eviews多元线性回归模型，异方差怎么修正，需要具体eviews操作 模型如果检验出存在异方差性，可用加权最小二乘法（Weighted Least Squares，WLS）进行估计。如下图，“权”可以有多种选择，通常可以用1/|ei|eviews 也有怀特一致协方差矩阵估计量(WhiteHeteroskedasticity-ConsistenceCovariance Matrix Estimator)，这种方法提供大样本情形下回归标准差和回归系数的一致估计量，参数估计结果与普通最小二乘估计结果相同，但是可以进行有效的t检验和F检验。
多元线性回归模型的异方差怎么修正？ 这个问题之前也困扰着我，查了相关的数据，下面是我自己整理的一些，供你参考。从怀特检验看OBS的p值很小，说明存在异方差，修正的方法有好几种，我介绍两种吧，第一种是在回归前先将变量进行对数处理，能够很好的减少数据波动以及异方差的问题，第二种是加权最小二乘法（wls），quick-estimate equation界面，点击option，权重那块，填入所选择的权重就可以了。权重的选择上，目前我找的资料里的方法是可选用1/√X，1/X，1/X^2，X，√X，X^2（生成变量W分别等于这些权重）。之后将加权后的方程再进行怀特检验，选一个最好的权重就ok啦。
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