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Regress_TTest_NW    

简述

  用NW调整对回归系数进行T检验。此调整用于当残差或者因变量（两者等价）存在异方差性并且存在自相关性时，利用OLS回归后对回归系数的协方差矩阵进行NW调整计算，得到每个系数NW调整后的标准误，再进行T检验。公式如下QNW=1Tt=1Tet2XtXt'+l=1Lt=l+1Twletet-lXtXt-l'+Xt-lXt'
其中，wl=1-l1+L
其中e为残差序列，Xi为X第i行的转置，L为自相关最大滞后阶数，Newey and West (1994)?提出可以用下面这个公式自动计算L=4*(T100)2/9

之后代入下式计算出回归系数的协方差矩阵，它的对角元即为每个系数的方差Covβ*=X'X-1X'σ2ΩXX'X-1=TX'X-1QNWX'X-1
定义
Regress_TTest_NW(x:Array;a:Array;u:Array;alpha:Real;constant:Boolean;AL:Integer;V_OLS:Array):Array
参数
名称类型说明
xArray二维数字数组, 自变量，不需要包含全1列
aArray一维数字数组，回归系数, 有常数项回归时，a 为 常数项系数 union 自变量系数,
无常数项回归时，a 为 自变量系数
uArray一维数字数组，残差序列，一维数字数组
alphaReal实数，显著性水平，应为0到1之间的值，默认0.05
constantBoolean布尔型，回归是否包含常数项，默认为’True’，包含常数项
ALInteger整数，自相关最大滞后阶数，可缺省，默认用Newey and West (1994)?提出的方法计算，至少为1
V_OLSArray二维数字数组，回归系数协方差矩阵，中间计算变量，无返回，但后续可以直接调用
返回Array数据表, T检验结果
  • 范例

    Y:=array(0.001,0.564,0.193,0.809,0.585,0.48,0.35,0.896,0.823,0.747);
      X:= array(
      (0.174,0.859),
      (0.711,0.514),
      (0.304,0.015),
      (0.091,0.364),
      (0.147,0.166),
      (0.989,0.446),
      (0.119,0.005),
      (0.009,0.378),
      (0.532,0.571),
      (0.602,0.607));
      coe := Regress_CMLS(y,x,u,true,x0,Y0); //最小二乘回归
      return Regress_TTest_NW(x,coe,u,0.05,True,2,V_OLS);

    //返回：
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