2022年自相關(guān)實(shí)驗(yàn)報(bào)告

1、* 大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院實(shí)驗(yàn)報(bào)告學(xué)號(hào)：1111110210 班級(jí)：姓名實(shí)驗(yàn)序號(hào)：課程名稱(chēng)：計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)基礎(chǔ)任課教師實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目：自相關(guān)的檢驗(yàn)及修正實(shí)驗(yàn)日期： 2013.11.05 實(shí)驗(yàn)?zāi)康模赫莆兆韵嚓P(guān)模型的檢驗(yàn)及修正方法，從而消除自相關(guān)，分析經(jīng)濟(jì)意義。檢驗(yàn)方法主要有：圖形檢驗(yàn)法，dw 檢驗(yàn)法，回歸檢驗(yàn)法， lm （bg）檢驗(yàn)法等。一、實(shí)驗(yàn)要求：已知某行業(yè)的年銷(xiāo)售額（tx，萬(wàn)元）以及該行業(yè)內(nèi)某公司的年銷(xiāo)售額（ty，萬(wàn)元）數(shù)據(jù)如下。（1）以tx為解釋變量，ty為被解釋變量，建立一元線性回歸模型。（2）觀察殘差圖。（3）計(jì)算 dw 統(tǒng)計(jì)量的值。（4）用差分法和廣義差分法建立模型，消除自相關(guān)。表：銷(xiāo)售額表（單位：萬(wàn)

2、元）年份ytxt年ytxt197520.96127.3198524.54148.3197621.4130198624.3146.4197721.96132.7198725150.2197821.52129.4198825.64153.1197922.39135198926.36157.3198022.76137.1199026.98160.7198123.48141.2199127.52164.2198223.66142.8199227.78165.6198324.1145.5199328.24168.7198424.01145.3199428.78171.7精品學(xué)習(xí)資料 可選擇p d f -

3、 - - - - - - - - - - - - - 第 1 頁(yè)，共 7 頁(yè) - - - - - - - - -精品學(xué)習(xí)資料 可選擇p d f - - - - - - - - - - - - - - 第 1 頁(yè)，共 7 頁(yè) - - - - - - - - -二、實(shí)驗(yàn)步驟及體會(huì)1、實(shí)驗(yàn)步驟（1）ty和tx散點(diǎn)圖，如圖 1。20212223242526272829120130140150160170180xy殘差圖，如圖2. -.20-.15-.10-.05.00.05.10.15.2076788082848688909294y residuals精品學(xué)習(xí)資料 可選擇p d f - - - - -

4、 - - - - - - - - - 第 2 頁(yè)，共 7 頁(yè) - - - - - - - - -精品學(xué)習(xí)資料 可選擇p d f - - - - - - - - - - - - - - 第 2 頁(yè)，共 7 頁(yè) - - - - - - - - -估計(jì)線性回歸模型并計(jì)算殘差。用普通最小二乘法估計(jì)輸出結(jié)果如下：20,73.0,086.0.,9988.0)02.122()79.6(18.045.1?2tdwesrxytt所以，回歸方程擬合得效果比較好，但是dw 值比較低。（2）殘差圖見(jiàn)圖 2。（3）自相關(guān)的檢驗(yàn)（檢驗(yàn)誤差項(xiàng)tu是否存在自相關(guān)）dw檢 驗(yàn) ： 已知 dw=0.73 ， 若 給定05.0，

5、查 表 得 ， 得 dw檢 驗(yàn) 臨 界 值41.1,20.1uldd，因?yàn)?dw=0.731.20，認(rèn)為誤差項(xiàng)tu存在嚴(yán)重的一階正自相關(guān)。回歸檢驗(yàn)法： 建立殘差tu與21,ttee的回歸模型，如表 2和表 3。 從表 2 可以看出，1te的回歸參數(shù)通過(guò)了顯著性檢驗(yàn)， 而表 3 中，21,ttee中只有1te的回歸參數(shù)通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，故判斷誤差項(xiàng)具有一階回歸形式的自相關(guān)。表 2 殘差回歸相關(guān)結(jié)果（1）精品學(xué)習(xí)資料 可選擇p d f - - - - - - - - - - - - - - 第 3 頁(yè)，共 7 頁(yè) - - - - - - - - -精品學(xué)習(xí)資料 可選擇p d f - - - - -

6、- - - - - - - - - 第 3 頁(yè)，共 7 頁(yè) - - - - - - - - -表 3 殘差回歸結(jié)果（ 2）lm （bg）檢驗(yàn)：輔助回歸估計(jì)輸出結(jié)果如下表（1） 。表（ 1）精品學(xué)習(xí)資料 可選擇p d f - - - - - - - - - - - - - - 第 4 頁(yè)，共 7 頁(yè) - - - - - - - - -精品學(xué)習(xí)資料 可選擇p d f - - - - - - - - - - - - - - 第 4 頁(yè)，共 7 頁(yè) - - - - - - - - -由 lm 檢驗(yàn)結(jié)果可知，lm （1）=7.998，伴隨概率p=0.00473.84，所以 lm 檢驗(yàn)結(jié)果也說(shuō)明隨機(jī)誤差項(xiàng)

7、存在一階正自相關(guān)。（4）用差分法和廣義差分法建立模型，消除自相關(guān)。用廣義最小二乘法估計(jì)回歸參數(shù)。估計(jì)自相關(guān)系數(shù)?，635.0273.0121?dw對(duì)原變量做廣義差分變換。令1635.0tttyygdy，1635.0tttxxgdx以tgdxgdy ,為樣本再次回歸，輸出結(jié)果如下表：精品學(xué)習(xí)資料 可選擇p d f - - - - - - - - - - - - - - 第 5 頁(yè)，共 7 頁(yè) - - - - - - - - -精品學(xué)習(xí)資料 可選擇p d f - - - - - - - - - - - - - - 第 5 頁(yè)，共 7 頁(yè) - - - - - - - - -由表可知，回歸方程擬合效果

8、較好（可絕系數(shù)較高，且t 檢驗(yàn)顯著， t 值較大） ，且dw=1.65，查表可得，此時(shí)41.1,20.1uldd。因?yàn)?dw=1.652.59（4-1.41=2.59） 。所以，這時(shí)候誤差項(xiàng)已消除自相關(guān)，殘差圖如下。-.10-.05.00.05.10.1576788082848688909294gdy residuals精品學(xué)習(xí)資料 可選擇p d f - - - - - - - - - - - - - - 第 6 頁(yè)，共 7 頁(yè) - - - - - - - - -精品學(xué)習(xí)資料 可選擇p d f - - - - - - - - - - - - - - 第 6 頁(yè)，共 7 頁(yè) - - - - -

9、- - - -故回歸方程得：20,65.1,067.0.,995.0)3 .58()3 .2(174. 0387.02tdwesrxgdytt則：ttxgdy174.0387.0，387.0?0，故06.1635.01387. 0?1?00所以，原模型的廣義最小二乘估計(jì)結(jié)果為：ttxy174.006.1?。表明：該公司的年銷(xiāo)售額平均占該行業(yè)年銷(xiāo)售總額的17.4%。2、實(shí)驗(yàn)體會(huì)在經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)中，經(jīng)濟(jì)變量前后期之間可能有關(guān)聯(lián)，使得隨機(jī)誤差項(xiàng)不能滿(mǎn)足無(wú)自相關(guān)的前提條件。通過(guò)這節(jié)課的學(xué)習(xí)，我們學(xué)會(huì)了如何來(lái)檢驗(yàn)自相關(guān)的存在，掌握了dw檢驗(yàn)和 lm(bg) 檢驗(yàn)等檢驗(yàn)方法， 并學(xué)會(huì)了如何來(lái)消除自相關(guān)。 最后，還通過(guò)建立模型來(lái)分析經(jīng)濟(jì)意義。這對(duì)于我們今后的學(xué)習(xí)和模型的建立都有很大的幫助。成績(jī)：精品