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计量经济学 自相关性检验实验报告 实验内容：自相关性检验 工业增加值主要由全社会固定资产投资决定。为了考察全社会固定资产投资对工业增加值的影响，可使用如下模型：Y=；其中，X表示全社会固定资产投资，Y表示工业增加值。下表列出了中国1998-2000的全社会固定资产投资X与工业增加值Y的统计数据。 单位：亿元 年份 固定资产投资X 工业增加值Y 年份 固定资产投资X 工业增加值Y 1980 910.9 1996.5 1991 5594.5 8087.1 1981 961 2048.4 1992 8080.1 10284.5 1982 1230.4 2162.3 1993 13072.3 14143.8 1983 1430.1 2375.6 1994 17042.1 19359.6 1984 1832.9 2789 1995 20019.3 24718.3 1985 2543.2 3448.7 1996 22913.5 29082.6 1986 3120.6 3967 1997 24941.1 32412.1 1987 3791.7 4585.8 1998 28406.2 33387.9 1988 4753.8 5777.2 1999 29854.7 35087.2 1989 4410.4 6484 2000 32917.7 39570.3 1990 4517 6858 一、估计回归方程 OLS法的估计结果如下： Y=668.0114+1.181861X （2.24039）（61.0963） R=0.994936，=0.994669，SE=951.3388，D.W.=1.282353。 二、进行序列相关性检验 （1）图示检验法 通过残差与残差滞后一期的散点图可以判断，随机干扰项存在正序列相关性。 （2）回归检验法 一阶回归检验 =0.356978e+ε 二阶回归检验 =0.572433e－0.607831e+ε 可见：该模型存在二阶序列相关。 （3）杜宾-瓦森（D.W）检验法 由OLS法的估计结果知：D.W.=1.282353。本例中，在5%的显著性水平下，解释变量个数为2，样本容量为21，查表得d=1.22，d=1.42,而D.W.=1.282353，位于下限与上限之间，不能确定相关性。 （4）拉格朗日乘数（LM）检验法 Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test: F-statistic 6.662380 Probability 0.007304 Obs*R-squared 9.227442 Probability 0.009915 Test Equation: Dependent Variable: RESID Method: Least Squares Date: 12/26/09 Time: 22:55 Presample missing value lagged residuals set to zero. Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -35.61516 236.2598 -0.150746 0.8820 X 0.005520 0.015408 0.358245 0.7246 RESID(-1) 0.578069 0.195306 2.959807 0.0088 RESID(-2) -0.617998 0.200927 -3.075729 0.0069 R-squared 0.439402 Mean dependent var 1.53E-12 Adjusted R-squared 0.340473 S.D. dependent var 927.2503 S.E. of regression 753.0318 Akaike info criterion 16.25574 Sum squared resid 9639967. Schwarz criterion 16.45469 Log likelihood -166.6852 F-statistic 4.441587 Durbin-Watson stat 2.569721 Prob(F-statistic) 0.017675 由上表可知：含二阶滞后残差项的辅助回归为： =-35.61516+0.05520X+0.578069e－0.617998e (-0.1507) (0.3