线性回归.Eviews中存在异方差时的多重线性检验
我的问题是当模型存在异方差时，使用VIF测试进行多线性诊断 我想用HAC校正来解释我的模型中的异方差性。然而，如果我在使用简单的OLS（无误差校正）估计模型后运行VIF，与我开始使用HAC进行回归然后运行VIF时相比，VIF给出的结果截然不同。我使用Eviews 对我来说，这是令人惊讶的，因为VIF中的检验统计量只是一个1/（1-R^2），其中R^2是针对一个模型计算的，在该模型中，给定的x_i变量与其余的x变量回归。这意味着结果不应取决于原始y对X回归中估计参数的标准误差，因此不应取决于我是否使用稳健误差 然而，在Eviews中，VIF的计算方式不同，并使用参数的标准误差估计值（，pdf第198页）。虽然有人认为这两种方法是等效的，但在我的例子中显然不是这样 简言之，我应该按照什么顺序进行？首先用简单的OLS模型测试多线性，然后用HAC模型，或者以另一种方式-用HAC估计模型，然后运行VIF？ 谢谢你的帮助线性回归.Eviews中存在异方差时的多重线性检验,eviews,Eviews,我的问题是当模型存在异方差时，使用VIF测试进行多线性诊断 我想用HAC校正来解释我的模型中的异方差性。然而，如果我在使用简单的OLS（无误差校正）估计模型后运行VIF，与我开始使用HAC进行回归然后运行VIF时相比，VIF给出的结果截然不同。我使用Eviews 对我来说，这是令人惊讶的，因为VIF中的检验统计量只是一个1/（1-R^2），其中R^2是针对一个模型计算的，在该模型中，给定的x_i变量与其余的x变量回归。这意味着结果不应取决于原始y对X回归中估计参数的标准误差，因此不应取决于我是否