《表3 OLS回归模型的序列相关及ARCH效应检验结果》

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《信用规模变动冲击的部门间传导机制与结构关联特征——基于中国2006Q2—2019Q3的实证分析》

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注：***、**、*表示在1%、5%、10%的置信区间内存在序列相关或ARCH效应；SCLT表示Serial Correlation LM Test；表中数值为Obs*R-square值；括号内为滞后阶数；ARCH#为加权后回归模型的异方差检验结果。

为了避免出现伪回归，对用OLS方法估计过的20个模型，进行了序列相关与异方差检验（ARCH效应），检验结果显示模型（1.1）、（1.2）、（1.3）、（1.4）、（1.5）、（2.2）、（2.3）、（4.1）、（4.2）、（4.3）、（4.4）、（4.5）均存在序列相关与异方差效应，具体情况如表3所示。为了消除模型的序列相关与异方差性现象，本文选用加权最小二乘（WLS）估计方法进行模型回归，权重的设定如下：政府部门的权重为W1=1/（RsjGTC（-1）*RsjNFTC)2；居民部门、金融部门的权重为W2=1/（Rsjgtc（-1）*Rsjftc（-1）)^2；非金融企业部门的权重为W3=1/（Rsjgtc（-1）*Rsjnftc（-1）)^2。经检验加入权重后的WLS回归模型，均不存在序列相关及ARCH效应。