dw检验和lm检验结果不一致时看哪个?
5.1自相关(一)-DW检验和LM检验
夜雨风声烦
来自专栏计量经济学
概念
OLS的条件之一就是不相关： ，随机误差之间不相关，如果在实际情况中随机误差中存在相关性，即，我们称之为自相关
在这里给大家解释一下书上80页的一个公式：，我们知道，随机误差是满足零均值的，所以有，而，从而有，如果再满足不相关条件的话，那么说明和独立，所以有。
类型
先了解一下几个概念：
一阶自相关回归：（感觉类似于理解，能用表示，说明它们存在相关性）
阶自相关回归: (表示滞后阶数)
有限分布滞后模型：
无限分布滞后模型：
后果(同异方差)
1.最小方差性(有效性)失效
2.检验失效
3.检验失效
线性性和无偏性仍然有效
判断方法
1.图形法
画出对散点图或对的散点图再行判断(书85页有一些样式图感兴趣的可以看一下)
2.德宾-沃森检验(DW检验)
适用条件：
1.只能检验一阶自相关，不能检验高阶自相关
2.被解释变量的滞后值不能作为解释变量出现：如不能作为检验对象，(是的滞后一期)
3.回归模型必须包含截距项
4.回归模型的解释变量与随机误差严格不相关
检验步骤：
1.提出假设：(不存在自相关) (存在一阶自相关)，需要注意不同检验的原假设可能不是一个性质的，用戈里瑟检验来检验异方差的时候是同方差。
2.构造统计量，它的值题目会提供在Eviews分析结果表中或直接给出，我们不需要知道是怎么计算的，但是必须记住，这里的是和的一阶自相关系数，也不需要知道它是怎么计算的。大家留个印象，在后面将要介绍的广义差分法中也会出现。
Eviews分析结果
3.依据的值落在图中哪个区间，判断相关性，和值题目也会给出
DW检验示意图
时，完全负自相关；时，完全正自相关；时，无自相关
3.拉格朗日乘子检验(BG检验、LM检验)
既适用于一阶，也适用于高阶
针对多元线性回归模型(由于滞后是时间概念，我们在变量的下标加上表示期数)：
考虑随机误差项为阶自相关：
1.构建辅助回归模型(这个部分和White检验很类似，大家自行对比)：

构建的模型由两个部分组成，
3.提出假设，即不存在自相关；即存在自相关
4.计算统计量和比较 原样本个数 滞后阶数 就是滞后期之后的样本容量 (3)式回归后的可决系数
在置信水平条件下，若，接受原假设，若，拒绝原假设。
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