由于经济发展的连续性所形成的“惯性”,使得利用时间序列数据建立计量经济模型时经常会遇到“自相关性”的问题,即模型中随机误差项μ_t的各期值之间相互关联。自相关性的存在将会增大模型系数的估计误差,降低统计检验的可靠性和预测的精度。因此,进行计量经济分析时一般都要检验模型是否存在自相关性。但目前常用的几种自相关检验方法都不同程度地存在一些问题,对此进行进一步的研究具有重要意义。本文的主要研究工作如下:(1)针对给定的解释变量,运用蒙特卡罗模拟的方法计算DW检验、Durbin’s h检验和回归检验法的模拟临界值,从而克服了DW检验存在不确定区域、Durbin’s h检验临界值不准确和回归检验法没有明确临界值的缺陷。(2)根据模拟临界值,运用蒙特卡罗模拟的方法估算了DW检验、Durbin’s h检验和回归检验法的检验功效。结果表明:除检验功效很接近1的情形外,ρ检验和t检验的检验功效均显著大于DW检验,也优于Durbin’s h检验。因此,ρ检验和t检验可以作为DW检验和Durbin’s h检验的替代方法。(3)对于高阶序列相关性的检验,本文提出了不带解释变量的LM检验(lm检验)和F检验。针对给定的解释变量,运用蒙特卡罗模拟的方法,可以得到LM检验、F检验和lm检验的模拟临界值,从而克服了LM检验、F检验临界值不准确和lm检验没有明确临界值的缺陷。(4)根据模拟临界值,对LM检验、F检验和lm检验的检验功效进行模拟计算。结果表明:无论何种情况,LM检验和F检验的检验功效基本相同;当样本量不大于20时,lm检验的检验功效优于另外两种;当样本量大于20时,另外两种方法的检验功效多数情况下优于lm检验。(5)针对给定的解释变量,运用蒙特卡罗模拟的方法,可以得到LM检验中最高阶滞后回归系数统计量的模拟临界值,从而克服了LM检验中最高阶滞后回归系数t检验不准确的缺陷。