实验报告—序列相关性的分析与补救.doc

实验报告---序列相关性分析 名称：1960年至1992年居民的消费水平与可支配收入关系 实验目的： 掌握序列相关性的检验及处理方法 实验内容： 理论模型的设定： Y=β+ βX+μ 2.样本数据的收集： 年份 消费 可支配收入 年份 消费 可支配收入 　 Y X 　 Y X 1960 1432.6 1569.2 1977 2829.8 3115.4 1961 1461.5 1619.4 1978 2951.6 3276 1962 1533.8 1697.5 1979 3020.2 3365.5 1963 1596.6 1759.3 1980 3009.7 3385.7 1964 1692.3 1885.8 1981 3046.4 3464.9 1965 1799.1 2003.9 1982 3081.5 3495.6 1966 1902 2110.6 1983 3240.6 3562.8 1967 1958.6 2202.3 1984 3407.6 3855.4 1968 2070.2 2302.1 1985 3566.5 3972 1969 2147.5 2377.2 1986 3708.7 4101 1970 2197.8 2469 1987 3822.3 4168.2 1971 2279.5 2568.3 1988 3972.7 4332.1 1972 2415.9 2685.7 1989 4064.6 4416.8 1973 2532.6 2875.2 1990 4132.2 4498.2 1974 2514.7 2854.2 1991 4105.8 4500 1975 2570 2903.6 1992 4219.8 4626.7 1976 2714.3 3017.6 资料来源：《中国统计年鉴》1993，中国统计出版社 3.模型参数的估计: 通过OLS法建立消费与可支配收入之间的方程 EViews软件估计结果如表1.2 表1.2 Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 12/12/10 Time: 19:03 Sample: 1960 1992 Included observations: 33 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -52.91844 24.08305 -2.197332 0.0356 X 0.917932 0.007526 121.9632 0.0000 R-squared 0.997920 Mean dependent var 2757.545 Adjusted R-squared 0.997853 S.D. dependent var 867.7769 S.E. of regression 40.20706 Akaike info criterion 10.28465 Sum squared resid 50114.84 Schwarz criterion 10.37535 Log likelihood -167.6968 F-statistic 14875.01 Durbin-Watson stat 0.788463 Prob(F-statistic) 0.000000 ?=-52.91844+0.917329 X (-2.197) (121.963) R2=0.9979 2=0.9978 SE=40.2071 D.W.=0.7885 4.模型的检验(即进行序列相关性检验) （１）做出残差项与时间的关系图如下： 图1 从残差项与时间t之间的关系图可以大致判断随机干扰项存在负序列相关性 对其滞后一期的残差项做散点图，如下 图2 由残差项及滞后一期的残差项的关系图可以看出，随机干扰项存在正序列相关性。 再由表1.2中的D.W.检验结果可知，在5%的显著性水平下，n=３３,k=2（包括常数项），查表得＝１．３８，　＝１．５１，由于Ｄ．Ｗ．＝０.７８８４６３＜，故随机干扰项存在正序列相关性。 （２），运用拉格朗日乘数检验，EViews软件估计２阶滞后残差项结果如表1.３ 表１．３　 Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test: F-statistic 7.839487 Probability 0.001898 Obs*R-squared 11.58053 Probability 0.003057 Test Equation: Dependent Va