3). Ljung-Box Q 检验 reg y x1 x2 x3 predict e1,resid # 将回归残差命名为 e1 wntestq e1 # 使用 Stata 提供的默认滞后期 wntestq e1,lags(p) # 使用自己制定的滞后期 # 其中,wntestq 指的是“white noise test Q”,因为白噪声是没有自相关的 4). DW 检验 estat dwatson 5). HAC 稳健标...
Ljung-Box Q检验:是一种更通用的自相关检验方法,适用于各种类型的数据和自相关阶数。 在Stata中,这些检验通常用于回归模型分析之后,以检查模型的残差序列是否存在自相关性,从而影响模型的准确性和可靠性。 4. 准备数据并运行自相关检验命令 假设你已经有一个名为your_data.dta的数据集,并且已经进行了OLS回归。以下...
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限...
3.Ljung-Box Q检验eg: reg y x1 x2 x3predict e,reswntestq e3.DW检验estat dwatson解决办法:1.Newey稳健性标准差newey y x,lag(p) (滞后阶数必选)2.可行广义最小二乘法(FGLS)prais y xprais y x,corc三、多重共线问题多重共线性并不会改变OLS估计量BULE的性质,但会使得对系数的估计变得不准确...
Box-Pierce Q检验(Ljung and Box,1979) wntestq e,lags(p) DW检验(仅能检验一阶自相关) estat dwatson 处理: 剔除相关性过强的变量。 若不关心具体的回归系数,只关心整个方程预测被解释变量的能力,则不必理会共线性。 若关心具体的回归系数,...
3.Ljung-Box Q检验eg: reg y x1 x2 x3predict e,reswntestq e3.DW检验estat dwatson解决办法:1.Newey稳健性标准差newey y x,lag(p) (滞后阶数必选)2.可行广义最小二乘法(FGLS)prais y xprais y x,corc相关帖子传送:http://bbs.pinggu.org/thread-3035976-1-1.htmlhttp://bbs.pinggu.org/...
Stata检查是否存在序列相关的方法： 1.画图 在做完回归之后，先生成残差项e scatter e L.e 2.BG检验 estat bgodfrey（默认滞后阶数为1） 3.Ljung-Box Q检验 eg: reg y x1 x2 x3 predict e,res wntestq e 3.DW检验 estat dwatson 解决办法： 1.Newey稳健性标准差 newey y x,lag(p) (...
从ADF检验结果上看,在95%的显著性水平下,P<0.05,拒绝原假设,该序列为平稳性序列。 白噪声检验(纯随机性检验) lag=c() Q.value=c() p.value=c() for(i in 1:6){ test=Box.test(number,lag=i,type="Ljung-Box") lag[i]=i Q.value[i]=test$statistic ...
(p) estat bgodfrey, nomiss0 // 使用不添加0的BG检验 * 4. Ljung-Box Q 检验 reg y x1 x2 x3 predict e1, resid // 将回归残差命名为e1 wntestq e1 //使用Stata提供的默认滞后期 wntestq e1, lags(p) //使用自己指定的滞后期 * 5. DW检验 * 做完回归后直接 estat dwaston 显示DW统计量 *...
2.2 DF-test 平稳性检验-之DF-test: 2.3 ADF-test Augmented Dickey-Fuller (ADF) test 2.4 Cointegration 2.5 KPSS-Test 2.6 .Breusch-Godfrey test 2.7 . Ljung-Box test 2.8 结构变化检验,Chow -test 2.9. ARCH test 2.10. ARDL (p,q)model 2.11. Vector autoregression (VAR) 2.12. The VEC model ...