stata中的自相关检验（图示法）操作及其分析

回归分析诊断中的自相关检验是另外一个重要的内容，它有多种检验方法，包括图示法、BG检验、Q检验、DW检验等，这里介绍如何使用stata进行图示法的检验，包括残差与其滞后一阶残差项的散点图、残差的自相关图等，并对结果如何进行分析与判断。

这里选取美国汽油需求数据gasoline.dta作为示例，其样本有52个，数据展示如下：

这里建立如下回归模型：

用stata进行估计，代码为：

regress lgasq lincome lgasp lpnc lpuc

结果为：

首先进行第一种图示法：

画出残差和其滞后一阶的散点图与线性拟合图

predict e1,restwoway(scatter e1 L.e1) (lfit e1 L.e1)

得到图形：

残差的散点图与线性拟合图可以看出，残差e1与其滞后一阶的残差存在一定的线性相关性，因此，方程可能存在自相关。

接下来是第二种图示法：

残差的自相关图

ac e1

结果为：

第一个竖条就是说时滞为1时的自相关系数约0.70，以此类推。图中灰色区域95%置信区间的阴影区域标注，在这一区间之外的那些相关都是个体显著的。从上图来看，残差与滞后一阶、二阶存在着显著的自相关性，也说明方程可能存在自相关。