关于异方差和协整检验

两个时间序列Xt，Yt，经过自相关调整后用OLS得到回归方程，对随机误差项做white异方差检验（不选择white交叉项（对否））时得到以下结果，Heteroskedasticity Test: White                               
                               
F-statistic        0.302050            Prob. F(1,31)                0.5865
Obs*R-squared        0.318435            Prob. Chi-Square(1)                0.5725
Scaled explained SS        0.234856            Prob. Chi-Square(1)                0.6279
                               

请问，先进行自相关检验再进行异方差检验，调整后对残差进行平稳性检验，这个思路对否？
从这个结果如何观察随机误差项是否具有异方差？
如果具有异方差应该怎么办才能继续残差的平稳性检验？
如果经过异方差调整后会不会又变成序列相关呢？如果是这种情况又该如何处理？谢谢。

写论文，攒人品中……进来回答问题。这个思路是对的，正常的OLS处理步骤都是先处理自相关，其次是多重共线性，最后再处理异方差。这个结果是在说这样一个意思，第一个卡方是用来诊断异方差的，卡方值越大说明残差平方收到解释变量影响越严重，第二个卡方，是不同的检验基于被解释变量平方和算出来的。从这个这个结果看，这个回归方程不存在异方差。嗯，顺便传你一篇讲的比较靠谱的论文自己研究下。由于异方差的修正只是对原有的变量加权重新变换形式，不牵扯序列之间的变换，所以不会再次出现自相关的现象。

炸虾很忙 发表于 2013-4-16 15:00
写论文，攒人品中……进来回答问题。这个思路是对的，正常的OLS处理步骤都是先处理自相关，其次是多重共线性 ...

你好，谢谢回答，我想问下，对于只有两个变量的回归方程还需要做多重共线性的处理吗？多重共线性是不是针对有多个解释变量的情况呀。那个异方差的知识好像也是在多元线性方程中提到的，这里只是一元线性方程，需要检验异方差吗？对于那个结果是不是要查卡方分布表临界值来判断啊。谢谢诶。

luckyallmylife 发表于 2013-4-17 21:56
你好，谢谢回答，我想问下，对于只有两个变量的回归方程还需要做多重共线性的处理吗？多重共线性是不是针 ...

只有一个解释变量不用做多重共线性诊断，多重共线性是发生在多个解释变量之间的情况。那个Prob.chi-square已经是卡方分布的p值了。其实如果你怕麻烦，可以直接对解释变量取自然对数，异方差基本上就解决了……