在得到模型后，检验
残差序列的自相关时，可以使用DW统计量和LM检验，前者我就不说了，在回归结果中会自动输出DW值，对于后者，依次点击view\residual test\serial correlation LM test
设定最大的滞后阶数，点击OK，得到结果。
结果是对如下模型的
显著性检验：e(t)=a1*e(t-1)+a2*e(t-2)+...+b1*x1+b2*x2
原假设为诸系数a1=a2=...=b1=b2=...=0
LM统计量=Obs*R-squared它渐进服从
卡方分布，如果太大，这拒绝原假设
一般，在eviews中有p值，如果p值比较小，比如小于0.005，则拒绝原假设，认为原模型存在自相关。通过设定最大滞后阶数，可以区别模型中的显著与不显著的滞后项，通过对比，可以剔除不显著的项，再进行一次检验。本回答被提问者采纳