如何根据权重和标准误推测样本标准误最小量

wls后仍存在异方差我用eviews考察某几个变量对因变量的影响,由于是截面数据且样本量较大,无法通过white检验.因此用wls方法做回归,但是无论权重是残差绝对值倒数还是其它值,最后的结果仍无_百度作业帮
wls后仍存在异方差我用eviews考察某几个变量对因变量的影响,由于是截面数据且样本量较大,无法通过white检验.因此用wls方法做回归,但是无论权重是残差绝对值倒数还是其它值,最后的结果仍无
wls后仍存在异方差我用eviews考察某几个变量对因变量的影响,由于是截面数据且样本量较大,无法通过white检验.因此用wls方法做回归,但是无论权重是残差绝对值倒数还是其它值,最后的结果仍无法通过white检验,想问下是我权重的设置问题还是其它问题?
权重的设置?也就是说你的weights 是你自己设置的?不是求出来的?white test是用来检测heterskedasticity的.通不过说明residual 是heterskedastic.现在比较普遍的方法是用GMM (generalized method of moments)做.
由于我用的是一个大样本的截面数据,我看到有的说法是可以直接用ols回归,然后报告变量的异方差-稳健标准误,不知这样是否可行?
你说的方法不对。因为用OLS算的variance matrix不efficient。你依此搞的test都是不准确的。
如果你不想用GMM去算的话。那么至少也要用White heteroscedasticity-consistent standard errors去改进每个coefficient的standard error。
OLS算出的coefficient虽然inefficient但是consistent。主要是variance matrix 的问题。抽样样本量的确定_图文_百度文库
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