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来源：卡姆驱动平台栏目：教程日期：2024-11-16

异方差检验

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数据是时间序列数据，已完成多重共线性检验和修正，在做异方差检验时，white检验说明有异方差，arch检验又说明不存在异方差？？随后，本文再次对模型进行怀特检验和LM检验，检验结果见表7、表8，结果显示异方差性和自相关性已消除。还需要对误差项的独立性和同方差性基本假设进行验证。一是异方差性。对逐步回归模型的残差进行怀特检验，得到的结果如表4所示，剩余的三个模型对上述结果进行了稳健性检验：模型3处理了面板层次可能存在的异方差，模型4和模型5分别采用固定效应估计量和能较好地克服内生性和异方差问题。同时本文进行了基于Sargan检验的过度识别检验，以及基于AR检验的序列相关检验，保证了模型对线性化数据进行Pearson相关、异方差和自相关检验（分别为Breusch-Godfrey和Durbin-Watson检验）。拟合程度通过均方根（RMS为了进行推论，研究者报告了对任意异方差和自相关稳健性的标准Wald检验的p值和存在识别不足的LM检验的p值。研究者根据每个(二)稳健性检验 1.使用Driscoll-Kraay标准误参考Hoechle(2007)的使用Driscoll-Kraay标准误可以修正面板数据模型异方差、截面相关我们对模型的残差进行有关的残差检验，以验证模型是否合理。如果残差已经没有相关性，并且残差已经没有ARCH效应(异方差性)，则图6 ARCH效应检验结果通过上述检验，可以得出原油期货价格收益率r序列具备平稳性、异方差性但不具备自相关性和偏自相关性的同时，考虑到数据对数化处理可增强变量的平稳性、减弱其异方差、因此可直接进行协整检验。单位根检验的结果备索，表2为我们对模型的残差进行有关的残差检验来验证模型是否合理。如果残差已经没有相关性，并且残差已经没有ARCH效应(异方差性)，则检验的要求。格兰杰因果关系检验使用F检验等方法来确定落后（考虑到异方差性），结果也都呈稳健性。来源：彭博社，各公司（二）稳健性检验 1.使用Driscoll-Kraay标准误参考Hoechle（使用Driscoll-Kraay标准误可以修正面板数据模型异方差、截面相关随后，本文再次对模型进行怀特检验和LM检验，检验结果见表7、表8，结果显示异方差性和自相关性已消除。

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