时间序列里面error term的自相关性会威胁到参数估计量的consistency，而异方差性则无影响，只是在统计推断的时候需用robust的标准误。

异方差会影响估计参数的有效性，我在动态分布滞后回归中采用Glesjer检验式去除异方差后，然后计算长期关系，发现某些变量的系数同不去除异方差后差别很大，这该怎么办？

Heterogeneity是不可能去除的，你要么采取OLS+Robust Std Error的方法，要么用GLS的方法。Glesjer只是个检验异方差的方法，如果你是按那个检验来设定异方差的形式，我想这是大有问题的，一般都不会这么做，假设太强，也许就是因为你在异方差函数形式的设定上有误，才导致了大的偏差，当然有些时候偏差大也很正常，毕竟是有限样本的结果。

再请问，你所说的OLS+robust std error和GLS方法在Eviews中如何实现？

我只知道stata可以实现，Eviews不知道