模型如果检验出存在异方差性,可用加权最小二乘法(Weighted Least Squares, WLS)进行估计。如下图,“权”可以有多种选择,通常可以用1/|ei|
eviews 也有怀特一致协方差矩阵估计量(WhiteHeteroskedasticity-ConsistenceCovariance Matrix Estimator),这种方法提供大样本情形下回归标准差和回归系数的一致估计量,参数估计结果与普通最小二乘估计结果相同,但是可以进行有效的t检验和F检验。
模型如果检验出存在异方差性,可用加权最小二乘法(Weighted Least Squares, WLS)进行估计。如下图,“权”可以有多种选择,通常可以用1/|ei|
eviews 也有怀特一致协方差矩阵估计量(WhiteHeteroskedasticity-ConsistenceCovariance Matrix Estimator),这种方法提供大样本情形下回归标准差和回归系数的一致估计量,参数估计结果与普通最小二乘估计结果相同,但是可以进行有效的t检验和F检验。