gq检验和white检验的比较

Question

如题所述

Answer 1

gq检验法
切记：先对解释变量x排序（一般是按照升序），再截断样本，取一头一尾，计算残差平方和，构造F检验，得出结论。
注：[proc]—[making equations]—[equation estimate]
原样本数据共有23个，这里去掉了排序后的中间5个，取一头（前9个样本数据）和一尾（后9个样本数据），分别对其进行线性回归；
对后9个样本数据做回归的结果展示如下：
注意看·sample·为15 23 ；·include observations·为9.
计算F检验值：因为一头一尾线性回归中的使用观测样本数据个数是一样的，所以只需要提取·sum squared resid·这一项做除就行。
white检验法
先对x、y进行线性回归，并在equation框中，【view】-【residual diagnostic】-【heter… test】-【white】。
返回结果如下图：
异方差的修正：
加权最小二乘法。
举例：
如果 V a r ( u i ) = σ i 2 = σ 2 X i 2 Var(u_{i})=\sigma_{i}^{2}=\sigma^{2}X_{i}^{2} Var(u i )=σ i2 =σ 2 X i2 ,
考虑 V a r ( u i X i ) = σ 2 Var(\frac{u_{i}}{X_{i}})=\sigma^{2} Var(
X iu i )=σ 2 ，
那么原模型 Y i = β 0 + β 1 X i + u i Y_{i}=\beta_{0}+\beta_{1}X_{i}+u_{i} Y
i =β 0+β X i +u i
​ 随之化为 Y i X i = β 0 X i + β 1 + u i X i \frac{Y_{i}}{X_{i}}=\frac{\beta_{0}}{X_{i}}+\beta_{1}+\frac{u_{i}}{X_{i}}
X iY i = X iβ0+β 1 + X iu i
​这里的权数就是 1 X i \frac{1}{X_{i}}
X i1 .
用Eviews操作如下：
方法一：
输入ls y/x c 1/x+回车，即可。
不建议使用该方法，理由：返回结果简单，很难体现出改进在了什么地方
方法二：
先对x、y进行线性回归，并在equation框中，点击[estimate]-[option]

Answer 2

gq检验和white检验的比较
答案如下:比较区别一是美版第一步首先是打开设置，比较区别二是欧版第二步然后进行下载更新重置版型团打卡taptap