Eviews里white检验没异方差，可为什么系数的p值还是那么大

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Heteroskedasticity Test:  White
F-statistic	0.429071	Prob. F(20,110)		0.9838
Obs*R-squared	9.480128	Prob. Chi-Square(20)		0.9766
Scaled explained SS	33.54876	Prob. Chi-Square(20)		0.0293
Test Equation:
Dependent Variable:  RESID^2
Method: Least Squares
Date: 10/26/18   Time: 10:38
Sample: 1 131
Included observations:  131
Variable	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.
				0
R-squared	0.072367	Mean dependent var		0.328680
Adjusted R-squared	-0.096293	S.D. dependent var		0.919909
S.E. of regression	0.963182	Akaike info criterion		2.908744
Sum squared resid	102.0491	Schwarz criterion		3.369654
Log likelihood	-169.5227	Hannan-Quinn criter.		3.096032
F-statistic	0.429071	Durbin-Watson stat		1.439913
Prob(F-statistic)	0.983765

用white稳健的标准误试了一下，系数反而小了一些，不是没有异方差吗，为什么异方差修正后系数的p值会变小

Dependent Variable: EPS
Method: Least Squares
Date: 10/26/18   Time: 10:35
Sample: 1 131
Included observations:  131
HAC standard errors  & covariance (Bartlett kernel, Newey-West fixed
bandwidth  = 5.0000)
Variable	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.
C	1.160754	0.236124	4.915870	0.0000
ECR	-0.515376	0.339274	-1.519057	0.1313
CS	-1.347082	0.281263	-4.789397	0.0000
AROIT	0.049261	0.038500	1.279487	0.2031
APTR	7.13E-06	6.31E-06	1.129532	0.2608
ICR	-0.001046	0.000177	-5.903565	0.0000
R-squared	0.212379	Mean dependent var		0.122794
Adjusted R-squared	0.180874	S.D. dependent var		0.648473
S.E. of regression	0.586904	Akaike info criterion		1.816810
Sum squared resid	43.05710	Schwarz criterion		1.948498
Log likelihood	-113.0011	Hannan-Quinn criter.		1.870321
F-statistic	6.741143	Durbin-Watson stat		1.371464
Prob(F-statistic)	0.000014	Wald F-statistic		16.31179
Prob(Wald F-statistic)	0.000000

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关键词：000014 异方差修正 方差修正 异方差 标准误

第一个检验应该是不存在异方差的 那就没必要修正了啊

胖胖小龟宝 发表于 2018-10-26 14:14
第一个检验应该是不存在异方差的 那就没必要修正了啊

嗯我也这么觉得，但是不修正的话拟合的系数很差，p值普遍大；但修正后p值都变小了
这怎么解释呐（小纠结）

胖胖小龟宝 发表于 2018-10-26 14:14
第一个检验应该是不存在异方差的 那就没必要修正了啊

毕竟需想要拟合的好的结果