GLS回归后异方差几乎不变；WLS以1x为权重，回归后white检验p都是0

是 否 +2 论坛币

k人 参与回答

经管之家送您一份

应届毕业生专属福利!

求职就业群

赵安豆老师微信：zhaoandou666

经管之家联合CDA

送您一个全额奖学金名额~ !

立即领取

感谢您参与论坛问题回答

经管之家送您两个论坛币！

+2 论坛币

这个是OLS回归的white检验结果：
Heteroskedasticity Test: White                               
                               
F-statistic        3.781195            Prob. F(2,356)                0.0237
Obs*R-squared        7.467489            Prob. Chi-Square(2)                0.0239
Scaled explained SS        14.84751            Prob. Chi-Square(2)                0.0006
                               
                               
Test Equation:                               
Dependent Variable: RESID^2                               
Method: Least Squares                               
Date: 11/27/15   Time: 17:50                               
Sample: 1980M02 2009M12                               
Included observations: 359                               
                               
Variable        Coefficient        Std. Error        t-Statistic        Prob.  
                               
C        45.35918        7.631269        5.943859        0.0000
FED^2        0.296081        0.122108        2.424749        0.0158
FED        -5.694752        2.090076        -2.724662        0.0068
                               
R-squared        0.020801            Mean dependent var                26.04900
Adjusted R-squared        0.015300            S.D. dependent var                52.30914
S.E. of regression        51.90744            Akaike info criterion                10.74512
Sum squared resid        959200.2            Schwarz criterion                10.77757
Log likelihood        -1925.750            Hannan-Quinn criter.                10.75803
F-statistic        3.781195            Durbin-Watson stat                1.621757
Prob(F-statistic)        0.023716                       
                               

这个是GLS回归的white检验结果：Heteroskedasticity Test: White                               
                               
F-statistic        3.857664            Prob. F(2,356)                0.0220
Obs*R-squared        7.615303            Prob. Chi-Square(2)                0.0222
Scaled explained SS        15.22953            Prob. Chi-Square(2)                0.0005
                               
                               
Test Equation:                               
Dependent Variable: WGT_RESID^2                               
Method: Least Squares                               
Date: 11/27/15   Time: 17:51                               
Sample: 1980M02 2009M12                               
Included observations: 359                               
White heteroskedasticity-consistent standard errors & covariance                               
Collinear test regressors dropped from specification                               
                               
Variable        Coefficient        Std. Error        t-Statistic        Prob.  
                               
C        45.80540        12.13417        3.774909        0.0002
FED^2*WGT^2        0.297242        0.142353        2.088067        0.0375
FED*WGT^2        -5.779052        2.812417        -2.054835        0.0406
                               
R-squared        0.021213            Mean dependent var                26.06828
Adjusted R-squared        0.015714            S.D. dependent var                52.49996
S.E. of regression        52.08584            Akaike info criterion                10.75198
Sum squared resid        965804.9            Schwarz criterion                10.78444
Log likelihood        -1926.981            Hannan-Quinn criter.                10.76489
F-statistic        3.857664            Durbin-Watson stat                1.622561
Prob(F-statistic)        0.022006                       



这个是按照网上以1/abs(residual)为权重得到的white检验结果：
Heteroskedasticity Test: White                               
                               
F-statistic        678.9638            Prob. F(3,355)                0.0000
Obs*R-squared        305.7179            Prob. Chi-Square(3)                0.0000
Scaled explained SS        2678.685            Prob. Chi-Square(3)                0.0000
                               
                               
Test Equation:                               
Dependent Variable: WGT_RESID^2                               
Method: Least Squares                               
Date: 11/27/15   Time: 17:52                               
Sample: 1980M02 2009M12                               
Included observations: 359                               
White heteroskedasticity-consistent standard errors & covariance                               
                               
Variable        Coefficient        Std. Error        t-Statistic        Prob.  
                               
C        -72.54260        14.18626        -5.113581        0.0000
FED^2*WGT^2        0.655126        0.653456        1.002556        0.3168
FED*WGT^2        -21.38808        11.89167        -1.798576        0.0729
WGT^2        273.7781        30.98947        8.834552        0.0000
                               
R-squared        0.851582            Mean dependent var                115.1192
Adjusted R-squared        0.850328            S.D. dependent var                485.2832
S.E. of regression        187.7440            Akaike info criterion                13.31912
Sum squared resid        12512970            Schwarz criterion                13.36238
Log likelihood        -2386.781            Hannan-Quinn criter.                13.33632
F-statistic        678.9638            Durbin-Watson stat                2.078626
Prob(F-statistic)        0.000000                       
                               

网上有人说比较n*R^2和卡方，有人说看p-value。现在头好疼，通宵搞这个，已经彻底晕了。GLS回归感觉异方差性基本没变是什么情况啊。wls又算出来个p=0，同时得到了好大的n*R^2。。。求各路大神拯救

扫码加我 拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

分享0 收藏0 回帖

关键词：white检验 White Wls Hit 异方差 explained white

加权最小二乘法只有对异方差形式相对比较了解的情况下才会有效，这个结果表明用残差的绝对值作为权重消除异方差不可行，可以考虑使用其他形式，或者直接使用robust消除

crystal8832 发表于 2015-11-28 13:38
加权最小二乘法只有对异方差形式相对比较了解的情况下才会有效，这个结果表明用残差的绝对值作为权重消除异 ...

谢谢，还是不能人云亦云啊，读书要认真才行