Eviews序列相关性实验报告

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1、实验二序列相关性【实验目的】掌握序列相关性问题出现的来源、后果、检验及修正的原理，以及相关的Eviews操作方法。【实验内容】经济理论指出，商品进口主要由进口国的经济发展水平，以及商品进口价格指数与国内价格指数对比因素决定的。由于无法取得价格指数数据，我们主要研究中国商品进口与国内生产总值的关系。以1978-2001年中国商品进口额与国内生产总值数据为例，练习检查和克服模型的序列相关性的操作方法。1978-2001年中国商品进口与国内生产总值年份国内生产总值GDP(亿元)商品进口M(亿美元)19783624.1108.919794038.2156.719804517.820

2、0.219814862.4220.219825294.7192.919835934.5213.919847171.0274.119858964.4422.5198610202.2429.1198711962.5432.1198814928.3552.7198916909.2591.4199018547.9533.5199121617.8637.9199226638.1805.9199334634.41039.6199446759.41156.1199558478.11320.8199667884.61388.3199774462.61423.7199878345.21402

3、.4199982067.51657.0200089442.22250.9200195933.32436.1【实验步骤】一、建立线性回归模型利用表中数据建立M关于GDP的散点图（SCATGDPM）。可以看到M与GDP呈现接近线性的正相关关系。建立一个线性回归模型（LSMCGDP）。即得到的回归式为：(3.32)(20.1)D.W.=0.63F=405一、进行序列相关性检验1、观察残差图做出残差项与时间以及与滞后一期的残差项的折线图，可以看出随机项存在正序列相关性。1、用D.W.检验判断由回归结果输出D.W.=0.628。若给定，已知n=24，k=2，查D.W.检验上下界表可得

4、，。由于D.W.=0.628<1.27=，故存在正自相关。2、用LM检验判断在估计窗口中选择SerialCorrelationLMTest，设定滞后期Lag=1，得到LM检验结果。由于P值为0.0027，可以拒绝原假设，表明存在自相关。1、用回归检验法判断对初始估计结果得到的残差序列定义为E1，首先做一阶自回归（LSE1E1(-1)）。采用LM检验其自相关性，结果表明仍然存在自相关。用残差项的二阶自回归形式重新建立模型（LSE1E1(-1)E1(-2)）。再次用LM检验，此时P值达到0.7，落在接受域，认为误差项不存在自相关。可以得到残差的二阶回归式为：(6.43)(-4.

5、01)一、克服自相关用广义最小二乘法估计回归参数。根据残差二阶回归式的系数，对变量GDP和M作二阶广义差分，生成新变量序列：GENRGDGDP=GDP-1.1100*GDP(-1)+0.7509*GDP(-2)GENRGDM=M-1.1100*M(-1)+0.7509*M(-2)以GDGDP、GDM为样本再次回归（LSGDMCGDGDP），得到结果输出为：LM检验结果如下，已经很好地克服了自相关性。残差图为：广义最小二乘回归结果为：(3.69)(19.6)由于得到故原模型的广义最小二乘估计为