一般来讲，时间序列数据较少出现异方差现象，更多地是序列相关问题。用stata软件实现异方差的检验，最直观的是用图示法。作出残差关于某一解释变量的散点图，具体的命令如下：reg 被解释变量名 解释变量名 prrdict e, resid graph twoway scatter e 解释变量名 此外，还有white检验、G-Q检验和Breuch-...
G-Q 检验 (Goldfeld-Quandt,1965) 5。 Szroeters 秩检验(Szreter,1978) 后两种现在已经基本不用。 一般截面数据容易产生异方差 而时间序列数据容易产生自相关 1。残差图: rvfplot (residual-versus-fitted plot) rvpplot varname (residual-versus-pre 14、dictor plot) 作图命令一定要在回归完成之后进行 2。
(3)G-Q 检验 $ sort X2 drop in 13 /19 reg lnY lnX1 lnX2 in 1/12 Source SS Model Residual .19947228 .070196863 Total .269669142 df MS 2 .09973614 9 .007799651 11 .024515377 Number of obs = F( 2, 9) = Prob > F = R-squared = Adj R-squared = Root MSE = 12 12.79 0...
1.g ln wage = log(wage) 前面是变量名,后面是代表取对数 2.g wage2=wage^2 变平方 3.g wage =edu*wage 生成wage 和 edu 的互动项 4.g w=exp(ln wage) 根据工资对数计算工资水平 5.g edu = (wage>=10) 设定虚拟变量,工资大于10为1 ,反之为0 ,想修改逻辑判断,那就drop edu 然后重新定义一次...
g ei2=e^2 scatter ei2 lnX2,title("图4.1.3 异方差性检验图")xtick(6(0.4)9.2)ytick(0(0.04)0.24) predict在回 归结束后,需 要对拟合值以 及残差进行分 析,需要使用 此命令。 (3)G-Q检验 sort X2 drop in 13 /19 reg lnY lnX1 lnX2 in 1/12 Source SS df MS Number of obs = ...
Stata检查是否存在序列相关的方法： 1.画图 在做完回归之后，先生成残差项e scatter e L.e 2.BG检验 estat bgodfrey（默认滞后阶数为1） 3.Ljung-Box Q检验 eg: reg y x1 x2 x3 predict e,res wntestq e 3.DW检验 estat dwatson 解决办法： 1.Newey稳健性标准差 newey y x,lag(p) (...
为了检验美国电力行业是否存在规模经济，Nerlove（1963）收集了1955年145家美国电力企业的总成本(TC)、产量(Q)、工资率(PL)、燃料价格(PF)及资本租赁价格(PK)的数据（nerlove.dta）。假设第个企业的生产函数为Cobb-Douglas：Qi=AiLiKiFi α1 α2 α3 其中分别为生产率、劳动力、资本与燃料。记为规模效应（degree...
g e2f=exp(lne2f)reg y x1 x2 x3 [aw=1/e2f]2.White(1980)eg: reg y x1 x2 x3,robust3. wls0命令二、序列相关问题Stata检查是否存在序列相关的方法:1.画图在做完回归之后,先生成残差项escatter e L.e2.BG检验estat bgodfrey(默认滞后阶数为1)3.Ljung-Box Q检验eg: reg y x1 x2 x3predict e...
g q2 =q^2 如果需要lnpl 和lnpk的平方项 g lnplpk =lnpl*lnpk 假设希望定义“q >= 10 000”...
三、实验操作指导 进行极端数据的检验通常用到的是一组命令,这组命令显示如下: regress y x1 x2 …… predict lev, leverage gsort –lev sum lev list in 1/i 在这组命令语句中,第一个命令语句的作用是以y为因变量,x1、x2 ……为自变量建立回归分析;第二个命令语句的作用是计算出所有观测数据的lev值;...