異方差檢驗需要多少數據

⑴ 怎麼檢驗異方差性

異方差檢驗主要有三種方法

1）圖示檢驗法：①相關圖分析。②殘差圖分析。

由於異方差通常被認為是由於殘差的大小隨自變數的大小而變化，因此，可以通過散點圖的方式來簡單的判斷是否存在異方差。具體的做法是，以回歸的殘差的平方2ie為縱坐標，回歸式中的某個解釋變數ix為橫坐標，畫散點圖。如果散點圖表現出一定的趨勢，則可以判斷存在異方差。

2） Goldfeld-Quandt 檢驗（缺點，只能處理單升和單降型的異方差）

Goldfeld-Quandt 檢驗又稱為樣本分段法、集團法，由Goldfeld和Quandt 1965年提出。這種檢驗的思想是以引起異方差的解釋變數的大小為順序，去掉中間若干個值，從而把整個樣本分為兩個子樣本。

3）懷特(white) 檢驗和格里奇檢驗（ Glejser test）。

Goldfeld-Quandt 檢驗又稱為樣本分段法、集團法，由Goldfeld和Quandt 1965年提出。這種檢驗的思想是以引起異方差的解釋變數的大小為順序，去掉中間若干個值，從而把整個樣本分為兩個子樣本。

最著名最常用的是第三種懷特檢驗。核心原理是判斷ui由xi解釋程度的高低，越高越有異方差。

1、何德旭 王朝陽;時間序列計量經濟學：協整與有條件的異方差自回歸[N];中國社會科學院院報;2003年

2 、唐少明;基於APARCH—GED模型的期貨頭寸風險量化方法[N];期貨日報;2008年

3、國泰君安證券 蔣瑛琨彭艷 博士 國泰君安期貨研究負責人 馬忠強;期指到期日效應實證成果綜述及經典實證檢驗方法[N];期貨日報;2007年

4 、廣發期貨 戴偉高;實盤交易大賽和序列分析技術[N];期貨日報;2008年

5 、裴勇;諾貝爾獎得主恩格爾自回歸條件異方差模型在期貨研究中的應用(1)[N];期貨日報;2004年

6 、近年通脹與經濟形勢關聯研究[N];上海證券報;2005年

7 、孔祥毅;從宏觀視角研究金融的復雜性[N];中國社會科學報;2009年

8 、王龍雲;諾貝爾經濟學獎看重技術方法研究[N];經濟參考報;2003年

9 、俞勤宜 張泓駿;將計量統計法應用於經濟學研究[N];中國社會科學院院報;2004年

10 、記者 王潔明 吳平;破解經濟時間數列難題[N];新華每日電訊;2003年

⑵ 請問如何在spss里檢驗異方差性阿

方差分析過程還是回歸過程的異方差，這時候要求數據獨立、分布正態、各總體方差相等3個條 件都不能少，因為下面要進行F檢驗，要計算顯著性。

因為方差分析過程一般要求方差齊，所以存在異方差最好能進行調整，SPSS中提供了更為簡便的方法，在同一菜單中的Post Hoc中提供了方差齊（Equal Variances）假設和方差不齊（Equal Variances not）假設下各自適用的分析方法，方差不齊時就選用下面的幾種來實現。

原理

方差分析的基本原理是認為不同處理組的均數間的差別基本來源有兩個：

(1) 實驗條件，即不同的處理造成的差異，稱為組間差異。用變數在各組的均值與總均值之偏差平方和的總和表示，記作SSb，組間自由度dfb。

(2)隨機誤差，如測量誤差造成的差異或個體間的差異，稱為組內差異，用變數在各組的均值與該組內變數值之偏差平方和的總和表示， 記作SSw，組內自由度dfw。

以上內容參考：網路-方差分析

⑶ 面板數據為什麼要做異方差檢驗

因為異方差存在，說明模型中無法觀測到的因素對解釋變數有較大影響。

實現同方差是為了保證回歸參數估計量具有良好的統計性質，經典線性回歸模型的一個重要假定：總體回歸函數中的隨機誤差項滿足同方差性，即它們都有相同的方差。如果這一假定不滿足，即：隨機誤差項具有不同的方差，則稱線性回歸模型存在異方差性。

(3)異方差檢驗需要多少數據擴展閱讀：

面板數據可以克服時間序列分析受多重共線性的困擾，能夠提供更多的信息、更多的變化、更少共線性、更多的自由度和更高的估計效率，而面板數據的單位根檢驗和協整分析是當前最前沿的領域之一。

面板數據的單位根檢驗的方法主要有Levin，Lin and CHU(2002)提出的LLC檢驗方法。Im，Pesearn，Shin(2003)提出的IPS檢驗，Maddala和Wu(1999)，Choi（2001）提出的ADF和PP檢驗等。

面板數據的協整檢驗的方法主要有Pedroni(1999，2004)和Kao(1999)提出的檢驗方法，這兩種檢驗方法的原假設均為不存在協整關系，從面板數據中得到殘差統計量進行檢驗。

Luciano(2003)中運用Monte Carlo模擬對協整檢驗的幾種方法進行比較，說明在T較小（大）時，Kao檢驗比Pedroni檢驗更高（低）的功效。

⑷ 計量經濟學中截面數據需要做哪些檢驗

在計量經濟模型的建立過程中，異方差問題是一個經常出現的現象，尤其使用截面數據時。由於經濟個體的行為差異，比如利用截面數據估計消費函數，往往低收入的家庭消費比較穩定，而高收入的家庭消費相對波動較大，在實踐序列建模中，金融數據往往表現出條件異方差。李寶仁

⑸ 畢業論文需要檢驗多重共線性,異方差,自相關,內生性

在我認知范圍內，多重共線性問題一直不是計量里的什麼大問題，回歸之前看看各變數之間的相關系數基本就可以確定是否需要進一步檢驗了，線性相關性比較高，那就直接剔除吧！異方差檢驗我也沒有做過，我一般直接就用穩健標准差，從來不用一般標准差！至於自相關檢驗這個問題也是沒有做過的！

我認為做什麼檢驗和文章關系比較大！我做過一篇FDI的文章，裡面採用FDI存量數據，存量數據肯定有很強自相關性，於是我就採用動態面板估計了，後來經過幾個模型的比對發現，FDI存量的自相關性對回歸結果影響很小。計量實證還是應該為自己的思想服務，檢驗越多、方法越復雜不見得就一定是好事！

⑹ eviews異方差性檢驗要多少變數

檢驗異方差性可以同時檢驗多個自變數。
時間序列，多元回歸，可以的
。

⑺ 時間序列有必要進行異方差檢驗嗎

white檢驗是對方差進行關於解析變數的回歸，arch檢驗是方差進行殘差平方的回歸。在樣本26的情況下進行arch檢驗吧。white、檢驗要大樣本，況且你有5個變數white檢驗的話，在估計後可用數據就好少了。
不過一般檢驗兩個都進行。他們從兩個方面去驗證異方差的性質。

⑻ 異方差檢驗只針對一元回歸分析么或者說多元回歸分析時需要進行異方差分析嗎

你如果學習過高等計量經濟的話，你會處理異方差的方式其實是一種工具變數法，工具是隨機干擾項構成的方陣，而隨機干擾項是不可觀測的，通常用的是殘差。在處理多變數異方差時，可以用懷特檢驗等設定一方車的結構（通常是和某一自變數線性相關）。

⑼ 檢驗異方差性的方法有哪些

關於異方差性檢驗的方法大致有：圖示檢驗法、Goldfeld - Quandt 檢驗法、White檢驗法、Park檢驗法和Gleiser檢驗法。事實也證明，實際經濟問題中經常會出現異方差性，這將影響回顧模型的估計、檢驗和應用。因此在建立計量經濟模型時應檢驗模型是否存在異方差性。

異方差性是相對於同方差而言的。所謂同方差，是為了保證回歸參數估計量具有良好的統計性質，經典線性回歸模型的一個重要假定：總體回歸函數中的隨機誤差項滿足同方差性，即它們都有相同的方差隨機誤差項具有不同的方差，則稱線性回歸模型存在異方差性。

(9)異方差檢驗需要多少數據擴展閱讀

測量誤差對異方差性的作用主要表現在兩個方面：一方面，測量誤差常常在一定時間內逐漸積累，誤差趨於增加，如解釋變數X越大，測量誤差就會趨於增大；另一方面，測量誤差可能隨時間變化而變化，如抽樣技術或收集資料方法的改進就會使測量誤差減少。

不僅在時間序列上容易出現異方差性，利用平均數作為樣本數據也容易出現異方差性。收入較高和較低的人是少數的，大部分人的收入居於較高和較低之間，在以不同收入組的人均數據作為樣本時，由於每組中的人數不同，觀測誤差也不同。

⑽ 異方差檢驗結果怎麼看

不存在異方差啊.
n*R^2=3.462622
p=0.629051>a=0.05
而且Y^2、Y*O等的t值都沒通過檢驗啊.可以認為系數=0.沒影響