怎么用STATA检验时间序列数据的异方差和自相关

如题所述

第1个回答  2019-11-03
一般来讲,时间序列数据较少出现异方差现象,更多地是序列相关问题。
用stata软件实现异方差的检验,最直观的是用图示法。作出残差关于某一解释变量的散点图,具体的命令如下:
reg
被解释变量名
解释变量名
prrdict
e,
resid
graph
twoway
scatter
e
解释变量名
此外,还有white检验、G-Q检验和Breuch-Pagan
LM检验。white检验不是stata官方的命令,需要单独下载补丁,G-Q检验则需要对变量有较多的先验认识。我重点介绍一下B-P
LM检验在stata中的实现:
在执行完回归指令regress以后,用
hettest
变量名
这个命令就能实现。其中变量名只包括除常数项以外的所有解释变量名称。你可以逐个命令进行操作,也可以用批处理的方式来实现。至于检验的原理不用在这里说了吧?不太明白的话建议查查书。
序列相关性的检验
1、D-W检验
reg
y
x1
x2
x3
estat
dwatson
(y为被解释变量
x为解释变量,执行上述命令便可得到D-W值,不过该检验存在无法判断的盲区且只能对一阶自相关进行检验)
2、Box
and
Pierce's
Q
检验
reg
y
x1
x2
x3
predict
e,
resid
wntestq
e,
lags(n)
(n为滞后阶数,可以由少及多尝试几次)
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