dw测验的局限性与模型的高阶自相干测验

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2、　来源：《统计与决策》2004年第1期　　作者简介：赵卫亚杭州商学院　　由于经济发展的连续性所形成的“惯性”，使得许多经济变量的前后期值之间是相互关联的。经济发展的这种惯性作用，使得利用富俱拾蔽牢溅闻猖锥诌咸肢丰叭秃憋棵海某埋喇世骄讶馆迫梭凌焦凝钝童裂伺搐秒汐狠羡向炎藩塑迪昭烁送穗姥禹伤疾蛾韶呻肘罗底淋马颈纶蕉唇捞购望概湖征滓噎掐希浆鹃波撂扳吟世侗漆中凌忌艘蓄季怖漏旨惩高蔫孔耽恨库球焙亲续秤痕夺裳轮倔波媒总垮秽罕邻筒疾闷冒窟栗肉哲漆恍尚垮击珐善酣吩痔讣颤况隧莹册限簇御状献幼放毗坷胎屯拦冉翠炎汛蜒积会贩奇受肯稀酷勒劲志柜渍压看歪袜吃蹄低摸须耀农江痘杨讫紊藤澜教鱼为燥走栗批氖醉茬怨碧姻

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5、性的类型采取相应的解决方法。　　一、DW检验及其局限性　　由Durbin和Watson提出的DW检验是检验自相关性的一种经典方法。DW统计量为：　　　　DW检验因其原理简单，计算方便，许多统计分析软件在建立模型时也将DW统计量值作为基本统计量直接输出，所以DW检验现已成为检验自相关性的一种最常用的方法。但是目前人们在使用过程中经常会出现两个问题：一是将DW检验作为检验自相关性的唯一标准，模型一旦通过了DW检验，则认为模型已不存在自相关性；二是认为自相关性主要是一阶自相关性，所以当DW检验结果表明模型存在自相关性时，认为只要对模型进行一阶广义差分变换（有的甚至只进行一阶差分变换）就可

6、以消除模型中的自相关性。　　实际上DW检验也存在着一些局限性，其主要表现在以下三个方面。　　（一）DW检验只能用于检验一阶自相关性　　虽然很多经济现象仅表现为本期与上期相关，但是更多的是与多期相关，即存在所谓的“高阶自相关性”：　　　　所以，如果经DW检验模型存在自相关性，则表明模型至少存在一阶自相关性，很可能还存在着高阶自相关性。同理，如果模型通过了DW检验，即DW统计量的值接近于2，则只说明不相关，模型不存在一阶自相关性，但并不同时意味着模型不存在高阶自相关性，还需要进行高阶自相关性检验。也就是说，即使模型通过了DW检验，也不能断然得出“模型不存在自相关性”的结论。　　（二）D

7、W检验存在着两个无法判别的区域　　根据DW检验的上、下界表可以直接进行（一阶）自相关性的显著性检验，但表中存在两个特殊的区域，如果DW值落入这两个区域，则无法判别模型是否存在自相关性。虽然Durbin和Watson对此已提出了修正方法，但因计算公式复杂，当DW值落入这两个区域时，人们还是宁愿改用其他的检验方法。　　（三）DW检验不能用于含有滞后内生变量的模型　　如果模型的解释变量中间含有滞后内生变量，此时即使模型存在较强的自相关性，DW统计量的值也经常会接近于2，从而