06-自相关.ppt

（第6讲） 第6章 自相关 非自相关假定 自相关的来源与后果 自相关检验 自相关的解决方法 克服自相关的矩阵描述（不讲） 自相关系数的估计 案例分析（2例） file：li-6-1, li-6-2 （第3版第135页） （第3版第136页） （第3版137页） 6.2自相关的来源与后果 自相关的来源： 1．模型的数学形式不妥。 2. 惯性。大多数经济时间序列都存在自相关。 3. 回归模型中略去了带有自相关的重要解释变量。 （第3版139页） 6.2 自相关的来源与后果 （第3版140页） 6.3 自相关检验 （第3版142页） 当DW值落在“不确定”区域时，有两种处理方法。（1）加大样本容量或重新选取样本，重作DW检验。有时DW值会离开不确定区。（2）选用其它检验方法。 DW检验临界值与三个参数有关。 ? 的取值范围是 [-1, 1]，所以DW统计量的取值范围是 [0, 4]。 6.3 自相关检验 （第3版144页） DW检验临界值与三个参数有关。 （1）检验水平?， （2）样本容量T , （3）原回归模型中解释变量个数k（不包括常数项）。 6.3 自相关检验 （3）LM检验（亦称BG检验）法 （第3版145页） 6.4 自相关的解决方法 （第3版146页） 6.4 自相关的解决方法 （第3版147页） 6.4 自相关的解决方法 （第3版148页） 6.5 自相关系数的估计 （第3版151页） 6.6 案例分析 Yt 和 Xt 散点图 残差图 （第3版152页） （file：li-6-1） 例6.1 天津市城镇居民人均消费与人均可支配收入的关系。 例6.1 天津市城镇居民人均消费与人均可支配收入的关系。 例6.1 天津市城镇居民人均消费与人均可支配收入的关系。 （第3版154页） 例6.2 天津市保费收入和人口的回归关系 本案例主要用来展示当模型误差项存在2阶自回归形式的自相关时，怎样用广义差分法估计模型参数。 1967~1998年天津市的保险费收入（Yt，万元）和人口（Xt，万人）数据散点图见图。Yt与Xt的变化呈指数关系。对Yt取自然对数。LnYt与Xt的散点图见图。 可以在LnYt与Xt之间建立线性回归模型。LnYt = ?0 + ?1 Xt + ut Yt和Xt散点图 LnYt和Xt散点图 （第3版155页） （file：li-6-2） （第3版157页） 第6章结束.