White Heteroskedasticity Test F-statistic 3.057161 Probability 0.076976 Obs"R-squared 5.212471 Probability 0.073812 Test Equation: Dependent Variable: RESID 2 Method: Least Squares Date:08/08/05Time:15:38 Included observations 18 Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob -6219633 6459811 -0.962820 X 229.349612621971.8170660.0892 X^2 0.0005370.0004491.1949420.2507 R-squared 0. 289582 Mean dependent var 6767029 Adjusted R-squared 0. 194859 S.D. dependent var 14706003 S.E. of regression 13195642 Akaike info criterion 35.77968 Sum squared resid 2.6lE+1 Schwarz criterion 3592808 Log likelihood -3190171 F-statistic 3.057161 Durbin-Watson stat 1. 694572 Prob(F-statistic) 0076976 l=64453X (4.5658) R2=0.2482 请问:(1) White检验判断模型是否存在异方差。 (2) Glejser检验判断模型是否存在异方差。 (3)该怎样修正。 解:(1)给定a=005和自由度为2下,查卡方分布表得临界值x2=59915, 而 White统计量nR2=5.2125,有nR2<xa(2),则不能拒绝原假设,说明模型 中不存在异方差。 (2)因为对如下函数形式 le/=B2VX 得样本估计式 l=6443x R2=0.2482White Heteroskedasticity Test: F-statistic 3.057161 Probability 0.076976 Obs*R-squared 5.212471 Probability 0.073812 Test Equation: Dependent Variable: RESID^2 Method: Least Squares Date: 08/08/05 Time: 15:38 Sample: 1 18 Included observations: 18 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -6219633. 6459811. -0.962820 0.3509 X 229.3496 126.2197 1.817066 0.0892 X^2 -0.000537 0.000449 -1.194942 0.2507 R-squared 0.289582 Mean dependent var 6767029. Adjusted R-squared 0.194859 S.D. dependent var 14706003 S.E. of regression 13195642 Akaike info criterion 35.77968 Sum squared resid 2.61E+15 Schwarz criterion 35.92808 Log likelihood -319.0171 F-statistic 3.057161 Durbin-Watson stat 1.694572 Prob(F-statistic) 0.076976 2 ˆ 6.4435 (4.5658) 0.2482 e X R = = 请问：（1）White 检验判断模型是否存在异方差。 （2）Glejser 检验判断模型是否存在异方差。 （3）该怎样修正。 解：（1）给定α = 0.05 2 χ = 5.9915 2 nR = 5.2125 2 2 0.05 nR < χ (2) 和自由度为 2 下，查卡方分布表，得临界值 ， 而 White 统计量 ，有 ，则不能拒绝原假设，说明模型 中不存在异方差。 （2）因为对如下函数形式 2 e X = + β ϖ 得样本估计式 2 ˆ 6.4435 (4.5658) 0.2482 e X R = = 8