eviews工具變數tsls條件

1. eviews怎麼檢驗工具變數IV的有效性

Minimum eigenvalue statistic = 224.124 這個是最小特徵值為224.124，大於10，通過了弱識別檢驗；但是你的版Sargan值太大，p值為0，說權明你的方程沒有通過過度識別檢驗，也就是說你所找的工具變數不是外生的，還需要更換工具變數。

2. eviews7中怎樣用加權最小二乘法做異方差的修正麻煩用截圖解答，謝謝啦。

對於Eviews6.0來說，可以在option里找到加權最小二乘法的選項。

但對於專Eviews7.0,界面變化了，原來option里的選項取消了屬。

這時，無法使用菜單操作來實現加權最小二乘法，可以使用命令方式：

data w1,這是生成一個名字為w1的權數序列，然後，

w1=1/abs(resid)，這是計算了權數，殘差絕對值的倒數。

ls(w=w1) y c x,這就是加權最小二乘法的命令方式)

(2)eviews工具變數tsls條件擴展閱讀：

若線性回歸模型存在異方差性，則用傳統的最小二乘法估計模型，得到的參數估計量不是有效估計量，甚至也不是漸近有效的估計量；此時也無法對模型參數進行有關顯著性檢驗。

對存在異方差性的模型可以採用加權最小二乘法進行估計。

異方差性的檢測——White test

在此檢測中，原假設為：回歸方程的隨機誤差滿足同方差性。對立假設為：回歸方程的隨機誤差滿足異方差性。判斷原則為：如果nR2>chi2(k)，則原假設就要被否定，即回歸方程滿足異方差性。

在以上的判斷式中，n代表樣本數量，自由度為k（解釋變數的個數）。chi2（卡方統計）值可查表所得。