實(shí)驗(yàn)六自相關(guān)模型地檢驗(yàn)和處理

1、n廣東財經(jīng)大孕辜商孕院HUASHANG COLLEGEGUANGDONG UNIVERSITY OF FINANCE & ECONOMICS實(shí)驗(yàn)報告課程名稱:計量經(jīng)濟(jì)學(xué)實(shí)驗(yàn)項目：實(shí)驗(yàn)六自相關(guān)模型的檢驗(yàn)和處理實(shí)驗(yàn)類型：綜合性口設(shè)計性口 驗(yàn)證性專業(yè)班別：姓 名:學(xué) 號:實(shí)驗(yàn)課室：厚德樓A404指導(dǎo)教師:實(shí)驗(yàn)日期：2015年6月11日某某商學(xué)院華商學(xué)院教務(wù)處制、實(shí)驗(yàn)項目訓(xùn)練方案小組合作：是否小組成員：無實(shí)驗(yàn)?zāi)康模赫莆兆韵嚓P(guān)模型的檢驗(yàn)和處理方法實(shí)驗(yàn)場地與儀器、設(shè)備和材料實(shí)驗(yàn)室：普通配置的計算機(jī)，Eviews軟件與常用辦公軟件。實(shí)驗(yàn)訓(xùn)練內(nèi)容包括實(shí)驗(yàn)原理和操作步驟：【實(shí)驗(yàn)原理】自相關(guān)的檢驗(yàn)：圖形法

2、檢驗(yàn)、D-W檢驗(yàn)自相關(guān)的處理：廣義差分變換、迭代法【實(shí)驗(yàn)步驟】本實(shí)驗(yàn)中考慮以下模型：【模型1】財政收入CS對收入法GDPS的回歸模型【模型2】財政支出CZ對財政收入CS的回歸模型【模型3】消費(fèi)品零售額SLC對收入法GDPS的回歸模型【模型4】財政收入的對數(shù)logcs對時間T的回歸模型【模型5】收入法GDPS的對數(shù)logGDPS對時間T的回歸模型 數(shù)據(jù)見“附表：某某省宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)局部-第六章一自相關(guān)的檢驗(yàn)使用圖形檢驗(yàn)法分別檢驗(yàn)上述 【模型1-4】是否存在自相關(guān)問題。分別作這四個模型的 殘差散點(diǎn)圖即 殘差后一項對前一項的散點(diǎn)圖：et對©1和殘差趨勢圖即殘差et對時間t的線圖，并判斷模型是

3、否存 在自相關(guān)以與是正的自相關(guān)還是負(fù)的自相關(guān)。【模型1】殘差散點(diǎn)圖殘差趨勢圖DISCR-120-20020016012080400-40-80-1000 100 200RESID(-1)ResidualActualFitted結(jié)論：從圖上看，CS對GDPS回歸的殘差有一定的自相關(guān)。【模型2】殘差散點(diǎn)圖殘差趨勢圖10050-5050-100-150 _-150-100-5019801985Residual2,4002,00050100150RESID(-1)199019952000ActualFitted丿1,20080040001,6002005結(jié)論：從圖上看

4、，CZ對CS回歸的殘差有一定的自相關(guān)?！灸Ｐ?】殘差散點(diǎn)圖-600 4L-400-2000200400RESID(-1)結(jié)論:從圖上看，SLC對GDPS回歸的殘差有很強(qiáng)的自相關(guān)【模型4】殘差散點(diǎn)圖殘差趨勢圖DkoERg-54-3-2O.?ResidualActualRESID(-1)結(jié)論：從圖上看，log(CS)對T回歸的殘差也有很強(qiáng)的自相關(guān) 請對得到的圖表進(jìn)展處理，以上在一頁內(nèi)分別計算上述【模型1-3】和【模型5】的D-W統(tǒng)計量的值，判斷模型是否存在自相關(guān)問題【模型1】CS=12.50960 + GDPS (15.58605)(0.001891)(0.802615)(42.45297)結(jié)論：

5、DW值偏近0,存在自相關(guān)【模型2】結(jié)論：DW值接近2,不存在自相關(guān)【模型3】結(jié)論：DW值接近0,存在很強(qiáng)的自相關(guān)【模型5】結(jié)論：DW值偏近0,存在嚴(yán)重的自相關(guān)請對得到的圖表進(jìn)展處理，以上在一頁內(nèi) 二自相關(guān)的處理1. 【模型3】SLC對GDPS回歸自相關(guān)的處理Dependent Variable: SLCMethod: Least SquaresDate: 06/14/15 Time: 11:25Sample (adjusted): 1980 2005Inclu ed observations: 26 after adjustmentsConvergence achieved after 14

6、iterationsCoefficientStd. Errort-StatisticProb.GDPSCAR(1)AR(2)R-squaredMean dependent varAdjusted R-squaredS.D. dependent varS.E. of regressionAkaike info criterionSum squared residSchwarz criterionLog likelihoodHannan-Quinn criter.F-statisticDurbin-Watson statProb(F-statistic)Inverted AR Roots.47Es

7、timated AR process is nonstationary2. 【模型5】LOG(GDPS)對T回歸自相關(guān)的處理Dependent Variable: LOG(GDPS)Method: Least SquaresDate: 06/14/15 Time: 11:26Sample (adjusted): 1980 2005Included observations: 26 after adjustmentsConvergence achieved after 3 iterationsCoefficientStd. Errort-StatisticProb.TCAR(1)AR(2)R-s

8、quaredMean dependent varAdjusted R-squaredS.D. dependent varS.E. of regressionAkaike info criterionSum squared residSchwarz criterionLog likelihoodHannan-Quinn criter.F-statisticDurbin-Watson statProb(F-statistic)Inverted AR Roots.74+.27i請對得到的圖表進(jìn)展處理，以上在一頁內(nèi)三補(bǔ)充實(shí)驗(yàn)【模型5】是否存在自相關(guān)問題。分別作這個模型的殘差散點(diǎn)圖即殘差后一項對前一項的

9、散點(diǎn)圖：et對en : 和殘差趨勢圖即殘差et對時間t的線圖，并判斷模型是否存在自相關(guān)以與是正的自相關(guān)還是負(fù)的自相 關(guān)。.4.3.2D.1R.0-.1 -.2 .-.3V*V* * * * *V*-.3J -.2 -.1.0.1.2.3.4RESID(-1)ResidualActualFitted從圖上看，log(GDPS )對丁回歸的殘差也有很強(qiáng)的正自相關(guān)請對得到的圖表進(jìn)展處理，以上在一頁內(nèi)【模型4】的D-W統(tǒng)計量的值，判斷模型是否存在自相關(guān)問題。log cs=3.061611+ 0.159151*T(0.00644999) (0.000388595)(47.46694)(40.95545)

10、【模型1】、【模型2】和【模型4】的自相關(guān)問題進(jìn)展處理【模型1】Dependent Variable: CSMethod: Least SquaresDate: 06/14/15 Time: 11:34Sample (adjusted): 1979 2005Included observations: 27 after adjustmentsConvergence achieved after 5 iterationsCoefficientStd. Errort-StatisticProb.GDPSCAR(1)R-squaredAdjusted R-squared S.E. of regres

11、sion Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic)Mean dependent var S.D. dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter. Durbin-Watson statInverted AR Roots.53【模型2】Dependent Variable: CSMethod: Least SquaresDate: 06/14/15Time: 11:35Sample (adjusted): 1979

12、 2005Included observations: 27 after adjustmentsConvergence achieved after 4 iterationsCoefficientStd. Errort-StatisticProb.CZCAR(1)R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihoodF-statisticMean dependent var S.D. dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion

13、 Hannan-Quinn criter. Durbin-Watson statProb(F-statistic)Inverted AR Roots.22【模型4】Dependent Variable: LOG(CS)Method: Least SquaresDate: 06/14/15 Time: 11:37Sample (adjusted): 1979 2005Included observations: 27 after adjustmentsConvergence achieved after 3 iterationsCoefficientStd. Errort-StatisticPr

14、ob.TCAR(1)R-squaredMean dependent varAdjusted R-squaredS.D. dependent varS.E. of regressionAkaike info criterionSum squared residSchwarz criterionLog likelihoodHannan-Quinn criter.F-statisticDurbin-Watson statProb(F-statistic)Inverted AR Roots.48請對得到的圖表進(jìn)展處理，以上在一頁內(nèi)二、實(shí)驗(yàn)總結(jié)與評價實(shí)驗(yàn)總結(jié)包括實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)分析、實(shí)驗(yàn)結(jié)果、實(shí)驗(yàn)過程中出現(xiàn)的問

15、題與解決方法等：見實(shí)驗(yàn)步驟中。1當(dāng)總體回歸模型的隨機(jī)誤差項在不同觀測點(diǎn)上彼此相關(guān)時就產(chǎn)生了自相關(guān)問題。2、時間序列的慣性、經(jīng)濟(jì)活動的滯后效應(yīng)、模型設(shè)定錯誤、數(shù)據(jù)的處理等多種原因 都可能導(dǎo)致出現(xiàn)自相關(guān)。3、在出現(xiàn)自相關(guān)時，普通最小二乘估計量依然是無偏、一致的，但不再是有效的。如果仍用OLS法計算參數(shù)估計值的方差，將可能會低估存在自相關(guān)時參數(shù)估計值的真 實(shí)方差。而且會低估真實(shí)的數(shù)據(jù)的低估和參數(shù)估計值方差的低估，通常的t檢驗(yàn)和F檢驗(yàn)都不能有效地使用，也使預(yù)測的置信區(qū)間不可靠，降低了預(yù)測的精度。4、 隨機(jī)誤差項的自相關(guān)形式?jīng)Q定于其相關(guān)聯(lián)形式，可以為m階自回歸形式m=1， 2,，m，即ARm。為了研究問

16、題的方便和考慮實(shí)際問題的代表意義，通常將 自相關(guān)設(shè)定為一階自相關(guān)即 AR 1模式。用一階自相關(guān)系數(shù)p表示自相關(guān)的程度與 方向。5、由于Ut不可觀測，通常使用Ut的估計量el判斷Ut的特性。繪制et-1, et的散 點(diǎn)圖或按照時間順序繪制回歸殘差項 et的圖形，可以判斷自相關(guān)的存在。判斷自相關(guān) 的存在最常用的方法是依據(jù)et計算的DW統(tǒng)計量，但要注意DW檢驗(yàn)法的前提條件和 局限性。6、如果自相關(guān)系數(shù)p是的，我們可以使用廣義差分法消除序列相關(guān)。7、 如果自相關(guān)系數(shù)p是未知的，我們可采用科克倫-奧克特迭代法或德賓兩步法求得 p的估計值，然后用廣義差分法消除序列相關(guān)。對實(shí)驗(yàn)的自我評價：掌握自相關(guān)模型的檢驗(yàn)和處理方法，經(jīng)過前面5次實(shí)驗(yàn)的訓(xùn)練，已經(jīng)能很熟練運(yùn)用Eviews軟件建立線性回歸模型并進(jìn)展簡單分析與檢驗(yàn)。在本次實(shí)驗(yàn)中，要學(xué)會處理在實(shí)踐中可能碰到的問題之一自相關(guān)，從實(shí)驗(yàn)中體會到自相關(guān)的檢驗(yàn)方法以與處 理方法。從實(shí)驗(yàn)情況來看，已較為熟練運(yùn)用Eviews軟件進(jìn)展自相關(guān)的相關(guān)分析和處理， 理解了自相關(guān)的思想并能運(yùn)用于實(shí)踐。在實(shí)驗(yàn)過程中出現(xiàn)的一些問題，能促使逐漸掌 握理論