异方差检验需要多少数据

⑴ 怎么检验异方差性

异方差检验主要有三种方法

1）图示检验法：①相关图分析。②残差图分析。

由于异方差通常被认为是由于残差的大小随自变量的大小而变化，因此，可以通过散点图的方式来简单的判断是否存在异方差。具体的做法是，以回归的残差的平方2ie为纵坐标，回归式中的某个解释变量ix为横坐标，画散点图。如果散点图表现出一定的趋势，则可以判断存在异方差。

2） Goldfeld-Quandt 检验（缺点，只能处理单升和单降型的异方差）

Goldfeld-Quandt 检验又称为样本分段法、集团法，由Goldfeld和Quandt 1965年提出。这种检验的思想是以引起异方差的解释变量的大小为顺序，去掉中间若干个值，从而把整个样本分为两个子样本。

3）怀特(white) 检验和格里奇检验（ Glejser test）。

Goldfeld-Quandt 检验又称为样本分段法、集团法，由Goldfeld和Quandt 1965年提出。这种检验的思想是以引起异方差的解释变量的大小为顺序，去掉中间若干个值，从而把整个样本分为两个子样本。

最着名最常用的是第三种怀特检验。核心原理是判断ui由xi解释程度的高低，越高越有异方差。

1、何德旭 王朝阳;时间序列计量经济学：协整与有条件的异方差自回归[N];中国社会科学院院报;2003年

2 、唐少明;基于APARCH—GED模型的期货头寸风险量化方法[N];期货日报;2008年

3、国泰君安证券 蒋瑛琨彭艳 博士 国泰君安期货研究负责人 马忠强;期指到期日效应实证成果综述及经典实证检验方法[N];期货日报;2007年

4 、广发期货 戴伟高;实盘交易大赛和序列分析技术[N];期货日报;2008年

5 、裴勇;诺贝尔奖得主恩格尔自回归条件异方差模型在期货研究中的应用(1)[N];期货日报;2004年

6 、近年通胀与经济形势关联研究[N];上海证券报;2005年

7 、孔祥毅;从宏观视角研究金融的复杂性[N];中国社会科学报;2009年

8 、王龙云;诺贝尔经济学奖看重技术方法研究[N];经济参考报;2003年

9 、俞勤宜 张泓骏;将计量统计法应用于经济学研究[N];中国社会科学院院报;2004年

10 、记者 王洁明 吴平;破解经济时间数列难题[N];新华每日电讯;2003年

⑵ 请问如何在spss里检验异方差性阿

方差分析过程还是回归过程的异方差，这时候要求数据独立、分布正态、各总体方差相等3个条 件都不能少，因为下面要进行F检验，要计算显着性。

因为方差分析过程一般要求方差齐，所以存在异方差最好能进行调整，SPSS中提供了更为简便的方法，在同一菜单中的Post Hoc中提供了方差齐（Equal Variances）假设和方差不齐（Equal Variances not）假设下各自适用的分析方法，方差不齐时就选用下面的几种来实现。

原理

方差分析的基本原理是认为不同处理组的均数间的差别基本来源有两个：

(1) 实验条件，即不同的处理造成的差异，称为组间差异。用变量在各组的均值与总均值之偏差平方和的总和表示，记作SSb，组间自由度dfb。

(2)随机误差，如测量误差造成的差异或个体间的差异，称为组内差异，用变量在各组的均值与该组内变量值之偏差平方和的总和表示， 记作SSw，组内自由度dfw。

以上内容参考：网络-方差分析

⑶ 面板数据为什么要做异方差检验

因为异方差存在，说明模型中无法观测到的因素对解释变量有较大影响。

实现同方差是为了保证回归参数估计量具有良好的统计性质，经典线性回归模型的一个重要假定：总体回归函数中的随机误差项满足同方差性，即它们都有相同的方差。如果这一假定不满足，即：随机误差项具有不同的方差，则称线性回归模型存在异方差性。

(3)异方差检验需要多少数据扩展阅读：

面板数据可以克服时间序列分析受多重共线性的困扰，能够提供更多的信息、更多的变化、更少共线性、更多的自由度和更高的估计效率，而面板数据的单位根检验和协整分析是当前最前沿的领域之一。

面板数据的单位根检验的方法主要有Levin，Lin and CHU(2002)提出的LLC检验方法。Im，Pesearn，Shin(2003)提出的IPS检验，Maddala和Wu(1999)，Choi（2001）提出的ADF和PP检验等。

面板数据的协整检验的方法主要有Pedroni(1999，2004)和Kao(1999)提出的检验方法，这两种检验方法的原假设均为不存在协整关系，从面板数据中得到残差统计量进行检验。

Luciano(2003)中运用Monte Carlo模拟对协整检验的几种方法进行比较，说明在T较小（大）时，Kao检验比Pedroni检验更高（低）的功效。

⑷ 计量经济学中截面数据需要做哪些检验

在计量经济模型的建立过程中，异方差问题是一个经常出现的现象，尤其使用截面数据时。由于经济个体的行为差异，比如利用截面数据估计消费函数，往往低收入的家庭消费比较稳定，而高收入的家庭消费相对波动较大，在实践序列建模中，金融数据往往表现出条件异方差。李宝仁

⑸ 毕业论文需要检验多重共线性,异方差,自相关,内生性

在我认知范围内，多重共线性问题一直不是计量里的什么大问题，回归之前看看各变量之间的相关系数基本就可以确定是否需要进一步检验了，线性相关性比较高，那就直接剔除吧！异方差检验我也没有做过，我一般直接就用稳健标准差，从来不用一般标准差！至于自相关检验这个问题也是没有做过的！

我认为做什么检验和文章关系比较大！我做过一篇FDI的文章，里面采用FDI存量数据，存量数据肯定有很强自相关性，于是我就采用动态面板估计了，后来经过几个模型的比对发现，FDI存量的自相关性对回归结果影响很小。计量实证还是应该为自己的思想服务，检验越多、方法越复杂不见得就一定是好事！

⑹ eviews异方差性检验要多少变量

检验异方差性可以同时检验多个自变量。
时间序列，多元回归，可以的
。

⑺ 时间序列有必要进行异方差检验吗

white检验是对方差进行关于解析变量的回归，arch检验是方差进行残差平方的回归。在样本26的情况下进行arch检验吧。white、检验要大样本，况且你有5个变量white检验的话，在估计后可用数据就好少了。
不过一般检验两个都进行。他们从两个方面去验证异方差的性质。

⑻ 异方差检验只针对一元回归分析么或者说多元回归分析时需要进行异方差分析吗

你如果学习过高等计量经济的话，你会处理异方差的方式其实是一种工具变量法，工具是随机干扰项构成的方阵，而随机干扰项是不可观测的，通常用的是残差。在处理多变量异方差时，可以用怀特检验等设定一方车的结构（通常是和某一自变量线性相关）。

⑼ 检验异方差性的方法有哪些

关于异方差性检验的方法大致有：图示检验法、Goldfeld - Quandt 检验法、White检验法、Park检验法和Gleiser检验法。事实也证明，实际经济问题中经常会出现异方差性，这将影响回顾模型的估计、检验和应用。因此在建立计量经济模型时应检验模型是否存在异方差性。

异方差性是相对于同方差而言的。所谓同方差，是为了保证回归参数估计量具有良好的统计性质，经典线性回归模型的一个重要假定：总体回归函数中的随机误差项满足同方差性，即它们都有相同的方差随机误差项具有不同的方差，则称线性回归模型存在异方差性。

(9)异方差检验需要多少数据扩展阅读

测量误差对异方差性的作用主要表现在两个方面：一方面，测量误差常常在一定时间内逐渐积累，误差趋于增加，如解释变量X越大，测量误差就会趋于增大；另一方面，测量误差可能随时间变化而变化，如抽样技术或收集资料方法的改进就会使测量误差减少。

不仅在时间序列上容易出现异方差性，利用平均数作为样本数据也容易出现异方差性。收入较高和较低的人是少数的，大部分人的收入居于较高和较低之间，在以不同收入组的人均数据作为样本时，由于每组中的人数不同，观测误差也不同。

⑽ 异方差检验结果怎么看

不存在异方差啊.
n*R^2=3.462622
p=0.629051>a=0.05
而且Y^2、Y*O等的t值都没通过检验啊.可以认为系数=0.没影响