DW统计量的含义
DW统计量是用来检验残差一阶自相关最常用的方法,只能检验一阶不能检验高阶自相关。适用条件:随机项存在一阶序列相关;解释变量与随机项不相关,即不存在异方差;适用于小样本。
因为自相关系数ρ的值介于-1和1之间,所以0≤DW≤4并且DW=O=>ρ=1,即存在正自相关;DW=4<=>ρ=-1,即存在负自相关性;DW=2<=>ρ=0,即不存在(一阶)自相关性。
因此,当DW值显著的接近于O或4时,则存在自相关性,而接近于2时,则不存在(一阶)自相关性。这样只要知道DW统计量的概率分布,在给定的显著水平下,根据临界值的位置就可以对原假设H0进行检验。
如果计量经济模型经检验存在自相关性,首先应分析模型是否遗漏了重要的解释变量,其次是模型的函数形式是否适当。如果还不能解决问题,则可通过广义差分变换、迭代法和广义最小二乘法等方法来消除其不利影响。
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