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。


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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:

stata进行估计,代码为:

regress lgasq lincome lgasp lpnc lpuc

结果为:

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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

predicte1,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。

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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。



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