eviews软件 如何用加权最小二乘法消除异方差啊

第一种方法是在命令窗口直接输入估计命令。具体来说，在命令窗口输入：LS(W=W1) Y C X。这里，W1是作为权数的变量，Y表示被解释变量，C表示常数项，X表示解释变量。通过这种方式，Eviews将使用W1作为权数进行加权最小二乘估计。第二种方法是在方程窗口中进行设置。首先，在方程窗口中选择你希望进行估...

[企业回答] 

两种方法：1.蠢且勤快的方法：在回归结果窗口中按Estimate，改变你的回归项分别为“y*1/abs(resid) x1*1/abs(resid) x2*1/abs(resid)……”，当然要在做完你的OLS后马上做，否则你的resid序列就不是你所要的误差序列了。2.聪明且懒的方法：你先用你所需要用的变量做一下OLS回归，然后在回归...

在使用EViews进行回归分析时，如果检测到某个变量，如X2的二次项存在异方差性，可以通过使用加权最小二乘法来解决。具体操作方法是，在回归命令中输入“ls y/x2 c x1/x2 1/x2”。这里，y代表因变量，x1和x2代表自变量，1/x2作为权重变量。这一步骤可以有效处理异方差问题。进行回归分析后，需...

对于Eviews6.0来说，可以在option里找到加权最小二乘法的选项。但对于Eviews7.0,界面变化了，原来option里的选项取消了。这时，无法使用菜单操作来实现加权最小二乘法，可以使用命令方式：data w1,这是生成一个名字为w1的权数序列，然后，w1=1/abs(resid)，这是计算了权数，残差绝对值的倒数。ls(w...

当结果显示存在异方差性时，需要进一步调整模型以修正这一问题。通过采用加权最小二乘法，我们试图使模型更准确地反映实际情况。回归分析后，再次进行怀特检验以确认问题是否得到解决。解决异方差性后，紧接着进行自相关性的检验。首先，通过计算自相关系数p值（p=1-dw/2），了解是否存在序列相关性。若...

2聪明且懒的方法:你先用 你所需要用的变量做一下OLS回归,然后在回归 Proc , Make re sidual serias ,给个单字母的序列名字,这样可以 生成一个误差序列,然后再在你的回归结果窗口 EstimateOptions , Weighted LS / TSLS 前画挑,并且在Weight 后面的空白处填写:1/abs (刚才起的序列名字)然后就...

1. 在Quick菜单中选择Estimate Equation，输入log(p) log(p(-1))作为变量，然后在Method选项中选择ARCH。此时，GARCH(1,1)模型将被默认设置。点击OK按钮后，eviews将进行模型估计。2. 在模型估计完成后，eviews将展示估计结果的图表。此时，可以通过Make GARCH Variance Series命令生成条件方差序列，也...

点击确定，Eviews将自动执行RESET检验，并输出检验结果。最后，我们可以通过观察检验结果来判断模型是否存在异方差性问题。如果检验结果显示存在异方差性，我们可能需要考虑调整模型结构或使用加权最小二乘法等方法来解决这个问题。这样，我们就完成了RESET检验的全过程，为模型的有效性提供了有力保障。

对于异方差的补救措施，可以考虑对原始变量进行转换，如取对数、平方根等。另一种方法是使用加权最小二乘法WLS，这种方法能够有效缓解异方差问题。如果熟悉Eviews软件，也可考虑使用它进行异方差检验，Eviews提供了更加全面的检验方法，包括G-Q检验、White检验、帕克检验和Gleiser检验等。具体操作可参考E...

如果检验结果显示显著，则表明模型存在异方差性，需要采取相应的修正措施，如使用加权最小二乘法或对数变换等。在应用怀特检验时，应注意选择合适的显著性水平。通常情况下，显著性水平设为0.05或0.1。如果选择0.05水平，只有当F统计量的概率值小于0.05时，才认为模型存在异方差性。此外，还应关注残差...