GinaYR 发表于 2017-10-30 00:44 
楼主的问题解决了吗？我也有不是很懂这个问题
二楼的回答已经很清晰了，最好你能看一看陈强那本本科生用的《计量经济学及Stata应用》第134页，有讲这个问题。
我也来斗胆试着回答一下。
首先，给你一个回归方程：yi=β0 +β1xi1 +… +βkxik +
εi
记：xi = (1xi1 … xik)，假定样本数据为iid（独立且同分布），那么它的扰动项方差原假设应该为：
H0：Var (
εi | xi) =
σ2 （即：方差齐性假设）
那么到底是不是呢？我们再转换一下。因为方差有公式：Var(x) =
E（x2）- [E(x)]2 , 所以，把上面条件方差的公式改为H0：E (εi 2| xi)= σ2
如果H0不成立，那么条件方差E (εi 2| xi)就是xi的函数，即：条件方差函数， 我们再假设此条件方差函数为线性函数：
εi 2 = δ0 + δ1Xi1 + … + δkXk +
errori
H0 是说，假设它是个同方差的，即：它压根儿就不是什么条件方差函数（方差不随X变化），那意思就是： 上面那个线性函数里面所有的系数都为0 （注：这货δ0 是个常数，不是系数哈）
即：H0 ：δ1 = δ2 = … = δk = 0
因为扰动项我们是观测不到的，所以用残差平方
ei 2 来代替它。再进行辅助回归（auxiliary regression）：
ei 2= δ0 + δ1Xi1 + … + δkXk +
errori
之后，记这个回归方程的拟合优度为R2 ，显然，R2 越高，那么这个辅助回归方程就越显著，系数就越不为0，越能够拒绝我们的原假设
H0 ：δ1 = δ2 = … = δk = 0
布罗施和帕甘于是采用LM（拉格朗日乘数）检验，LM = nR2
依分布服从于 卡方（K -1）
然后。。。在大样本下渐进与F检验。。。，就可以检验它到底是拒绝还是接受原假设→它到底是否存在异方差问题啦~~
抱歉，我...我不会用公式...只能用word一个个上标下标，将就着看吧....
发帖
雷达卡
京公网安备 11010802022788号
