stata软件对截面数据分析，存在异方差，如何消除？stata怎么操作？

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我进行了回归分析，
      Source |       SS       df       MS              Number of obs =      59
-------------+------------------------------           F(  6,    52) =    6.06
       Model |  .021818075     6  .003636346           Prob > F      =  0.0001
    Residual |  .031203833    52  .000600074           R-squared     =  0.4115
-------------+------------------------------           Adj R-squared =  0.3436
       Total |  .053021907    58  .000914171           Root MSE      =   .0245
------------------------------------------------------------------------------
         ROE |      Coef.   Std. Err.      t    P>|t|     [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
         LEV |  -.0303372    .033601    -0.90   0.371    -.0977625    .0370881
         SSP |   .0693262   .0314949     2.20   0.032      .006127    .1325253
         CSP |   .0202609   .0301242     0.67   0.504    -.0401878    .0807096
          LH |  -.0042244   .0303913    -0.14   0.890     -.065209    .0567603
        grow |    .059987   .0127388     4.71   0.000     .0344246    .0855493
        liqu |  -.0313489   .0418135    -0.75   0.457    -.1152538     .052556
       _cons |   .0663309   .0173971     3.81   0.000     .0314211    .1012407
------------------------------------------------------------------------------

并进行了异方差检验，结果是这样：
. hettest
Breusch-Pagan / Cook-Weisberg test for heteroskedasticity
         Ho: Constant variance
         Variables: fitted values of ROE
         chi2(1)      =    10.90
         Prob > chi2  =   0.0010
别人说存在异方差，怎么看出来的？存在异方差，那怎么消除呢。
多重共线性也检验了，结果是这样：

. vif
    Variable |       VIF       1/VIF  
-------------+----------------------
         LEV |      1.58    0.634768
        liqu |      1.56    0.639678
        grow |      1.33    0.751801
         CSP |      1.19    0.842417
          LH |      1.14    0.874456
         SSP |      1.05    0.953734
-------------+----------------------
    Mean VIF |      1.31
这个结果对否存在共线性，怎么看？
求高手解答呀~论文需要，急求！！！！！谢谢啦~

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hettest 是BP检验的命令，其原假设是模型存在同方差。从你回归的P值为0.001，非常的小，故应强烈拒绝同方差的原假设，即认为这个模型存在异方差问题。对异方差的处理，有如下几种方法：1，ols+稳健标准差；.2，广义最小二乘法GLS；3，加权最小二乘法WLS；4，可行广义最小二乘法FGLS；
相关命令依次如下：1， ols y xx1 x2 x2 ,r （r表示文件标准差）
                  2，xtgls y x1 x2 x3
                           3, resquietly reg y x1 x2 x3 (quietly不显示命令运行结果)
                               Predict el, res
                               g e2=el^2 (生成残差的平方)
                               g lne2=log(e2)
                               reg lne2 varname, noc
                       R值很大，即该解释变量与残差高度相关
                       Predict lne2f
                去掉对数，即得到WLS索要使用的权重之倒数：
                       g e2f=exp(lne2f)
                wls回归 reg depvar varlist [aw=1/e2f]

vif 是反差膨胀因子，其值超过10才会认为存在多重共线性。从你的结果来看最大的vif为1.58，远小于10，故不必担心存在多重共线性。

一般会用white异方差修正吧。。。
reg y x1 x2,robust就可以了 估计的系数是不变的但是标准差用了white修正

学习了

多谢哦

还是有异方差啊

哈皮朋友 发表于 2012-3-17 11:17
hettest 是BP检验的命令，其原假设是模型存在同方差。从你回归的P值为0.001，非常的小，故应强烈拒绝同方差 ...

请教下如果加了,robust之后，P值和F值缺失了，是什么原因呢，需要如何处理呢？

Ray啊Ray 发表于 2012-3-17 14:08
一般会用white异方差修正吧。。。
reg y x1 x2,robust就可以了 估计的系数是不变的但是标准差用了white修正 ...

white是检验异方差的方法吧？不是用来修正的。修正方法应该是一楼说的。

哈皮朋友 发表于 2012-3-17 11:17
hettest 是BP检验的命令，其原假设是模型存在同方差。从你回归的P值为0.001，非常的小，故应强烈拒绝同方差 ...

为什么第3种显示command resquietly is unrecognized