异方差性两种检验方法检验结果不一样怎么办 LM检验和White检验都是看p值，如果p值小于你设定的显著性水平，也就是α，那么就表明自相关，ARCH异方差检验也是同理，如果对模型修正后，p>；α了，那么就说明不存在异方差，自相关这些了，也就是你所说的通过了。正态性检验你看下点完弹出来的直方图，符合正态的形态就可以通过了。协整的话，你那样用EG两步法检验的话也可以，但比较麻烦，DF和ADF更好用些，直接看那3个值就OK了~
什么是异方差性？异方差产生的后果是什么？检验异方差性的三种方法和步骤是什么？ 这说来话可就长了，话说这计量经济模型要求随机扰动项是同方差的，可是很多经济数据表现出来方差是事变的，也就是说随机扰动项的方差是时变的，不是固定的，这就是异方差。异方差往往使得最小二乘法不再具有有效性了。这个危害从“最小二乘法不在具有有效性”的字里行间可以理解。异方差的检验方法：(1)定性分析异方差①经济变量规模差别很大时容易出现异方差。如个人收入与支出关系，投入与产出关系。②利用散点图做初步判断。③利用残差图做初步判断。White检验的具体步骤如下。以二元回归模型为例，yt=？0+？1 xt1+？2 xt2+ut(19)①首先对上式进行OLS回归，求残差。②做如下辅助回归式，？0+？1 xt1+？2 xt2+？3 xt12+？4 xt22+？5 xt1 xt2+vt(20)即用 对原回归式中的各解释变量、解释变量的平方项、交叉积项进行OLS回归。注意，上式中要保留常数项。（3）哥德费尔德匡特检验：就是选取两段，用他们的方差构建一个F检验，再通过假设检验验证。（4）格莱泽检验，就是残差与变量本身，变量的平方，变量的平方根等做回归，看看他们的系数是否显著。克服方法：
检验异方差性的方法有哪些？ 一、检验异方差性的方法有：21131、图示检验5261法：相关图分4102析；残差图分析。2、Goldfeld-Quandt 检验法。3、怀特1653(white)检验。4、帕克检验（Park test)和格里奇检验（Glejser test）。二、异方差性是相对于同方差而言的：1、所谓同方差，是为了保证回归参数估计量具有良好的统计性质，经典线性回归模型的一个重要假定：总体回归函数中的随机误差项满足同方差性，即它们都有相同的方差。2、如果这一假定不满足，即：随机误差项具有不同的方差，则称线性回归模型存在异方差性。
