計量經濟學什麼是異方差性

Ⅰ 求計量經濟學高手解答：異方差性、序列相關性、多重共線性的原因以及三者之間的關系！:-)

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
多重共線性違反了各個自變數獨立不相關的假定
如果違反這些假定都會影響OLS回歸系數的有效性

Ⅱ 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。

Ⅲ 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。

(3)計量經濟學什麼是異方差性擴展閱讀

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

Ⅳ 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。

Ⅳ 採用什麼數據做樣本的計量經濟學問題往往在異方差性

在計量經濟模型的建立過程中，異方差問題是一個經常出現的現象，版尤其使用截面數據時。由於經權濟個體的行為差異，比如利用截面數據估計消費函數，往往低收入的家庭消費比較穩定，而高收入的家庭消費相對波動較大，在實踐序列建模中，金融數據往往表現出條件異方差。

李寶仁

Ⅵ 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。

Ⅶ 計量經濟學如何消除異方差

我是學經濟的 我很奇怪lz你怎麼判斷出上述回歸存在異方差 上面一個問內題只是20個樣本的時間序列容 而且你的回歸擬合優度相當的好 99.85% 所有變數都是顯著 DW指標又拒絕了自相關 但是我覺得這個回歸結果很可疑 因為時間序列我們一般通過取自然對數的方法來考察變化率 而不用絕對數值 這樣就消除了潛在的異方差風險

如果你懷疑存在異方差 估計結果仍然是無偏一致的 但結果是無效的 可以用懷特穩健性方差來修正 或者在能夠確定殘差與解釋變數的關系後用廣義最小二乘法

Ⅷ 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。