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一、回归模型的筛选 3
⒈相关图分析 3
⒉估计模型，利用LS命令分别建立以下模型 3
⑴线性模型： LS Y C X 3
⑵双对数模型：GENR LNY=LOG(Y) 4
⑶对数模型：LS Y C LNX 5
⑷指数模型：LS LNY C X 5
⑸二次多项式模型：GENR X2=X^2 6
⒊选择模型 6
二、自相关性检验 7
⒈DW检验； 7
⑴双对数模型 7
⑵二次多项式模型 7
⒉偏相关系数检验 8
⒊BG检验 8
三、自相关性的调整：加入AR项 10
⒈对双对数模型进行调整； 10
⒉对二次多项式模型进行调整； 12
⒊从双对数模型和二次多项式模型中选择调整结果较好的模型。 12
四、重新设定双对数模型中的解释变量： 12
⒈检验自相关性； 12
⑴模型1 12
⑵模型2 13
⒉解释模型的经济含义。 14
⑴模型1 14
⑵模型2 15
实验五 自相关性
【实验目的】
掌握自相关性的检验与处理方法。
【实验内容】
利用表5-1资料，试建立我国城乡居民储蓄存款模型，并检验模型的自相关性。
表5-1 我国城乡居民储蓄存款与GDP统计资料（1978年＝100）
年份 存款余额Y GDP指数X 年份 存款余额Y GDP指数X 1978 210.60 100.0 1989 5146.90 271.3 1979 281.00 107.6 1990 7034.20 281.7 1980 399.50 116.0 1991 9107.00 307.6 1981 523.70 122.1 1992 11545.40 351.4 1982 675.40 133.1 1993 14762.39 398.8 1983 892.50 147.6 1994 21518.80 449.3 1984 1214.70 170.0 1995 29662.25 496.5 1985 1622.60 192.9 1996 38520.84 544.1 1986 2237.60 210.0 1997 46279.80 592.0 1987 3073.30 234.0 1998 53407.47 638.2 1988 3801.50 260.7
【实验步骤】
一、回归模型的筛选
⒈相关图分析
SCAT X Y
相关图表明，GDP指数与居民储蓄存款二者的曲线相关关系较为明显。现将函数初步设定为线性、双对数、对数、指数、二次多项式等不同形式，进而加以比较分析。
⒉估计模型，利用LS命令分别建立以下模型
⑴线性模型： LS Y C X
Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 11/26/13 Time: 10:11 Sample: 1978 1998 Included observations: 21 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.?? C -14984.84 2234.690 -6.705557 0.0000 X 92.50748 6.673634 13.86164 0.0000 R-squared 0.910014 ????Mean dependent var 11996.07 Adjusted R-squared 0.905278 ????S.D. dependent var 16346.06 S.E. of regression 5030.809 ????Akaike info criterion 19.97494 Sum squared resid 4.81E+08 ????Schwarz criterion 20.07442 Log likelihood -207.7369 ????F-statistic 192.1450 Durbin-Watson stat 0.161491 ????Prob(F-statistic) 0.000000
(-6.706) (13.862)
＝0.9100 F＝192.145 S.E＝5030.809
⑵双对数模型：GENR LNY=LOG(Y)
GENR LNX=LOG(X)
LS LNY C LNX
Dependent Variable: LNY Method: Least Squares Date: 11/2
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