計量時間序列經過協整後得出誤差修正模型，還需要做異方差檢驗嗎？

01-23

如題，計量時間序列經過協整後得出誤差修正模型，還需要做異方差檢驗嗎？如果做異方差檢驗是不是要用誤差修正模型，要做的話eviews的具體步驟是怎麼樣的？

一樓的回答不知所云。異方差跟自相關是兩碼事。

首先你要確保 ECM 等式左右兩邊的變數都是零階單整的，否則短期模型本身就是錯的。

要檢驗自相關，推薦 Durbin"s m test。如果存在的話可以 Cochrane--Orcutt 修正。

或者軟體直接出 Newey--West 估計量，一切都 robust 了。

同意 @SlowMover 的答案， @邢翊喬的答案的確不知所云。

對於非平穩序列，一般我們討論單位根過程，自然是異方差。

但是平穩的序列會有異方差？時間序列的殘差如果檢驗出來存在異方差，只能說明你的模型錯了。

注意條件異方差（conditional heteroskedasticity）與異方差的區別。ARCH GARCH雖然是條件異方差，但是無條件期望是沒有異方差的。

如果你做的模型誤差檢驗出異方差了，說明你的殘差不是平穩的。

但是在ECM裡面，你既然有了協整關係，你的誤差項就是平穩的，那麼誤差擾動項怎麼會有異方差？

自相關導致異方差？開什麼國際玩笑！

當然，VECM裡面不同的擾動項方差自然是不一樣的，但是這種情況不叫異方差吧？

還有，給我解釋解釋多重共線性被減弱了是怎麼得出不用檢驗異方差的結論來的？

感覺那個答主腦子裡完全是一團漿糊。

不是專業搞時間序列的，但是提醒某些同學，答問題前先搞搞清楚概念，不要誤人子弟。

所謂協整就是對應非平穩時間序列向量的線性組合的，其處理的問題跟處理單個非平穩時間序列思想是一樣的，都是將非平穩處理為平穩。而異方差關係到的是估計量的非有效性，在時間序列上表現的是殘差的自相關性而導致的異方差。

誤差修正模型的假設認為協整後的數據在長期中是均衡的，也就是其多重共線性和虛列相關性被減弱了。所以事實上是不用檢驗異方差的。

當然如果你要檢驗的話可以直接對修整模型的殘差進行懷特檢驗，eviews也有其它異方差檢驗，自己選擇就好了。