eviews面板数据自相关检验（如何用eviews进行自相关性检验和补救）
- 作者: 杨芊昱
- 来源: 投稿
- 2024-09-04
1、eviews面板数据自相关检验
eviews 面板数据自相关检验
在计量经济学中，自相关是指时序数据中相邻观测值之间的相关性。在面板数据中，自相关可能存在于时间维度或个体维度。
时间维度自相关
对于时间维度自相关，eviews 中提供了 Breusch-Godfrey 检验。该检验假设自回归过程为 AR(1) 过程，并检验残差项中是否存在自相关。检验统计量为：
BG = T R^2(LM)
其中：
T 为时间序列长度
R^2(LM) 为 Lagrange 乘数 (LM) 检验的 R 平方
个体维度自相关
对于个体维度自相关，eviews 中提供了沃尔德检验。该检验假设个体间不存在相关性，并检验残差项中是否存在个体相关性。检验统计量为：
```
Wo = (N-1) R^2(F)
```
其中：
N 为个体数量
R^2(F) 为 F 检验的 R 平方
检验步骤
进行自相关检验的步骤如下：
1. 估计面板数据模型。
2. 选择要检验的自相关类型（时间维度或个体维度）。
3. 在 eviews 中选择适当的检验方法（Breusch-Godfrey 检验或沃尔德检验）。
4. 计算检验统计量。
5. 使用临界值表或 p 值来判断自相关是否存在。
自相关检验对于面板数据分析至关重要。检测自相关可以帮助识别模型错误规范，并提高模型估计的可靠性。eviews 软件提供了方便快捷的工具，可以轻松执行面板数据自相关检验。
2、如何用eviews进行自相关性检验和补救
如何使用 EViews 进行自相关性检验和补救
1. 自相关性检验
打开 EViews 中的数据集。
选择“View”菜单下的“Unit Root Test”。
在“Method”下拉菜单中，选择“Ljung-Box”或“Breusch-Godfrey”检验。
指定要检验自相关性的滞后阶数。
单击“OK”按钮。
2. 补救自相关性
差分法
对于一阶差分，使用“Transformation”菜单中的“Difference”命令。
重复差分操作，直到自相关性消失。
广义自回归条件异方差 (GARCH) 模型
选择“Quick”菜单下的“GARCH estimator”。
指定 GARCH 模型的阶数。
单击“OK”按钮。
仪器变量方法
识别可能的工具变量，即与因变量相关但与扰动项无关。
使用“Instrumental Variables”菜单中的“2SLS”或“GMM”命令。
指定因变量、工具变量和外生变量。
其他方法
加权最小二乘法 (WLS)：分配权重以抵消自相关性的影响。
广义最小二乘法 (GLS)：估计扰动项的协方差矩阵，并进行加权最小二乘法。
Newey-West 标准误差：即使存在自相关性，也能产生稳健的标准误差。
选择最佳补救方法
选择最佳补救方法取决于数据的特性和自相关性的严重程度。建议尝试不同的方法，并比较结果。
3、eviews8自相关检验及修正步骤
Eviews 8 自相关检验及修正步骤
自相关检验
1. 打开 Eviews 8，导入时间序列数据。
2. 点击“查看”菜单，选择“单位根和协整检验”，再选择“自相关”。
3. 在“自相关检验”对话框中，选择要检验的滞后期（如 1、2、3）。
4. 点击“确定”按钮，即可得到自相关检验结果。
自相关修正
方法 1：差分
1. 如果自相关检验结果显示序列存在自相关，则可以对序列进行差分。
2. 点击“变换”菜单，选择“差分”。
3. 在“差分”对话框中，选择差分阶数（如 1）。
4. 点击“确定”按钮，即可得到差分序列。
方法 2：广义自回归条件异方差模型（GARCH）
1. 单击“估算”菜单，选择“方程”。
2. 在“方程估计”对话框中，将带有自相关的序列作为被解释变量。
3. 点击“选项”按钮，在“模型选项”选项卡上，选择“GARCH”模型类型。
4. 点击“确定”按钮，即可得到 GARCH 模型的估计结果。
注意：
差分和 GARCH 模型是修正自相关最常用的两种方法。
选择合适的方法取决于数据的具体情况。
在进行自相关检验和修正时，建议使用多种滞后期，以确保结果的稳健性。
4、eviews自相关检验结果怎么看
EViews 自相关检验结果解读
在 EViews 中进行自相关检验后，会得到一系列结果，包括：
Box-Pierce Q 统计量：衡量残差序列是否自相关的总体检验量。
Ljung-Box Q 统计量：衡量残差序列在指定滞后阶数下是否自相关的检验量。
概率值 (P-值)：衡量检验是否显著的概率。
解读步骤：
1. 查看 P-值：
如果 P-值小于 0.05（通常的显著性水平），则表明自相关显着。
如果 P-值大于 0.05，则表明没有足够的证据支持自相关存在。
2. 查看 Q 统计量：
如果 Q 统计量较大，则表明自相关越强。
3. 考虑滞后阶数：
检验不同滞后阶数下的自相关，以确定自相关在哪个滞后阶数下最严重。
注意：
自相关检验假设残差序列是正态分布的，因此在进行检验前应检查残差正态性。
如果自相关显着，则需要对模型进行修正，例如差分或使用自回归移动平均 (ARMA) 模型。
根据滞后阶数和残差序列的性质，可以采用不同的方法来纠正自相关。
