最常用的異方差的檢驗方法是

⑴ 復雜性異方差的檢驗方法有

檢驗異方差性的方法有：
1）圖示檢驗法。①相關圖分析。②殘差圖分析。
2）Goldfeld - Quandt 檢驗法。
3）懷特(white) 檢驗。
4）帕克檢驗（ Park test ) 和格里奇檢驗（ Glejser test）。

⑵ 檢驗異方差有哪些方法

李子奈計量經濟學第三版，P111,
圖示檢驗
帕克檢驗
G-Q檢驗
懷特檢驗

⑶ 檢驗異方差有哪些方法

異方差檢驗主要有三種方法
1 Park-Gleiser檢驗
2 Goldfeld-Quandt 檢驗（缺點，只能處理單升和單降型的異方差）
3 White 檢驗
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。
具體的方法這里不好打，你可以查一下相關資料。
希望幫到你

⑷ 試歸納檢驗異方差方法的基本思想，並指出這些方法的異同.2.簡述什麼是異方差

1.答：各種異方差檢驗的共同思想是，基於不同的假定，分析隨機誤差項的方差與解釋變數之間的相關性，以判斷隨機誤差項的方差是否隨解釋變數變化而變化。其中，戈德菲爾德-跨特檢驗、懷特檢驗、ARCH檢驗和Glejser檢驗都要求大樣本，其中戈德菲爾德-跨特檢驗、懷特檢驗和Glejser檢驗對時間序列和截面數據模型都可以檢驗，ARCH檢驗只適用於時間序列數據模型中。戈德菲爾德-跨特檢驗和ARCH檢驗只能判斷是否存在異方差，懷特檢驗在判斷基礎上還可以判斷出是哪一個變數引起的異方差。Glejser檢驗不僅能對異方差的存在進行判斷，而且還能對異方差隨某個解釋變數變化的函數形式進行診斷。
2.答 ：設模型為[圖片]，如果其他假定均不變，但模型中隨機誤差項的方差為[圖片]，則稱[圖片]具有異方差性。

⑸ 異方差性的解決方法有哪些

檢驗異方差性的方法有： 1）圖示檢驗法。①相關圖分析。②殘差圖分析。 2）Goldfeld - Quandt 檢驗法。 3）懷特(white) 檢驗。 4）帕克檢驗（ Park test ) 和格里奇檢驗（ Glejser test）。

⑹ 懷特提出的異方差檢驗，包括哪幾個步驟

檢驗異方差性的方法有：1）圖示檢驗法。①相關圖分析。②殘差圖分析。2）Goldfeld-Quandt檢驗法。3）懷特(white)檢驗。4）帕克檢驗（Parktest)和格里奇檢驗（Glejsertest）。

⑺ 異方差常用的估計方法

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。

(7)最常用的異方差的檢驗方法是擴展閱讀

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。

⑻ 異方差的解決方法

異方差性的檢測方法
1、殘差圖

通過繪制殘差圖，將殘差項分別與模型的自變數X或者因變數Y，作散點圖，查看散點是否有明顯的規律性。

殘差圖
通常存在異方差時，散點圖會呈現出自變數X值越大，殘差項越大/越小的分布規律。如上圖中散點圖呈現出這樣的規律性，說明模型具有異方差性。

2、white檢驗

懷特檢驗是最常用於檢驗異方差的方法。SPSSAU中會自動輸出懷特檢驗結果。

3、BP檢驗

除此之外，也可用BP檢驗結果判斷，SPSSAU中會自動輸出此結果。如果BP結果與white檢驗結果出現矛盾，建議以懷特檢驗結果為准。

通過案例也許能夠能清楚地說明，以下是關於工資的影響因素的OLS回歸分析。共涉及四個因素分別是起始工資、性別、受雇月數和受教育年限。採用OLS回歸，得到如下結果：

SPSSAU分析界面

SPSSAU-OLS回歸分析結果
由上圖可得到起始工資、受雇時間、受教育時間對當前工有顯著的正向影響關系。

但根據異方差檢驗結果顯示，White檢驗和BP檢驗均拒絕原假設（P<0.05）（原假設為模型沒有異方差），說明模型存在異方差問題，因此需要進一步處理。

異方差性處理方法
解決異方差問題一般有三種辦法，分別是數據處理（取對數）、Robust穩健標准誤回歸和FGLS法；三種辦法可以同時使用去解決異方差問題。

1. 對原數據做對數處理

針對連續且大於0的原始自變數X和因變數Y，進行取自然對數（或10為底對數）操作，如果是定類數據則不處理。

取對數可以將原始數據的大小進行『壓縮』，這樣會減少異方差問題。事實上多數研究時默認就進行此步驟處理。負數不能直接取對數，如果數據中有負數，研究人員可考慮先對小於0的負數，先取其絕對值再求對數，然後加上負數符號。

⑼ 什麼是異方差性異方差產生的後果是什麼檢驗異方差性的三種方法和步驟是什麼

這說來話可就長了，話說這計量經濟模型要求隨機擾動項是同方差的，可是很多經濟數據表現出來方差是事變的，也就是說隨機擾動項的方差是時變的，不是固定的，這就是異方差。異方差往往使得最小二乘法不再具有有效性了。這個危害從「最小二乘法不在具有有效性」的字里行間可以理解。異方差的檢驗方法：
(1)定性分析異方差
①經濟變數規模差別很大時容易出現異方差。如個人收入與支出關系，投入與產出關系。②利用散點圖做初步判斷。
③利用殘差圖做初步判斷。
White檢驗的具體步驟如下。以二元回歸模型為例，
yt = 0 +1 xt1 +2 xt2 + ut (19)
①首先對上式進行OLS回歸，求殘差 。
②做如下輔助回歸式，
= 0 +1 xt1 +2 xt2 + 3 xt12 +4 xt22 + 5 xt1 xt2 + vt (20)
即用 對原回歸式中的各解釋變數、解釋變數的平方項、交叉積項進行OLS回歸。注意，上式中要保留常數項。
（3）哥德費爾德匡特檢驗：就是選取兩段，用他們的方差構建一個F檢驗，再通過假設檢驗驗證。
（4）格萊澤檢驗，就是殘差與變數本身，變數的平方，變數的平方根等做回歸，看看他們的系數是否顯著。
克服方法：