急急急!请教各位,用eviews怎么做自相关问题?(迭代法和杜宾两步法)

1、第一步，估计模型 ls chukou c chukou（-1） gdp gdp（-1）（这步，你会得到一个回归模型，回归模型你会看吧？假设你得到的回归模型为：chukou＝c＋α*chukou（-1）＋β*gdp＋μ*gdp（-1），c、α、β、μ是常数，由回归结果可以看出它们的具体数值。

2、图6-3 正序列相关 图6-4 负序列相关杜宾——瓦特森（D-W）检验 适用条件杜宾——瓦特森检验，简称D—W检验，是J.Durbin（杜宾）和G.S.Watson（瓦特森）于1951年提出的一种适用于小样本的检验序列相关性的方法。

3、如果是2阶自相关，就是“ls chukou c gdp ar（1）ar（2）”，依此类推。ar（p）就是表示随机干扰项的p阶自回归，在估计过程中自动完成了ρ1，ρ2，...，ρp的迭代。所以不需要具体再迭代了。你们老师都告诉你ls chukou c gdp ar（1）了，就说明你们老师说的是科克伦－奥科特迭代法。

4、图6-3正序列相关图6-4负序列相关杜宾——瓦特森（D-W）检验适用条件杜宾——瓦特森检验，简称D—W检验，是J.Durbin（杜宾）和G.S.Watson（瓦特森）于1951年提出的一种适用于小样本的检验序列相关性的方法。

Stata做空间杜宾模型、莫兰指数等操作

导入Stata：打开Stata，选择data-data editor-data editor（edit），将Excel中的数据复制并粘贴到Stata的数据编辑器中。在Stata主界面的command窗口输入xtset id year或tsset id year，并回车，以设定id为个体变量，year为时间变量，形成面板数据。

使用莫兰指数：莫兰指数是衡量空间相关性的重要工具，可以通过Stata的spatlsa命令进行空间自相关检验，如spatlsa crime， weight moran twotail，其中crime是数据变量，w是空间权重矩阵。解读结果：根据莫兰指数的结果判断数据是否存在空间自相关性，这是进行空间计量分析的前提。

为了确保读者理解，我们将逐步解释莫兰指数的使用方法，如通过Stata的spatlsa教程进行犯罪率数据的空间相关性分析。同时，我们将提供空间计量矩阵（例如columbusswm）的设置，以及如何运行莫兰指数检验和解读其结果。我们鼓励读者在深入阅读后提问，提供私人指导，同时强调学习过程中的平衡和乐趣。

进行LR检验选择固定效应类型：lrtest both ind， df（5），lrtest both time， df（5）。空间杜宾模型（SDM）估计 基本SDM模型：xsmle A B C D， fe model（sdm） wmat（权重矩阵） type（both） nolog effects（分解为直接和间接效应）。

莫兰指数是一个衡量空间自相关性的指标，取值在-1至1之间。当莫兰指数大于0，表示空间正相关性，数值越大，空间相关性越强；当莫兰指数小于0，表示空间负相关性，数值越小，空间差异越大；当莫兰指数等于0，表示空间呈现随机性。在进行Stata实操前，首先需要准备面板数据。

在Stata中实现上述步骤，首先下载并导入包含空间权重矩阵W的数据集，然后执行相应的命令计算全域莫兰指数、局域莫兰指数和生成莫兰散点图。最后，通过分析计算结果和图象，深入理解农业生产区域的空间相关性和异质性。

空间杜宾模型z值为多少显著

1、空间杜宾模型（Spatial Durbin Model）的z值是用于检验回归系数显著性的统计量。在进行空间杜宾模型分析时，通常会对每个自变量都进行z值检验。一般来说，当z值大于96或小于-96时，就可以认为该自变量与因变量之间存在显著相关性。这是基于95%置信水平下的双尾假设检验结果得出的结论。

2、空间杜宾SDM模型分析结果：输出模型的回归系数和显著性检验结果等。结合当前数据，模型公式为：crime = 6246-0.260hoval-505income-0.398hoval_空间滞后变量+0.606income_空间滞后变量+0.216*因变量空间滞后变量。相关检验汇总：输出异方差检验等结果，用于评估模型的适用性和稳健性。

3、若检验结果中的p值小于显著性水平（如0.05），则拒绝原假设，即应选择个体时间双固定效应模型。图片展示：豪斯曼检验在确定了空间杜宾模型和个体时间双固定效应后，我们还需要在随机效应模型和固定效应模型之间做出选择。这通常通过豪斯曼检验（Hausman Test）来实现。

4、空间杜宾模型豪斯曼通过固定效应和随机效应在系数上的差异来看显著性的。首先是面板数据xtregyx1x..xfe。定效应模型estimatesstorefe。将标准误存储为fextregyx1x.xre。随机效应模型estimatesstorere。将标准误存储为rehausmanrefe。