python加权最小二乘_Eviews关于加权最小二乘法（WLS）中权重W的问题

Eviews关于加权最小二乘法(WLS)中权重W的问题

使用Eviews7，多元线性模型中，怎么做进行加权最小二乘法啊？也就是WLS。权重W该怎么求呢？补充：我的变量数据有负数。请详细一点，好吗？

解答：加权最小二乘法用于处理异方差，对所得结果中的标准差/(根号下h)=1，所得：1/(根号下h)即为权重W

不是很明白，我的变量的数据值有负数，不能直接用1/sqr(x).你能说的详细一点吗？

怎么求WLS中的权重W ？

权重就是1/sqr(x)，标准差不可能是负数。

变量X中有负数呀，就无法取根号了，也就是说 sqr(X)是不存在了。我的权重已经取了 W=1/resid^2 了

权重取标准差的倒数，之前的意思不是变量X取根号的倒数为权重

首先，应用Park检验，令lin2=log(resid^2)，然后用最小二乘法做lin2关于x的回归分析，即输入命令：ls lin2 c x。就可以得到lin2关于x的值，再反求出resid，权重w=resid的倒数。

我表示感谢你看过我的问题并认真指出了教材的页码。不过，我希望得到的回答是在Eviews中作WLS时权重W该如何表示。权重W的学术解释我已经看过了，你能帮我解答一下实际操作Eviews时怎么做吗？

解答：

第一步，检验是否有异方差。先对原回归模型做OLS估计，构造残差平方变量resid^2和因变量预测变量yhat及其平方变量yhat2。再将resid^2关于常数、yhat和yhat2作OLS回归，计算或查出该回归方程估计的F检验统计量值，进行F检验。如拒绝，则存在异方差，进行以下第二步；否则，不存在，不需作异方差纠正。

第二步，在上述检验存在异方差的情况下。具体地，对原回归模型做OLS估计，构造残差平方变量resid^2，再取对数得log(resid^2)，将之关于原模型中的解释变量作OLS回归估计(含常数项)，得其拟合值变量ghat，再取指数变换exp(ghat)，用其倒数1/exp(ghat)作权重，对原模型进行加权最小二乘估计，即将原模型OLS估计中的最小二乘目标函数的一般项乘以1/exp(ghat)，或者将原回归模型两端的变量同时除以exp(ghat)的开方再作估计。

上述步骤用eviews是可以做出来的

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