异方差处理之后LM统计量变得更大。。

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请教高人，我在做一个时间序列回归分析的时候检验（BP及white）发现存在异方差，其中BP检验结果为         
         chi2(5)      =    34.33
         Prob > chi2  =   0.0000
我用ln（e^2）对自变量回归、预测，再将预测值取指数的方法估计与自变量有关的权数函数，然后用WLS回归原模型，结果再用BP检验异方差的时候LM值竟然比原来还大了。。。

         chi2(5)      =    52.35
         Prob > chi2  =   0.0000

我不知道问题出在哪里，求各位指点，谢谢~~

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关键词：异方差处理 异方差 统计量 时间序列回归分析 White 回归分析 自变量 white 我不知道 统计

*设时间变量是t（观测值不超过11000），试一下以下：

xtgls y x*, p(h) i(t)
mat l e(Sigma)

*可以显示扰动项方差阵的估计。

etrip 发表于 2011-5-26 14:44 我用ln（e^2）对自变量回归、预测，再将预测值取指数的方法估计与自变量有关的权数函数，然后用WLS回归原模型，结果再用BP检验异方差的时候LM值竟然比原来还大了
我不知道问题出在哪里

最好把你的数据以及命令组贴出来。

**************

wls0 y x*, wv(x*) t(loge2)

**估计结果与以下过程相同：

reg y x*
predictnl f=ln((y-xb())^2)
reg f x*
foreach v of var y x*{
predictnl a_`v'=`v'/xb()
}
predictnl a_con=1/xb()
reg a_*, noc

**************

这里还有一个问题需要考虑。虽然wls0后面的estat hett仍可以执行，但它是否有意义？

wls0中的[aweight=_wls_wgt]对全部参与回归的变量（包括截距）都做了加权，在这种情况下，是否可能基于该加权回归结果进一步进行BP检验？