如何使用stata檢驗異方差？

本篇主要介紹如何使用stata處理異方差問題，分別使用了圖示法和BP法和WHITE法。還會繼續更新如何使用eviews處理異方差和異方差的基礎原理等相關內容，以及其他計量經濟學問題。

操作方法

（01）處理異方差的第一步就是要先明確什麼是異方差。在此處我們僅需簡單理解爲：異方差就是說隨機誤差項具有不同的方差。下圖爲異方差的基本表現形式。觀察下圖我們可以大致觀察出，樣本點分佈呈現出擴張或者收縮的趨勢，我們可以透過畫圖簡單判別是否存在異方差問題。

（02）第二步：畫圖簡單看看是不是存在異方差。開啟需要處理異方差問題的數據，按照以下命令進行處理：regress y x1 x2 x3 x4解釋：其中y爲被解釋變量，x1-x4爲解釋變量。rvfplot,yline(0) xline(0)解釋：畫出殘差和擬合值散點圖的命令，其中yline(0) xline(0) 表示畫出座標軸的意思（可以不加，無影響）rvpplot x1解釋：畫出x1和殘差之間散點圖只需要將實際問題中需要的解釋變量和被解釋變量帶入即可，使用畫圖法初步觀察是否存在異方差的情形，結合第一步的圖例，觀察如果感覺存在異方差則可以進一步進行異方差的檢驗。補充：示例圖爲筆者使用網絡上公開數據獲得結果示意圖，如果你得到的結果和我得類似，則說明你的操作正確，可以進行下一步操作了。

（03）第三步（BP檢驗方法，不推薦使用，推薦使用WHITE檢驗）：感覺存在異方差，使用B-P檢驗B-P檢驗的基礎原理就是透過輔助迴歸的R^2,來檢驗是否存在異方差的情況。（詳細概念，我會繼續更新）命令如下：estat hettest,rhs iid解釋：t：post-estimation est：heteroskedasticity test 異方差檢驗：獨立同分布（不加默認是正態分佈）：right hand sight 指的是使用右手邊的全部解釋變量進行輔助迴歸（不加默認使用y hat進行迴歸。）補充：1.示例圖爲筆者使用網絡上公開數據獲得結果示意圖，如果你得到的結果和我得類似，則說明你的操作正確，可以進行下一步操作了。2.看不懂沒關係直接使用命令進行檢驗即可，如果想要深入瞭解，筆者還會陸續更新相關基礎知識內容。3.如果得到 Prob > chi2  =   0.0000，則說明拒絕原假設，存在異方差，在實際操作中只要，p值小於0.05都可以認爲存在異方差。

（04）第三步（BP檢驗方法補充，可以不看）如果想要對某些解釋變量進行輔助迴歸，命令如下：estat hettest 變量名，iid補充：1.示例圖爲筆者使用網絡上公開數據獲得結果示意圖，如果你得到的結果和我得類似，則說明你的操作正確，檢驗階數。2.如果得到 Prob > chi2  =   0.0000，則說明拒絕原假設，存在異方差，在實際操作中只要，p值小於0.05都可以認爲存在異方差。

（05）第三步（WHITE檢驗，推薦）estat imtest，white解釋：imtest：information matrix test（資訊矩陣檢驗）補充：1.示例圖爲筆者使用網絡上公開數據獲得結果示意圖，如果你得到的結果和我得類似，則說明你的操作正確，檢驗結束。2.爲啥推薦WHITE檢驗呢？因爲WHITE檢驗可以檢驗二次項的異方差情況，我還會繼續更新有關基礎知識內容。3.只需要看上半部分，IM-test我們不關心。4.如果得到 Prob > chi2  =   0.0000，則說明拒絕原假設，存在異方差，在實際操作中只要，p值小於0.05都可以認爲存在異方差。

特別提示

建議使用WHITE檢驗

進一步處理異方差的內容，請參考我其他