^计量经济学自相关.pptVIP

第六章自相关 自相关的概念 自相关的后果 自相关的检验 自相关的补救措施 拉格朗日乘数（Lagrange multiplier）检验 一阶差分法 自相关系数 一般是未知的，可采取以下方法： ①直接取 ，则差分后的模型变为： 适用条件：如果自相关系数很高或者DW的d统计量很低，一阶差分可能合适。 粗略经验法则：只要dR2 就能用一阶差分形式。 注意：一阶差分模型不含有截距项。 案例：中国商品进口模型 1. 通过OLS法建立如下中国商品进口方程： 2. 进行序列相关性检验。 DW检验 则M*关于GDP*的OLS估计结果为： （2）采用科克伦-奥科特迭代法估计? 在Eviews软包下，2阶广义差分的结果为： 3、运用广义差分法进行自相关的处理 （1）采用杜宾两步法估计? 第一步，估计模型 （1.76） (6.64) (-1.76) (5.88) (-5.19) (5.30) 第二步，作差分变换： （2.76） (16.46) 取?=5%，DWdu=1.43 (样本容量24-2=22) 表明：已不存在自相关 于是原模型为： 与OLS估计结果的差别只在截距项： 取?=5% ，DWdu=1.66(样本容量:22) 表明:广义差分模型已不存在序列相关性。 (3.81) (18.45) (6.11) (-3.61) 可以验证: 仅采用1阶广义差分，变换后的模型仍存在1阶自相关性； 采用3阶广义差分，变换后的模型不再有自相关性，但AR[3]的系数的t值不显著。 * * * * 第一节 自相关概述 一、自相关的概念 ⒈概念：违反无序列相关的假定： ⒉相关程度计算：自相关系数 或 二、自相关产生的原因 经济系统的惯性：GDP 、价格 经济活动的滞后效应 数据处理：季节调整 蛛网现象： 模型设定偏误： 真实模型： 采用模型： 三、自相关的表现形式 P阶自回归模型AR(p): 特例: AR(1) q阶移动平均模型MA(q) 移动平均自回归模型ARMA(p,q） 第三节 自相关的检验 一、图示法 由于扰动项是不可观测的，而残差 又看做扰动项 的估计，因此可以通过检验 的变化判断 是否存在自相关。 图示法的具体步骤是： 1）用给定的样本估计回归模型，计算残差 ； 2）绘制残差图，主要有两种形式：将残差按照时间顺序绘制时序图；做 对 的散点图； 3）分析残差图。 二、DW检验 DW检验是J.Durbin,G.S.Watason于1951年提出的，利用残差 构成的统计量推断误差项 是否存在一阶自相关，统计量如下： 其中， 即可表示为 对 做回归的系数估计值，可等价于 与 的相关系数。 D.W检验步骤: （1）计算DW值 （2）给定?，由n和k的大小查DW分布表，得临界值dL和dU （3）比较、判断 若 0D.W.dL 存在正自相关 dLD.W.dU 不能确定 dU D.W.4－dU 无自相关 4－dU D.W.4－ dL 不能确定 4－dL D.W.4 存在负自相关 0 dL dU 2 4-dU 4-dL 正相关 不能确定 无自相关 不能确定 负相关 DW检验临界值与三个参数有关：检验水平 ；样本容量；解释变量个数k 注意： DW检验的使用条件： (1)扰动项 的自相关形式是一阶自回归形式。 (2)解释变量中不能包含被解释变量的滞后期。 (3)样本容量应充分大(T〉15)。 (4)模型中有截距项，没有数据缺失。 〉当DW值落在“不确定”区域时，有两种处理方法：加大样本容量或重新选取样本，重做DW检验；选用其他检验方法。 〉不适用对高阶自相关的检验。 DW检验是最早出现的检验方法之一，标志着计量经济模型的开始，现在看来，该检验只有在特殊的情形下才能用，因而如今就基本看不到他的应用了。——菲利浦.汉斯.费朗西斯(2005) 拉格朗日乘数（LM）检验克服了DW检验的缺陷，适合于高阶序列相关以及模型中存在滞后被解释变量的情形。 它是由布劳殊（Breusch）与戈弗雷（Godfrey）于1978年