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Regression_OLS_NW    

简述

NW调整的OLS回归，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White调整后的标准误，再进行T检验。T检验部分相关公式详见Regress_TTest_NW，回归系数的OLS解如下β*=(X'X)-1X'y
其余部分定义与普通最小二乘OLS一致
定义
Regression_OLS_NW(y:Array;x:Array;constant:Boolean;alpha:Real;AL:Integer):Array
参数
名称类型说明
yArray一维数字数组, 因变量
xArray二维数字数组, 自变量，不需要包含全1列
constantBoolean布尔型，回归是否包含常数项，默认为’True’，包含常数项
alphaReal实数，显著性水平，应为0到1之间的值，默认0.05
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
返回Array数据表, 回归结果
  • 范例

     y:=array(0.001,0.56,0.193,0.80,0.58,0.48,0.35,0.89,0.82,0.74);
      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));
      return Regression_OLS_White(y,x);

    //返回：
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