如何用EVIEWS检验面板数据的异方差和序列相关？

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如何用EVIEWS检验面板数据的异方差和序列相关？我找了许多有关EVIEWS的书，可是上面都没有提高如何做面板数据的异方差和序列相关的检验。另外，面板拟合的过程中的D.W统计量能说明面板数据的序列相关性么？

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关键词：EVIEWS Views Eview 序列相关 view 面板 异方差 序列相关

谢谢楼主啊

看看相关的教材吧

我也想知道呢，顶下

所谓异方差，就是方差不是常数，即，heteroskedascity,在你做出estimated equation后
viem里，对residual 进行test,一般用White，因为他还可以进行修正,也简单易懂，当然，you can juest draw a bar or scatter,whatever....
数列相关，即autocorrelation,我们一般指与时间序列相关，sth about spatial Auto,我自己看了看，据说不用考虑，也就作罢了。闲话不说，继续view-residual test-serial Auto,选择最高次项几阶，这个就是B-G的LM方法。
D-W一般只用作一阶的自序相关，而且作为默认出现在你做出的estimated outcome里（别告诉我不会。。。）你用P-valne,t-test，咋看都行
个人之见，只供参考，希望对你有帮助

zkyjesu 发表于 2010-2-23 08:37
所谓异方差，就是方差不是常数，即，heteroskedascity,在你做出estimated equation后
viem里，对residual 进行test,一般用White，因为他还可以进行修正,也简单易懂，当然，you can juest draw a bar or scatter,whatever....
数列相关，即autocorrelation,我们一般指与时间序列相关，sth about spatial Auto,我自己看了看，据说不用考虑，也就作罢了。闲话不说，继续view-residual test-serial Auto,选择最高次项几阶，这个就是B-G的LM方法。
D-W一般只用作一阶的自序相关，而且作为默认出现在你做出的estimated outcome里（别告诉我不会。。。）你用P-valne,t-test，咋看都行
个人之见，只供参考，希望对你有帮助

谢谢楼上的回答，这个是针对时间序列来说的，而相对面板数据来说，其异方差检验又是否一样？

不好意思，黑崎一护，对于panel data,我没研究过
只能看看后再回答你了~~

stata处理面板数据功能更强大一些，也很好上手。你可以去STATA专版看一看。

谢谢8楼，我关注一下

正好最近在做类似的东西，所以可以把我的做法说给你。
先对模型作出估计，然后点proc里面的make residual得到残差，
然后返回estimate框，将因变量处改为残差的平方(resid?)^2，而将Cross-section Specific处加入自变量之间的两两乘积（比如lnk?*lnl?)，其中自变量之间的两两乘积可以根据各人的兴趣列出，可以列出多个或者全部。
White检验的原则是，各个自变量的T值是越小越好，也就是说，各个自变量对于残差平方的显著性是越小越好，尤为重要的是，F值必须是不显著的，不然就代表white检验没有通过，回归方程存在异方差。