Eviews序列相关性实验报告.doc

实验 序列相关性 【实验目的】 掌握性问题出现的来源、后果、检验及修正的原理，以及相关的Eviews操作方法。 【实验内容】练习检查和克服模型的性的操作方法。 1978-2001年中国商品进口与国内生产总值 年份 国内生产总值GDP (亿元) 商品进口M (亿美元) 1978 3624.1 108.9 1979 4038.2 156.7 1980 4517.8 200.2 1981 4862.4 220.2 1982 5294.7 192.9 1983 5934.5 213.9 1984 7171.0 274.1 1985 8964.4 422.5 1986 10202.2 429.1 1987 11962.5 432.1 1988 14928.3 552.7 1989 16909.2 591.4 1990 18547.9 533.5 1991 21617.8 637.9 1992 26638.1 805.9 1993 34634.4 1039.6 1994 46759.4 1156.1 1995 58478.1 1320.8 1996 67884.6 1388.3 1997 74462.6 1423.7 1998 78345.2 1402.4 1999 82067.5 1657.0 2000 89442.2 2250.9 2001 95933.3 2436.1 【实验步骤】 建立线性回归模型 利用表中数据建立M关于GDP的散点图（SCAT GDP M）。 可以看到M与GDP呈现接近线性的正相关关系。 建立一个线性回归模型（LS M C GDP）。 即得到的回归式为： (3.32) (20.1) D.W.=0.63 F=405 进行序列相关性检验 观察残差图 做出残差项与时间以及与滞后一期的残差项的折线图，可以看出随机项存在正序列相关性。 用D.W.检验判断 由回归结果输出D.W.=0.628。若给定，已知n=24，k=2，查D.W.检验上下界表可得，。由于D.W.=0.6281.27=，故存在正自相关。 用LM检验判断 在估计窗口中选择Serial Correlation LM Test，设定滞后期Lag=1，得到LM检验结果。 由于P值为0.0027，可以拒绝原假设，表明存在自相关。 用回归检验法判断 对初始估计结果得到的残差序列定义为E1，首先做一阶自回归（LS E1 E1(-1)）。 采用LM检验其自相关性，结果表明仍然存在自相关。 用残差项的二阶自回归形式重新建立模型（LS E1 E1(-1) E1(-2)）。 再次用LM检验，此时P值达到0.7，落在接受域，认为误差项不存在自相关。 可以得到残差的二阶回归式为： (6.43) (-4.01) 克服自相关 用广义最小二乘法估计回归参数。根据残差二阶回归式的系数，对变量GDP和M作二阶广义差分，生成新变量序列： GENR GDGDP=GDP-1.1100*GDP(-1)+0.7509*GDP(-2) GENR GDM=M-1.1100*M(-1)+0.7509*M(-2) 以GDGDP、GDM为样本再次回归（LS GDM C GDGDP），得到结果输出为： LM检验结果如下，已经很好地克服了自相关性。 残差图为： 广义最小二乘回归结果为： (3.69) (19.6) 由于 得到 故原模型的广义最小二乘估计为