从0开始学Stata-6 自相关

发布网友发布时间：2024-09-27 15:59

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热心网友时间：2024-12-13 11:53

在Stata中处理自相关问题的入门指南

当随机误差项在经典线性回归模型中表现出序列相关性时，我们面临自相关问题。自相关检验主要有三种方法：图形检验、BG检验和Box-Pierce及Ljung-Box Q检验。图形检验直观但不稳健，BG检验考虑p阶自相关，而Q检验（Ljung-Box改进后）在小样本中效果更佳，Stata默认采用。确定自相关阶数p通常无固定规则，以样本大小为基础设置默认值。

另外，DW检验虽早被使用，但对一阶自相关检验有*，并依赖数据矩阵。处理自相关的方法包括Newey-West估计法（稳健标准误）和聚类稳健标准误（适用于面板数据），FGLS（可行广义最小二乘法）则需迭代进行。FGLS效率更高，但对模型假定严格，否则可能导致不一致性。在模型设定上，可能需要检查遗漏的自相关解释变量或动态模型的设定错误。

在Stata中，执行操作包括绘制残差图、进行BG检验、Q检验、DW检验，以及计算HAC稳健标准误或处理一阶自相关问题的FGLS。以上是自相关问题在Stata中的基本处理步骤，后续学习将深入探讨更多细节。