我在多元回归分析时遇到了需要同时消除自相关和异方差的情形，所以需要GLS法估计来消除自相关和异方差。
    查了很多计量经济学教材，都没有直接说GLS 怎么在Eviews上操作，大多都是直接跳到了广义差分法的操作上，有的教材还直接把GLS和广义差分法混为一谈。大多数书认为在大样本的情形下，广义差分法的估计结果和GLS法的结果一致，小样本的话需要普莱斯-文斯腾变换来补充损失的第一个观测值。所以广义差分法通常就是指GLS吗？
    此外，我的模型是三个解释变量，样本数是18个年度的时间序列，算小样本吗？需要进行普莱斯-文斯腾变换吗？
    我看到许多章节把C-O迭代法（ols时加AR(1) AR(2)）放在广义差分法结果的后面，而且案例中C-O迭代法的估计结果和广义差分法的估计结果只有轻微的不同，所以，C-O迭代法就是在广义差分法的一种对吗？进而，C-O迭代法是GLS吗？小样本C-O迭代法估计需要普莱斯-文斯腾变换来补充第一个观测值吗？Eviews中怎么操作？
    有一些帖子回复的GLS操作是以（1/|残差|）为权重做wls分析，这样对吗？
    如果C-O迭代法不是GLS法，那么它还会有消除自相关和异方差的效果吗?我在一个案例中见到作者在C-O迭代检验自相关和异方差都消除了。
    有很多学位论文中指提到了使用C-O迭代法消除了自相关，没提异方差，会不会是默认了C-O迭代法消除自相关和异方差的效果？
    新人发帖，有点穷，望海涵!