实验四--自相关性的检验及修正.doc

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1、实验四自相关性的检验及修正一、实验目的掌握自相关性的检验与处理方法。二、实验学时：2三、实验内容及操作步骤建立我国城乡居民储蓄存款模型，并检验模型的自相关性。1.回归模型的筛选2.自相关的检验3.自相关的调整四、实验要求利用表5-1资料，试建立我国城乡居民储蓄存款模型，并检验模型的自相关性。我国城乡居民储蓄存款与GDP统计资料（1978年＝100）年份存款余额YGDP指数X年份存款余额YGDP指数X19919241.6308.2200286910.6888.5199211759.4351.52003.7981.6199315203.5399.62004.41084.5199421518.845

2、2.020051201.7199529662.3494.22006.31361.2199638520.8544.520071560.5199746279.8596.920081717.8199853407.5640.620091861.1199959621.8691.520102050.0200064332.4750.62011.92228.9200173762.4811.120122410.3【实验步骤】（一）回归模型的筛选⒈相关图分析SCATXY相关图表明，GDP指数与居民储蓄存款二者的曲线相关关系较为明显。现将函数初步设定为线性、双对数、对数、指数、二次多项式等不同形式，进而加以比较分析

3、。⒉估计模型，利用LS命令分别建立以下模型⑴线性模型：LSYCX(-9.5629)(33.3308)＝0.9823F＝1110.940S.E＝15601.32⑵双对数模型：GENRLNY=LOG(Y)GENRLNX=LOG(X)LSLNYCLNX(-1.6069)(31.8572)＝0.9807F＝1014.878S.E＝0.1567⑶对数模型：LSYCLNX(-10.2355)(11.5094)＝0.8688F＝132.4672S.E＝42490.60⑷指数模型：LSLNYCX(55.0657)(11.2557)＝0.8637F＝126.6908S.E＝0.4163⑸二次多项式模型：GENR

4、X2=X^2LSYCXX2(-2.4325)(6.1317)(7.8569)＝0.9958F＝2274.040S.E＝7765.275⒊选择模型比较以上模型，可见各模型回归系数的符号及数值较为合理。各解释变量及常数项都通过了检验，模型都较为显著。除了对数模型和指数模型的拟合优度较低外，其余模型都具有高拟合优度，因此可以首先剔除对数模型和指数模型。比较各模型的残差分布表。线性模型的残差在较长时期内呈连续递减趋势而后又转为连续递增趋势因此，可以初步判断这一种函数形式设置是不当的。而且，这个模型的拟合优度也较二次多项式模型低，所以又可舍弃线性模型。双对数模型和二次多项式模型都具有很高的拟合优度，因而

5、初步选定回归模型为这两个模型。（二）自相关性检验⒈DW检验；⑴双对数模型因为n＝22，k＝2，取显著性水平＝0.05时，查表得＝1.24，＝1.43，而0<0.2139＝DW<，所以存在（正）自相关。⑵二次多项式模型＝1.24，＝1.43，而0<1.104＝DW<，所以存在（正）自相关⒉偏相关系数检验在方程窗口中点击View/ResidualTest/Correlogram-Q-statistics，并输入滞后期为10，则会得到残差与的各期相关系数和偏相关系数，如图5-11、5-12所示。图5-1双对数模型的偏相关系数检验图5-2二次多项式模型的偏相关系数检验从5—1中可以看出，双对数模型的第

6、一期、第二期偏相关系数的直方块超过了虚线部分，存在着一阶和二阶自相关。图5—2则表明二次多项式模型不存在自相关。⒊BG检验在方程窗口中点击View/ResidualTest/SeriesCorrelationLMTest，并选择滞后期为2，则会得到如图5-3所示的信息。图5-3双对数模型的BG检验图中，=15.89908，临界概率P=0.0034，因此辅助回归模型是显著的，即存在自相关性。又因为，的回归系数均显著地不为0，说明双对数模型存在一阶和二阶自相关性。（三）自相关性的调整：加入AR项⒈对双对数模型进行调整；在LS命令中加上AR(1)和AR(2)，使用迭代估计法估计模型。键入命令：LSL

7、NYCLNXAR(1)AR(2)图5-4加入AR项的双对数模型估计结果图5-16表明，估计过程经过4次迭代后收敛；，的估计值分别为1.09957和-0.3309，并且检验显著，说明双对数模型确实存在一阶和二阶自相关性。调整后模型的DW＝2.13397，n＝20，k＝2，取显著性水平＝0.05时，查表得＝1.20，＝1.41，而<2.13397＝DW<4－，说明模型不存在一阶自相关性；再进行偏相关系