异方差检验及修正
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检验异方差的步骤是先在同方差假定下估计回 归方程，然后再对得到的的回归方程的残差进 行假设检验，判断是否存在异方差。Eviews提 供了怀特(White)的一般异方差检验功能。 零假设： 原回归方程的误差同方差。 备择假设：原回归方程的误差异方差
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4．加权最小二乘法 我们仍然使用nnn文件的数据，点工具栏上点 Proc\make Equations，选择估计方法—普通最小 二乘法，点击Options 按钮进入方程估计选择对话框， 在LS\TSLS Options选项框中选择Weighted LS/TSLS\在对话框内输入权重1/abs（resid）,点 击确定应用，回到估计方程对话框，点击确定得到加 权最小二乘法回归方程（见图四，并与图一中的方程 比较）。
异方差本思想是在采用OLS方法时，对较小 的残差平方ei2赋予较大的权数，对较大的ei2赋 予较小的权数，以对残差提供的信息的重要程 度作一番校正，提高参数估计的精度。如果直 接用wi=1/σi作为权数，则容易验证变换后模型 的随机干扰项的方差等于1，满足同方差性。在 实际操作中，一般不进行异方差的检验，直接 选择加权最小二乘法。
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3．White检验：View\Residual Tests \White Heteroskedasticity (no cross terms)或White Heteroskedasticity (cross terms)，可得到辅助回归方 程和怀特检验统计量－即F统计量、统计量的值及其对 应的p值（图十七）。由显示结果可以看出：在5％显 著水平下我们拒绝原假设（p值小于给定的显著水 平），回归方程的误差项是异方差的。值得重申的是： 虽然上图中的信息告诉我们回归方程拟和优度，但我 们还应该对其进行经济计量学检验，以确定其是否满 足古典假设。
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我们利用上次的nnn文件中的实例数据进行 分析。 具体步骤： 1．OLS拟合：首先对数据进行回归分析，在 工作文件主显示窗口选定需要分析的回归方程\ 打开估计方程及其统计检验结果输出窗口(见下 图一)。

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2．图示法：点击上图工具栏中的 View\Actual,Fitted,Residual\Actual,Fitted,Resi dual Graph得到残差变化图（图二）。
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White Heteroskedasticity(no cross terms)与White Heteroskedasticity(cross terms)选项的区别在于：在 no cross terms选项下得到的辅助回归方程中不包含原 回归方程左手变量的交叉乘积项作为解释变量；而 cross terms选项下得到的辅助回归方程中包含原回归 方程左手变量的交叉乘积项作为解释变量。在我们使 用的一元回归例子中，这两个选项的作用没有区别。 当我们分析多元回归模型的异方差问题时，因为所选 辅助回归方程的解释变量不同，这两个选项的作用就 不同了。