1樓：匿名使用者
階數是12當讓算是高階序列相關了。據我所知，在時間序列分析中，沒有最高端數的限制。列方程時自然要把所有的自相關係數寫出來了。
計量經濟學中用懷特（white）檢驗修正了異方差性，進行自相關檢驗時發現該模型還有序列自相關，該如何修正
2樓：匿名使用者
看你的目的是什麼啦，如果僅僅估計引數，無論是異方差還是自相關，你的引數都是無偏的；但方差較大，**準確度較低。
你要克服異方差同時還有自相關，建議擬採用fgls（可行廣義二乘），可同時達到目的。廣義差分儘管也可以，但損失自由度，而且要你自己推斷出相關係數。
但我覺得奇怪的是，你為什麼同時既有異方差又有序列相關；所以我覺得你很可能是有遺漏變數，遺漏變數進入殘差項中，且與自變數相關，最終會導致你估計非無偏且非一致。
所以，最好先用直接做回歸，後得到的殘差，與自變數測下相關性；如相關性強，則說明存在遺漏變數。然後你採用工具變數法進行回歸就可以了。
3樓：匿名使用者
科克倫—奧科特迭代或者普萊斯—溫斯特差分
計量經濟學序列相關性要怎麼做? 5
4樓：匿名使用者
看回歸輸出結果中的dw統計量。
5樓：匿名使用者
首先我推測你做的是多元回歸模型 問題關鍵在於你是想要檢驗 還是要去掉相關性 檢驗的話 樓上的答案很對 或者進一步用lm自相關檢驗來精準測定各個滯後 去掉的話 可以用廣義差分進行 或者如果是時間序列允許 可以組合ar模型 這樣解釋起來可能會更加容易些
計量經濟學中偏相關係數檢驗只要pac小於0.5就不存在自相關性嗎
6樓：匿名使用者
一，首先算出不同分布所對應的待定值a二，然後根據分布值表查出在不同的顯著性水平下的值a1二，比較二者的大小就可判斷：如果前者大則拒絕反之接受。具體的例子可以看一下大學的數理統計，不同的分布有不同的結果，但方法還是一樣的呵呵
計量經濟學小白求助~eviews軟體~~關於dw值和修正自相關性導致t值通不過檢驗的問題
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