Hồi quy tuyến tính, độ không đồng nhất, diễn giải thử nghiệm của White?

Tôi đang cố gắng kiểm tra xem hồi quy của tôi có vấn đề về tính không đồng nhất hay không. Sau khi chạy hồi quy, tôi có thể thấy rõ rằng phần dư có một mẫu. Sau khi lấy một bản ghi của biến phụ thuộc, mẫu sẽ giảm đi nhiều. Thử nghiệm của White trên công thức ban đầu trả về giá trị p là 0,0004 trước khi chuyển đổi (mô hình có mẫu mạnh ở phần dư) và giá trị p là 0,08 sau khi chuyển đổi nhật ký.

Tôi có thể thấy rằng mô hình thứ hai có ít tính không đồng nhất trên cốt truyện, nhưng làm thế nào để tôi diễn giải kết quả thử nghiệm của White? Giá trị đầu tiên có nghĩa là chúng ta có thể từ chối rằng có độ không đồng nhất ở mức ý nghĩa (100-0.0004)%, trong khi ở mô hình thứ hai, chúng ta có thể từ chối nó với độ tin cậy 95% không?

Sách trắng ban đầu nơi thống kê kiểm tra đã được đề xuất là một bài đọc khai sáng. Đoạn trích này tôi nghĩ là quan tâm ở đây:

... Giả thuyết khống duy trì không chỉ các lỗi là đồng nhất, mà còn độc lập với các biến hồi quy, và mô hình được chỉ định chính xác ... Thất bại của bất kỳ điều kiện nào trong số các điều kiện này dẫn đến một thống kê kiểm tra có ý nghĩa thống kê.

Giả sử rằng mô hình được chỉ định chính xác, kết quả của bạn chỉ ra rằng đối với trường hợp không biến đổi, có sự hiện diện rõ ràng của tính không đồng nhất và trong trường hợp nhật ký không có độ không đồng nhất ở mức ý nghĩa 5%, nhưng có 10%. Điều này có nghĩa là trong trường hợp nhật ký, các thử nghiệm tiếp theo nên được thực hiện, vì thử nghiệm "hầu như" chấp nhận giả thuyết không có giá trị không đồng nhất. Đối với cá nhân tôi, đây sẽ là một dấu hiệu cho thấy có thể đặc điểm kỹ thuật mô hình là không chính xác và các thử nghiệm không đồng nhất khác nên được thực hiện. Ngẫu nhiên White đưa ra một cái nhìn tổng quan về các thử nghiệm thay thế trong bài viết của mình: Godfrey, Goldfeld-Quandt, v.v.

Điều này không trả lời câu hỏi làm thế nào để sử dụng thử nghiệm. Tuy nhiên, bạn nên biết rằng hầu hết các nhà kinh tế nói chung không bao giờ chạy các thử nghiệm đó - đặc biệt là các nhà kinh tế vi mô ứng dụng. Thay vào đó, bạn chỉ cần sử dụng các lỗi tiêu chuẩn được điều chỉnh của Huber-White để sửa các lỗi chính tả khác nhau trong việc phân phối các thuật ngữ lỗi của bạn.

Đó không phải là một câu trả lời "thống kê" sắc sảo, nhưng đó là cách mà hầu hết các học viên kinh tế xử lý nó. Các thử nghiệm của Godfrey Goldfeld-Quant hoặc White hầu như chưa từng được sử dụng hoặc thảo luận.