实验五指导书

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1、实验五指导书上自相关模型的检验实验目的：掌握自相关模型的检验方法。实验要求：熟悉图形法检验和掌握DW检验。实验原理：图形检验法和DW检验法。实验步骤：一、图形法检验在前面的实验一的一元线性回归模型估计中，根据东莞数据把REV作为应变量，GDP作为解释变量；EXB作为应变量，REV作为解释变量；SI.C作为应变量，GDP作为解释变量进行了三个一元线性回归，现在对它们进行图形法检验。图形法检验，我们己经介绍过了，即可根据残差项弓的趋势图判定，亦可根据弓与弓“的散点图判定。在用RVTEWS软件进行完冋归以后，内存中就会产生一个序列RESTD,它就是残差项组成的序列，可使用。1、REV对GDP回归的残

2、差趋势图和残差散点图如下。LsREVCGDPGenrE5=residScatE5(-1)E5r2000001500001000002000010000•IQJ0-200002000050000100000-500000-10000ResidualFittedActual788082848688909294ffi0…•10000•-200001・200001500010000-50000500010000从图上看，REV对GDP回归的残差有很强的白相关。要求一1.做EXB对REVlnl归的残差趋势图和残差散点图从图上看，EXB对REV回归的残差是否存在自相关？2、做出SLC对GDP回归的残差趋势

3、图和残差散点图从图上看，SLC对GDP回归的残差是否存在自相关？二、D—W检验对所有做过的回归方程进行自相关的DW检验。在一元线性回归模型的估计中，根据东莞数据把REV作为应变量，GDP作为解释变量；EXB作为应变量，REV作为解释变量；SLC作为应变量，GDP作为解释变量进行了三个一元线性回归，现在对它们进行DW检验。第一个报告为：(GDP作为解释变量；EXB作为应变量判断是否存在自相关)IsrevcgdpDependentVariable:REVMethod:LeastSquaresDate:10/16/04Time:14:32Sample:19781995Ineludedobservat

4、ions:18VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.C-5826.1582517.475-2.3142860.0343GDP0.0847810.00331125.604530.0000R-squared0.976176Meandependentvar38637.72AdjustedR-squared0.974687S.D.dependentvar48603.38S・E.ofregression7732.823Akaikeinfocriterion20.84877Sumsquaredresid9.57E+08Schwarzcriterion20.

5、94771Loglikelihood-185.6390F-statistic655.5922Durbin-Watsonstat0.335513Prob(F-statistic)0.000000查表dl=l.16du二1.3924-1.394-1.16401.161.3922.612.844d=0.335513落在(0,1.16)内说明存在很强的正的自相关要求二、1.EXB作为应变量，REV作为解释变量的回归结果，判断是否存在自相关2.SLC作为应变量，GDP作为解释变量的回归结果，判断是否存在自相关3.用DW检验，根据东莞数据LOG(REV)对T和GDP的回归结果。判断它们是否存在白相关性。下

6、自相关模型的处理实验目的：掌握自相关模型的处理方法。实验要求：理解广义差分变换和掌握迭代法。实验原理：广义差分变换、迭代法和广义最小二乘(GLS)o实验步骤：通过实验七的自相关模型的检验发现，根据东莞数据REV对GDP的回归、LOG(GDP)对T的回归和LOG(REV)对T和GDP的回归都存在严重的自相关，现在分别对它们进行处理。迭代法已经成为处理自相关模型的标准方法，在EV1EWS中使用迭代法就是在解释变量中添入AR项,AR(1)是消除一阶自相关,AR(2)是消除二阶自相关,AR(1)和AR(2)是消除一、二阶自相关，如此类推。一、REV对GDP回归自相关的处理在REV对GDP原回归中添入A

7、R(1)项，得回归结果如下：IsREVcGDPAR(1)DependentVariable:REVMethod:LeastSquaresDate:10/16/04Time:14:57Sample(adjusted):19791995Ineludedobservations:17afteradjustingendpointsConvergeneeachievedafter5iterationsVar