小弟有个关于同时出现异方差性和序列相关的疑问

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在做时间序列时，先用OLS估计，然后发现同时具有异方差性和序列相关性，处理时是否先处理序列相关，利用广义差分法估计，然后是否对这个差分方程进行加权最小二乘估计，最后得到的参数是否可以了？谢谢

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关键词：异方差性 序列相关 异方差 最小二乘估计 OLS估计 相关性

请问你的是什么数据，一般异方差存在于截面数据，自相关多存在于时间序列数据

祝贺人大 发表于 2015-4-5 23:07
请问你的是什么数据，一般异方差存在于截面数据，自相关多存在于时间序列数据

是股指和宏观经济因素的模型， 我想问的是检验异方差时需不需要先消除序列相关，然后对差分模型进行异方差检验，还是直接对原模型进行检验就可以了？

祝贺人大 发表于 2015-4-5 23:07
请问你的是什么数据，一般异方差存在于截面数据，自相关多存在于时间序列数据

如果是平衡面板数据的话，怎么做异方差检验和相关检验，直接在GLS weights 选择cross section weight 同时coef covariance method 选择white cross-section 可以吗？

先做序列相关，再修正异方差吧

先做序列相关，再修正异方差吧

对于序列相关的修正除了AR项之外，是不是还可以通过在weight中选择Period SUR进行呢？两个的作用差不多吧