请教连老师有关异方差检验的不一致性问题

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我使用李子奈的3.2节中的数据
，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（见命令行 estat hettest  //异方差的BP检验），则结果与white检验相反，但使用原始值时结果与WHITE检验相同，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。
use "D:\StataSE12\zpf\lizinai\yifangcha.dta", clear
ren var1 y
ren var2 x1
ren var3 x2
regress y x1  x2        //做y对X1和X2的回归
estat hettest  //异方差的BP检验
estat imtest, white  //WHITE TEST
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：异方差检验 方差检验 一致性 连老师 异方差 检验 大虾 下载次数 white 李子

只是视频中的命令，你写的好像有些问题：
* B-P test (Breusch-Pagan,1979)
*  sigma_i^2 = sigma^2*(a0 + a1*z1 + a2*z2 + ...)
*  H0: a1=a2=...=0
*  检验思路：用 ei^2/avg(ei^2) 对一系列可能导致异方差的变量作回归
*    LM= 0.5*MSS -- chi2(k)  (k 为解释变量的个数，不包括常数项)
   sysuse auto, clear
   reg price weight mpg turn foreign
   estat hettest, normal   /*B-P检验的原意，同方差假设*/
      * 手动计算
      qui predict yhat
      qui predict e, res
      qui gen e2 = e^2
      qui sum e2
      qui gen e2_nor = e2/r(mean)
      qui reg e2_nor yhat
      dis 0.5*e(mss)
   reg price weight mpg turn foreign
   estat hettest, iid      /*N*R2, 无需同方差假设*/
      qui reg e2 yhat
      dis e(N)*e(r2)
   reg price weight mpg turn foreign
   estat hettest, rhs
   estat hettest length trunk
   estat hettest length trunk, rhs

谢谢你辛勤的回复。我想我没有表达清楚我的问题。我在论坛https://bbs.pinggu.org/thread-1256870-1-1.html也发了这个问题。我不知道是因为我的软件是破解版还是其它原因，按理检验结果应该相同。
我使用李子奈的3.2节中的数据  liti030202.rar (584 Bytes, 下载次数: 5)
2011-11-18 09:34:09 上传下载次数: 5
，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（回归后用命令estat hettest  检验），则结果与white检验（回归后用命令estat imtest, white  检验，见下方红色部分）相反，但使用原始值时结果与WHITE检验（见最后几行）相同，哪位大虾解释下，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

本文来自: 人大经济论坛 Stata专版 版，详细出处参考： https://bbs.pinggu.org/forum.php? ... ge=1&from^^uid=119229