間內不存在異方差」。置信區間取至10%的時候就仍要做加權。

Ⅸ 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。