计量经济学--自相关性复习进程.ppt

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1、计量经济学--自相关性(a)非自相关的序列图(b)非自相关的散点图(c)正自相关的序列图(d)正自相关的散点图(e)负自相关的序列图(f)负自相关的散点图图5.1.1时间序列及其当期与滞后一期变量的散点图图5.1.2自相关图5.1.2自相关性产生的原因1．经济变量惯性的作用引起随机误差项自相关2．经济行为的滞后性引起随机误差项自相关3．一些随机偶然因素的干扰引起随机误差项自相关4.模型设定误差引起随机误差项自相关5．观测数据处理引起随机误差项序列相关一般经验告诉我们，对于采用时间序列数据作样本的计量经济学问题，由于在不同样本点上解释

2、变量以外的其他因素在时间上的连续性，带来它们对被解释变量的影响的连续性，所以往往存在序列相关性。5.2自相关性的后果5.2.1模型参数估计值不具有最优性1．参数估计值仍是无偏的2．参数估计值不再具有最小方差性实际意义。5.2.4区间估计和预测区间的精度降低5.3自相关性检验5.3.1图示法1．按时间顺序绘制残差图图5.3.1正自相关图5.3.2负自相关图5.3.3正自相关图5.3.4负自相关图示检验法可以借助于Eviews软件来实现。在方程窗口中点击Resids按钮，或者点击View＼Actual，Fitted，Residual＼T

3、able，都可以得到残差分布图。5.3.2德宾一沃森(Durbin-Watson)检验DW检验假定条件是：第一，解释变量x为非随机的；第四，模型中含有截距项；第五，统计数据比较完整，无缺失项。适用于样本容量的样本情况DW检验的基本原理和步骤为由上述判断区域知，误差序列存在一阶正自相关。使用DW检验时应注意以下几个问题：第一，DW检验只能判断是否存在一阶线性自相关性，对于高阶自相关或非自相关皆不适用。第二，DW检验有两个无法判定的区域。第三，这一方法不适用于对联立方程组模型中各单一方程随机误差项序列相关的检验。5.3.3回归检验法回归

4、检验法适用对任一随机变量序列相关的检验，并能提供序列相关的具体形式及相关系数的估计值。这一方法的应用分三步进行：出回归估计式，再对估计式进行统计检验（F检验和t检验）。如果通过检验发现某一个估计式是显著的(若有多个估计式显著就选择最为显著者)，表明随机误差项存在序列相关。5.3.4高阶自相关性检验1．偏相关系数检验[命令方式]IDENTRESID[菜单方式]在方程窗口中点击：View＼ResidualTest＼Correlogram-Q-statistics2．拉格朗日乘数检验(LagrangeMultiplicator一LM)或布

5、罗斯—戈弗雷(Breusch—Godfrey)检验对于模型：低阶的p=1开始，直到p=10左右，若未能得到显著的检验结果，可以认为不存在自相关性。例5.3.1中国城乡居民储蓄存款模型(自相关性检验)。表5.3.1列出了我国城乡居民储蓄存款年底余额(单位：亿元)和GDP指数(1978年=100)的历年统计资料，试建立居民储蓄存款模型，并检验模型的自相关性。表5.3.1我国城乡居民储蓄存款与GDP指数统计资料年份存款余额yGDP指数x年份存款余额yGDP指数x1978210.60100.019895146.90271.31979281.

6、00107.619907034.20281.71980399.50116.019919107.00307.61981523.70122.1199211545.40351.41982675.40133.1199314762.39398.81983892.50147.6199421518.80449.319841214.70170.0199529662.25496.519851622.60192.9199638520.84544.119862237.60210.0199746279.80582.019873073.30234.31998

7、53407.47638.219883801.50260.7(1)绘制相关图，确定模型的函数形式。图5.3.6居民存款与GDP的散布图(2)利用OLS法估计模型，并选择统计检验结果较好的模型。经过比较、分析，取居民储蓄存款模型为双对数模型，估计结果见表5.3.2。表5.3.2估计结果(3)检验自相关性①残差图分析：在方程窗口中点击Resids按钮，所显示的残差图（图5.3.7所示）表明e呈现有规律的波动，预示着可能存在自相关性。图5.3.7残差图运用GENR生成序列E，观察E，E(-1)图形（见图5.3.8）。图5.3.8E与E(-1

8、)散布图图中AC表示各期的自相关系数，PAC表示各期的偏自相关系数，为了直观地反映相关系数值的大小，在图形左半部分别绘制了相关系数和偏相关系数的直方图，其中虚线表示0.5。当第s期偏相关系数的直方块超过虚线部分时，表明偏相关系数>0.