eviews工具变量tsls条件

1. eviews怎么检验工具变量IV的有效性

Minimum eigenvalue statistic = 224.124 这个是最小特征值为224.124，大于10，通过了弱识别检验；但是你的版Sargan值太大，p值为0，说权明你的方程没有通过过度识别检验，也就是说你所找的工具变量不是外生的，还需要更换工具变量。

2. eviews7中怎样用加权最小二乘法做异方差的修正麻烦用截图解答，谢谢啦。

对于Eviews6.0来说，可以在option里找到加权最小二乘法的选项。

但对于专Eviews7.0,界面变化了，原来option里的选项取消了属。

这时，无法使用菜单操作来实现加权最小二乘法，可以使用命令方式：

data w1,这是生成一个名字为w1的权数序列，然后，

w1=1/abs(resid)，这是计算了权数，残差绝对值的倒数。

ls(w=w1) y c x,这就是加权最小二乘法的命令方式)

(2)eviews工具变量tsls条件扩展阅读：

若线性回归模型存在异方差性，则用传统的最小二乘法估计模型，得到的参数估计量不是有效估计量，甚至也不是渐近有效的估计量；此时也无法对模型参数进行有关显著性检验。

对存在异方差性的模型可以采用加权最小二乘法进行估计。

异方差性的检测——White test

在此检测中，原假设为：回归方程的随机误差满足同方差性。对立假设为：回归方程的随机误差满足异方差性。判断原则为：如果nR2>chi2(k)，则原假设就要被否定，即回归方程满足异方差性。

在以上的判断式中，n代表样本数量，自由度为k（解释变量的个数）。chi2（卡方统计）值可查表所得。