6第六章自相关.ppt

2.布罗斯—戈弗雷（Breusch—Godfrey）检验 ③在大样本情况下，有 nR2～χ2(p) 给定α，若nR2大于临界值，拒绝H0。 【例】中国城乡居民储蓄存款模型（自相关性检验）。教材P89表3-2列出了我国城乡居民储蓄存款年底余额（单位：亿元）和国内生产总值指数（1978年=100）的历年统计资料，试建立居民储蓄存款模型，并检验模型的自相关性。 (2)估计并选择模型 (3)检验自相关性 操作演示 （二） Cochrane － Orcutt迭代估计法 （三）Durbin估计法 三、广义差分法的EViews软件实现 【例】中国城乡居民储蓄存款模型（自相关性调整）。 (2)广义差分变换法 变换后的模型为： 根据广义差分法得到 yt-ρyt-1=a(1-ρ)+b(xt-ρxt-1)+(εt-ρεt-1) 即 yt=a(1-ρ)+ρyt-1＋b(xt-ρxt-1)+vt 可以直接使用OLS法估计： LS Y C Y(-1) X X(-1) （1）LS Y C X （2）IDENT RESID （3）利用广义差分法估计模型，命令为 LS Y C X AR(1) LS Y C X AR(1) AR(2) …… AR(k) （4）迭代估计过程的控制 EViews软件按照默认的迭代次数（100次）和误差精度（0.001）来控制迭代估计程序，也可以修改。 (1)迭代估计法 例3的检验表明模型存在一、二阶自相关性，则 LS Y C X AR(1) AR(2) 模型为: ρ1的估计值 ρ2的估计值 调整后的DW值 R2的值 对应的标准差 取ρ1= 0.9531，ρ2=-0.5966； GENR LNY=log(Y) GENR LNX=log(X) GENR NY=LNY－0.9531*LNY(-1)＋0.5966*LNY(-2) GENR NX=LNX－0.9531*LNX(-1)＋0.5966*LNX(-2) 再利用OLS法估计变换后的模型： LS NY C NX 估计结果如下图所示: =-5.0499/(1-0.9531+0.5966)= -7.8476，所以使用广义差分变换直接估计出的模型为 ： 对应的标准差 R2的值 DW的值 除了计算误差之外，两种方法的估计结果是一致的。 * 研究范围：中国农村居民收入－消费模型 （1985-2007） 研究目的：消费模型是研究居民消费行为的工具和手段。通过消费模型的分析可判断居民消费边际消费倾向，而边际消费倾向是宏观经济系统中的重要参数。 建立模型 －居民消费， －居民收入， －随机误差项。 数据收集：1985—2007年农村居民人均收入和消费 (见表6.3) 第五节 案例分析 * 据表6.3的数据使用普通最小二乘法估计消费模型得： 该回归方程可决系数较高，回归系数均显著。对样本量为23、一个解释变量的模型、5%显著水平，查DW统计表可知， dL=1.018，dU=1.187，模型中 ， 显然消费模型中有自相关。这也可从残差图中看出，点击EViews方程输出窗口的按钮Resids可得到残差图，如图6.6所示。 模型的建立、估计与检验 Se = (14.5622) (0.0219) t = (3.8604) (31.9690) R2 = 0.9799 F = 1022.016 DW = 0.4102 * 残差图 * 自相关问题的处理 使用科克伦－奥克特的两步法解决自相关问题:由模型可得残差序列 ，在EViews中，每次回归的残差存放在resid序列中，为了对残差进行回归分析，需生成命名为 的残差序列。在主菜单选择Quick/Generate Series 或点击工作文件窗口工具栏中的Procs/Generate Series，在弹出的对话框中输入 ，点击OK得到残差序列 。使用 进行滞后一期的自回归，在EViews 命今栏中输入ls e e(-1)可得回归方程： et= 0.8148 et-1 * 可知 ，对原模型进行广义差分，得到广义差分方程： 对广义差分方程进行回归，在EViews命令栏中输入 ls Y-0.8148*Y