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第三部分 实践中的
回归分析
Chp 14 自相关
主要内容
自相关的概念及性质
自相关的后果
自相关的诊断
自相关的补救措施
小结
14-2
一、自相关的概念及性质
自相关:按时间(时间序列数据)或空间
(截面数据)排列的观察值之间的相关关
系
异方差通常与截面数据有关;自相关通常与时
间序列数据有关
14-3
对于模型
Yi=B +B X +B X +…+B X +u
0 1 1i 2 2i k ki i
i=1,2, …,n
随机项互不相关的基本假设表现为
Cov(u , u )=0 ij , i,j =1,2, …,n
i j
如果对于不同的样本点,随机误差项之间
不再是不相关的,而是存在某种相关性,
则认为出现了序列相关性(Serial Correlation)或
自相关(autocorrelation) 。
14-4
在其他假设仍成立的条件下,序列相关即意
味着:E(u u )0
i j
或
2 L E u u
1 n
cov u E uu M O M
E u u L 2
n 1
2
1n
2 2
Ω I
2
n1
14-5
如果仅存在
E(u u )0 i=1,2, …,n
i i-1
称 为 一 阶 自 相 关 , ( First-order
autocorrelation )
自相关往往可写成如下形式:
u =u
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