迴歸分析診斷中的自相關檢驗是另一個重要的內容,它有多種檢驗方法,包括圖示法、BG檢驗、Q檢驗、DW檢驗等,這裏介紹如何使用stata進行Lm檢驗、Q檢驗、DW檢驗等的檢驗,並對結果如何進行分析與判斷。nginx
1微信
仍然選取美國汽油需求數據gasoline.dta做爲示例,其樣本有52個,數據展現以下:app
這裏創建以下回歸模型:
flex
用stata進行估計,代碼爲:
spa
regress lgasq lincome lgasp lpnc lpuc
結果爲:.net
23d
使用LM檢驗,在上述迴歸以後,直接在stata輸入:estat bgodfreycode
結果爲:orm
在給定α=0.05的狀況下,BG檢驗的卡方統計量chi2(1)=35.723,對應p值爲0.000<0.05,拒絕方程擾動項不存在自相關的原假設,說明方程擾動項存在自相關。blog
LM可用於高階序列自相關的檢驗,默認爲1階自相關的檢驗,若輸入:
estate bgodfrey,lags(2)
則爲第二階,以此類推,檢驗幾階自相關就在括號內輸入幾階。
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使用Q檢驗,Q 統計量是 Pierce-Box 的白噪聲檢驗統計量的簡稱,其服從卡方分佈。
使用Q檢驗,也是在在上述迴歸以後,直接在stata輸入:estat bgodfrey
結果爲:
wntestq e1
結果爲:
在給定α=0.05的狀況下,Q檢驗的統計量chi2(24)=83.5153,對應p值爲0.000<0.05,拒絕方程擾動項不存在自相關的原假設,說明方程擾動項存在自相關。
Q檢驗也可進行高階自相關檢驗,這與LM檢驗的命令相相似,例如wntestq e,lag(2)表示檢驗模型滯後2階的自相關狀況,以此類推;
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DW檢驗,針對一階自相關的(高階無效) ,也是在迴歸以後,輸入:
estat dwatson
結果爲:
Durbin-Watson d-statistic( 5, 52) = .2486854
可知n=52, =5查DW分佈表表得=1.100,=1.537,由於DW=0.2487<,代表該模型存在正自相關.
本文分享自微信公衆號 - 博士的計量經濟學乾貨(econometrics_ABC)。
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