大家好，我想研究某个股票股价的影响因素，并且预测未来的股价。采用的是10年日频数据，直接对原始数据OLS回归后发现DW0.02，存在序列相关性和异方差性。于是我在解释变量中又加入了被解释变量的一阶滞后项Y(-1)和6个解释变量的一阶滞后项X(-1)，做GB检验发现不存在序列相关性，仍然存在异方差性。我用White-Newwey(HAC)异方差-自相关一致协方差进行OLS回归，得到对应的解释变量的系数和T值。我的疑惑在于：针对原始数据回归的这个步骤，在我调整了异方差和自相关的影响之后，回归的结果有问题吗？我需不需要再进行平稳性和协整性检验？
（我之后进行了对数化差分，均不存在单位根，然后重新做回归，同样加入了Y和X的一阶滞后项，最后残差通过了白噪声检验，得出了回归模型。我想问问上面介绍的我第一步的回归结果有没有意义？）