Johnny2020-03-09 11:44:25

同学你好，它是指序列相关性。多元回归中会学到三个违反回归模型假设的情形：异方差性（heteroskedasticity），序列相关性（serial correlation）以及多重共线性（multicollinearity），这些都是重要考点。序列相关性是指各观测值的误差间存在相关度，分为正序列相关以及负序列相关，多元回归中的序列相关性可以用DW统计量来检验。但是在AR（1）模型中就不能使用DW模型了，需要看当期误差与它的滞后项之间的相关系数是否显著。所以同学你可以看一下Exhibit 2中的t-statistic，将它和临界值相比，如果他大于临界值那么就拒绝原假设，意味着t值所对应的误差是存在自相关性的。可以看出Lag1和Lag2的t值都是大于临界值，因此是存在序列相关的，所以A选项是不正确的。