如何检验一个时间序列的自相关性
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一般来讲，时间序列数据较少出现异方差现象，更多地是序列相关问题。
用stata软件实现异方差的检验，最直观的是用图示法。作出残差关于某一解释变量的散点图，具体的命令如下：
reg 被解释变量名 解释变量名
prrdict e, resid
graph twoway scatter e 解释变量名
此外，还有white检验、G-Q检验和Breuch-Pagan LM检验。white检验不是stata官方的命令，需要单独下载补丁，G-Q检验则需要对变量有较多的先验认识。我重点介绍一下B-P LM检验在stata中的实现：
在执行完回归指令regress以后，用 hettest 变量名 这个命令就能实现。其中变量名只包括除常数项以外的所有解释变量名称。你可以逐个命令进行操作，也可以用批处理的方式来实现。至于检验的原理不用在这里说了吧？不太明白的话建议查查书。
序列相关性的检验
1、D-W检验
reg y x1 x2 x3
estat dwatson
(y为被解释变量 x为解释变量，执行上述命令便可得到D-W值，不过该检验存在无法判断的盲区且只能对一阶自相关进行检验)
2、Box and Pierce's Q 检验
reg y x1 x2 x3
predict e, resid
wntestq e, lags(n)
（n为滞后阶数，可以由少及多尝试几次）
用stata软件实现异方差的检验，最直观的是用图示法。作出残差关于某一解释变量的散点图，具体的命令如下：
reg 被解释变量名 解释变量名
prrdict e, resid
graph twoway scatter e 解释变量名
此外，还有white检验、G-Q检验和Breuch-Pagan LM检验。white检验不是stata官方的命令，需要单独下载补丁，G-Q检验则需要对变量有较多的先验认识。我重点介绍一下B-P LM检验在stata中的实现：
在执行完回归指令regress以后，用 hettest 变量名 这个命令就能实现。其中变量名只包括除常数项以外的所有解释变量名称。你可以逐个命令进行操作，也可以用批处理的方式来实现。至于检验的原理不用在这里说了吧？不太明白的话建议查查书。
序列相关性的检验
1、D-W检验
reg y x1 x2 x3
estat dwatson
(y为被解释变量 x为解释变量，执行上述命令便可得到D-W值，不过该检验存在无法判断的盲区且只能对一阶自相关进行检验)
2、Box and Pierce's Q 检验
reg y x1 x2 x3
predict e, resid
wntestq e, lags(n)
（n为滞后阶数，可以由少及多尝试几次）
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