异方差的BP检验和WHITE检验结果为什么相反？

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我使用李子奈的3.2节中的数据 liti030202.rar (584 Bytes) 本附件包括：

• liti030202.dta

2011-11-18 09:34:09 上传

，比较异方差检验的BP检验和WHITE检验，
结果发现BP检验如果使用拟合值，则结果与white检验相反，
但使用原始值时结果与WHITE检验相同，哪位解释下，在此先谢过？附件是数据。以下是我做的过程。
**例题3.2.2城镇居民2006年的消费支出Y对人均可支配收入X1和
***  其前一年的人均消费X2的回归。X2表示消费惯性。

regress y x1  x2        //做y对X1和X2的回归
estat hettest  //异方差的BP检验
. estat hettest, normal   /*B-P检验的原意，同方差假设*/
Breusch-Pagan / Cook-Weisberg test for heteroskedasticity
         Ho: Constant variance
         Variables: fitted values of y
         chi2(1)      =     0.23
         Prob > chi2  =   0.6348


estat imtest, white  //WHITE TEST
White's test for Ho: homoskedasticity
         against Ha: unrestricted heteroskedasticity
         chi2(5)      =     25.31
         Prob > chi2  =    0.0001
Cameron & Trivedi's decomposition of IM-test
---------------------------------------------------
              Source |       chi2     df      p
---------------------+-----------------------------
  Heteroskedasticity |      25.31      5    0.0001
            Skewness |      21.37      2    0.0000
            Kurtosis |       0.47      1    0.4928
---------------------+-----------------------------
               Total |      47.15      8    0.0000
---------------------------------------------------
上述结论表明两者检验结果相反。
但使用伍德里奇介绍的原理来做bp检验时结果与white检验相同。
predict e,resid
gen e2=e*e
reg e2 x1  x2
dis "BP=" e(N)*e(r2)  //BP TEST

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关键词：white检验 White BP检验 异方差 Hit normal white 李子

提问者知道答案了吗？

其实不同的检验得到的结论往往相反也是很正常的

white检验更加普遍把，我觉得应该是存在异方差的

请问下为什么BP检验的统计量是这样的呢？dis "BP=" e(N)*e(r2)  //BP TEST

BP只检验方差与自变量是否存在线性关系。White要检验方差与自变量是否存在线性与非线性关系。BP不显著White显著说明线性关系不显著，非线性关系显著。

我也遇到同样的问题，刚学，外国老师嫌弃不给解释，之前又没学过，这个prob＞和＜5%，怎么解释？是不是＜5%即不显著。则抛弃H0假设，即不存在异方差性。＞则与之相反？？

线性关系不显著，高阶关系显著，需要考虑异方差的处理