计量经济学笔记——自相关的检验和处理(转载)
自相关(序列相关);线性相关模型中的随机误差项的各期望值之间存在相关关系
如果随机干扰项之间不存在自相关,εt和εt+s的协方差为0
序列相关的形式:1)一阶序列相关:干扰项只与其滞后一期值相关
2)高阶序列相关:干扰项与滞后多期值相关
序列相关通常假定为线性序列相关,最常见形式为一阶序列相关
εt=ρεt-1+ut
ρ被称为一阶自相关系数,|ρ|<1, ut为白噪声序列,ρ>0正序列相关,<0负序列相关
序列相关的类型:1)非纯序列相关:设定偏误导致,如遗漏变量,不正确的函数形式
2)纯列相关:对同一总体的连续观测表现出某种系统的相关性
序列相关性的后果
在纯列相关的情况下OLS估计量依然是无偏的,OLS估计量不再是有效的(即最小方差估计量),标准误的OLS估计量是有偏的,且偏差通常是负的,意味着OLS通常会高估了参数T的值,导致原本不显著的变量可能变得显著。若存在序列相关,OLS假设不通过。
序列相关的检验
时间序列算子
为了在stata中使用时间序列算子,首先要定义时间变量(必须是
时间序列数据或面板数据,才能定义时间变量),假设时间变量为“year”,则可以使用命令.tsset year:tsset表示“time serious set”即告诉stata该数据集为时间序列,其时间变量为“year”。Stata提供四个不同的时间序列算子,即滞后(lag)、前移(lead、forward)、差分(difference)、季节差分(seasonal difference),分别以L.,F.,D.,S.表示(可以小写)
最常使用的是滞后算子,一阶滞后算子为“L.”,即L. xt=xt-1,二阶滞后算子为L2.
图解法
将残差残差对与滞后残差画散点图(将残差对时间描点)
做完回归后,假设将残差记为el
Scatter el L.el(L.el 为滞后一期的残差)
ac el:看残差自相关图
pac el(看残差偏自相关图)
通过自相关图,95%的阴影置信区域以外的自相关阶数显著的不等于0
BG检验
Estat bgodfrey
Estat bgodfrey,lags(p)
Estat bgodfrey,nomiss0
P为滞后期
Box-Piece Q检验
回归后wntestq el
Wntestq el,lags(p)
DW检验
利用方程的残差构成统计量,推断误差项是否存在一阶序列相关
基本假定:回归模型包含截距项,序列相关是一阶序列相关,回归模型不能把之后被解释变量作为解释变量
做完OLS回归后使用命令estat dwatson,显示DW检验量,假设没有自相关的时候值为2,若小于2则为正的自相关,
BG检验(LW检验)
适合高阶序列相关以及模型中存在滞后因变量的情形,更具有一般性
注:以上检验的原假设皆为不存在自相关
处理自相关的四种方法
1. 使用OLS+异方差自相关稳健的标准误
只改变标准误的估计值,不改变回归系数的估计值
首先要确认阶数,用样本个数的1/4次幂
newey y x1 x2 x3,lag(p)
2. 使用OLS+聚类稳健的标准误
Reg y x1 x2 x3 ,lag(p)
3. 使用可行广义最小二乘法(FGLS)
适用情况:已知序列相关结构(一阶or高阶,自相关系数),自相关系数未知时需要先估计自相关系数在利用估计值进行GLS估计
通常使用迭代方法估计自相关系数ρ
prais y x1 x2 x3(默认的PW估计法)
prais y x1 x2 x3,corc(使用co估计法)
4. 修改模型设定(纯序列相关)
参考资料:陈强《高级计量经济学与stata应用》、电子科技大学计量经济学慕课
(转载自)作者:爱喝牛奶的程程 https://www.bilibili.com/read/cv7004041?from=search&spm_id_from=333.337.0.0 出处:bilibili
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