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序列相关(serial correlation,又称自相关 autocorrelation)指残差之间存在相关,常见于时间序列数据,尤以正序列相关最典型。
后果:与异方差类似,系数无偏但标准误被低估,t、F 统计量虚高,夸大显著性。
检验:Durbin-Watson(DW)检验一阶序列相关,DW≈2 表示无相关,接近 0 为正相关,接近 4 为负相关;更通用的是 Breusch-Godfrey 检验。
修正:Newey-West(Hansen)调整标准误。
易错点:当回归含滞后因变量时 DW 检验失效;横截面数据通常不谈序列相关。
你判断序列相关时是先看 DW 值还是直接看残差图?Newey-West 你在哪个场景用过?来交流。
后果:与异方差类似,系数无偏但标准误被低估,t、F 统计量虚高,夸大显著性。
检验:Durbin-Watson(DW)检验一阶序列相关,DW≈2 表示无相关,接近 0 为正相关,接近 4 为负相关;更通用的是 Breusch-Godfrey 检验。
修正:Newey-West(Hansen)调整标准误。
易错点:当回归含滞后因变量时 DW 检验失效;横截面数据通常不谈序列相关。
你判断序列相关时是先看 DW 值还是直接看残差图?Newey-West 你在哪个场景用过?来交流。