stata中的自相关检验（LM检验、Q检验、DW检验）操做及其分析

回归分析诊断中的自相关检验是另一个重要的内容，它有多种检验方法，包括图示法、BG检验、Q检验、DW检验等，这里介绍如何使用stata进行Lm检验、Q检验、DW检验等的检验，并对结果如何进行分析与判断。

1

仍然选取美国汽油需求数据gasoline.dta做为示例，其样本有52个，数据展现以下：

这里创建以下回归模型：

用stata进行估计，代码为：

regress lgasq lincome lgasp lpnc lpuc

结果为：

2

使用LM检验，在上述回归以后，直接在stata输入：estat bgodfrey

结果为：

在给定α=0.05的状况下,BG检验的卡方统计量chi2（1）=35.723，对应p值为0.000<0.05，拒绝方程扰动项不存在自相关的原假设，说明方程扰动项存在自相关。

LM可用于高阶序列自相关的检验，默认为1阶自相关的检验，若输入：

estate bgodfrey,lags(2) 

则为第二阶，以此类推，检验几阶自相关就在括号内输入几阶。

3

使用Q检验，Q 统计量是 Pierce-Box 的白噪声检验统计量的简称，其服从卡方分布。

使用Q检验，也是在在上述回归以后，直接在stata输入：estat bgodfrey

结果为：

wntestq e1

结果为：

在给定α=0.05的状况下,Q检验的统计量chi2（24）=83.5153，对应p值为0.000<0.05，拒绝方程扰动项不存在自相关的原假设，说明方程扰动项存在自相关。

Q检验也可进行高阶自相关检验，这与LM检验的命令相相似，例如wntestq e,lag(2)表示检验模型滞后2阶的自相关状况，以此类推；

4

DW检验，针对一阶自相关的（高阶无效） ，也是在回归以后，输入：

estat dwatson

结果为：

Durbin-Watson d-statistic(  5,    52) =  .2486854

可知n=52, =5查DW分布表表得=1.100，=1.537，由于DW=0.2487<,代表该模型存在正自相关.

本文分享自微信公众号 - 博士的计量经济学干货（econometrics_ABC）。
若有侵权，请联系 support@oschina.cn 删除。
本文参与“OSC源创计划”，欢迎正在阅读的你也加入，一块儿分享。