李子奈版计量经济学作业.doc

中国1980-2000年投资总额X与工业总产值Y的统计资料如表所示，试问： 当设定模型为时，是否存在序列关？ 若按一阶自相关假设，试用杜宾两步法与广义最小二乘法估计原模型。 采用差分形式作为新数据，估计模型，该模型是否存在序列相关？ 年份 固定资产投资X 工业增加值Y 1980 910.9 1996.5 1981 961 2048.4 1982 1230.4 2162.3 1983 1430.1 2375.6 1984 1832.9 2789 1985 2543.2 3448.7 1986 3120.6 3967 1987 3791.7 4585.8 1988 4753.8 5777.2 1989 4410.4 6484 1990 4517 6858 1991 5594.5 8087.1 1992 8080.1 10284.5 1993 13072.3 14143.8 1994 17042.1 19359.6 1995 20019.3 24718.3 1996 22913.5 29082.6 1997 24941.1 32412.1 1998 28406.2 33387.9 1999 29854.7 35087.2 2000 32917.7 39570.3 答： （1）先用最小二乘法回归，得到以下回归结果。 Dependent Variable: LOG(Y) Method: Least Squares Date: 04/13/09 Time: 20:55 Sample: 1980 2000 Included observations: 21 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.?? C 1.452109 0.190925 7.605641 0.0000 LOG(X) 0.870419 0.021727 40.06186 0.0000 R-squared 0.988300 ????Mean dependent var 9.031179 Adjusted R-squared 0.987684 ????S.D. dependent var 1.062296 S.E. of regression 0.117889 ????Akaike info criterion -1.347752 Sum squared resid 0.264059 ????Schwarz criterion -1.248273 Log likelihood 16.15139 ????F-statistic 1604.952 Durbin-Watson stat 0.451709 ????Prob(F-statistic) 0.000000 得到如下方程： Ln(Y) = 1+ 0.8704188768*Ln(X) 进行序列相关性检验 残差图分析： 点击EViews方程输出窗口的按钮Resids可得到残差图 在残差图中，残差的变动有系统模式，连续为正和连续为负，表明残差项存在正自相关，模型中t统计量和F统计量的结论不可信，需采取补救措施。 D-W检验：由于D-W值为0.45 ，从D-W表中可以看到，对于n=21，k=1，在5%的显著水平下：1.20 1.41 ，而，得出回归方程的残差存在正的自相关。 （2） 采用杜宾两步法估计( 第一步，估计模型 第二步，将估计的=0.6319代入差分模型，得到广义差分模型，进行OLS估计 Dependent Variable: LOG(Y)-0.6319*LOG(Y(-1)) Date: 04/13/09 Time: 21:21 Sample (adjusted): 1981 2000 Included observations: 20 after adjustments Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.?? C 0.415321 0.127908 3.247035 0.0045 LOG(X)-0.6319*LOG(X(-1)) 0.903502 0.037849 23.87093 0.0000 R-squared 0.969378 ????Mean dependent var 3.445098 Adjusted R-squared 0.967677 ????S.D. dependent