计量经济学异方差检验

㈠ 在计量经济学中，wls法是如何消除异方差的

简单地说 原模型y=a+bx+e的异方差指的是随机干扰项e存在异方差。在样本内回归函数中，随机容干扰项不能观测，只能观测残差项，利用怀特检验等方法可以得到异方差与自变量的某种关系，即异方差结构，比如e^2=d*x^2等，用此关系作为异方差结构估计，在样本函数两侧同时除以权重x^2即可以得到异方差调整后满足经典假设的模型从而得到有效的参数估计。

㈡ 大学的计量经济学，检验yi的异方差性，还是证明什么的，是考试的一道题，不知道怎么做，大概是这样的

se是标准误差，就是y的回归拟合值与其均值做的标准差。望采纳。

㈢ 《计量经济学》中对异方差的White检验过程中计算卡方统计量边际值时的自由度是如何计算的

你所建的辅助方程中解释变量的个数

㈣ 计量经济学中Homoskedasticity与Heteroskedasticity

一、异方差性（Heteroskedasticity）：给定解释变量，误差项的方差不为常数。

1.异方差性是计量经济学术语。指回归模型中扰动项的方差不全相等。

2.假设线性回归模型 中，扰动项 ε 的分量 是均值为零，彼此独立的，但 不全相等，在这种情况下。OLS 估计虽然具有无偏性和一致性，却不是最优线性无偏估计。因此在预测时 波动较大。为此，在应用 OLS 方法之前要对模型的异方差性进行检验，并设法消除异方差性。

二、同方差性（Homoskedasticity）：回归模型中的误差在解释变量条件下具有不变的方差。

1.同方差性是经典线性回归的重要假定之一，指总体回归函数中的随机误差项（干扰项）在解释变量条件下具有不变的方差。

2.计量经济学中，一组随机变量具备同方差即指线性回归的最小二乘法（OLS, Ordinary Least Squares）的残值服从均值为0，方差为σ^2的正态分布，即其干扰项必须服从随机分布。与之相对应的异方差性则说明干扰项不满足此均值为0，方差为σ^2的正态分布。

(4)计量经济学异方差检验扩展阅读

计量经济学

1.计量经济学是以一定的经济理论和统计资料为基础，运用数学、统计学方法与电脑技术，以建立经济计量模型为主要手段，定量分析研究具有随机性特性的经济变量关系的一门经济学学科。

2.主要内容包括理论计量经济学和应用经济计量学。理论经济计量学主要研究如何运用、改造和发展数理统计的方法，使之成为经济关系测定的特殊方法。

3.应用计量经济学是在一定的经济理论的指导下，以反映事实的统计数据为依据，用经济计量方法研究经济数学模型的实用化或探索实证经济规律。

参考资料来源：网络-异方差性

参考资料来源：网络-同方差性

参考资料来源：网络-计量经济学

㈤ 计量经济学名词解释+异方差和序列相关的区别

异方差性：对于不同的解释向量，被解释变量的随机误差项的方差不再是常专数，而互不属相同，则认为出现了异方差性。序列相关性：如果对于不同的解释向量，随机误差项之间不再是不相关的，而是存在某种相关性，则认为出现了序列相关性。对比OLS回归的假设就明白啦：异方差因为违反了残差序列同方差的假定序列自相关违反了残差序列独立不相关的假定

㈥ 计量经济学中，我在做实证分析时，模型既有异方差又有自相关，怎么处理这个问题是怎么处理的呢

首先，若是横截面数据主要考虑异方差，若是时间序列主要考虑自相关。

你现在的情况同时存在异方差和自相关，建议你先考虑产生自相关的原因是模型误设还是纯粹的自相关。如果只是纯粹的自相关，可以用FGLS解决自相关的问题。
而你在解决了自相关后发现，还存在异方差的问题。但是通常情况下方差都是未知的，我们不方便再做加权最小二乘了。这时要解决异方差的问题，可以采用怀特的“异方差稳健标准误”，基于这个标准误构造出的统计量可以做出有效的统计推断。
再说一种方法吧，当同时存在异方差和自相关时，你可以直接使用HAC，也就是异方差自相关一致标准误，基于这个标准误构造的统计量可以做出正确的推断。它的前提是你的样本需要足够大。
最后，还需要你根据自己的情况构造出一个合适的模型，上面那些只是理论上的参考。

㈦ 计量经济学如何运用Eiews进行异方差检验

在Eviews中，异方差检验法有好几个，建议用white异方差检验法，最方便。
方法如内下：
生成容一个equation窗口，在该窗口中点击工具栏中的view，在下拉菜单中点击resial test，在它的下拉菜单中选择white heteroskedasticity。有两个选线，cross和no cross，分别是指有交叉项和没有交叉项。你可以都选，看哪个拟合得好。不过注意，当自变量即X的个数较少时，选没有交叉项的。在结果窗口中，主要看F值的Probability，要小于你设定的阿尔法值。

㈧ 计量经济学中用怀特（White）检验修正了异方差性，进行自相关检验时发现该模型还有序列自相关，该如何修正

看你的目的是什么啦，如果仅仅估计参数，无论是异方差还是自相关，你的回参数都是无偏的答；但方差较大，预测准确度较低。
你要克服异方差同时还有自相关，建议拟采用FGLS（可行广义二乘），可同时达到目的。广义差分尽管也可以，但损失自由度，而且要你自己推断出相关系数。
但我觉得奇怪的是，你为什么同时既有异方差又有序列相关；所以我觉得你很可能是有遗漏变量，遗漏变量进入残差项中，且与自变量相关，最终会导致你估计非无偏且非一致。
所以，最好先用直接做回归，后得到的残差，与自变量测下相关性；如相关性强，则说明存在遗漏变量。然后你采用工具变量法进行回归就可以了。

㈨ 关于计量经济学中的异方差检验，问题在图片中，在线等，谢谢

零均值，同方差，无自相关，第二个是方差公式