计量经济学第三版课件于俊年 ISBN9787566310101 PPT7第七章 7.5三版.pptVIP

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2019-07-04 发布于广东
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计量经济学第三版课件于俊年 ISBN9787566310101 PPT7第七章 7.5三版.ppt

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* §7.5 关于存在自相关时预测的说明当模型的随机项存在自相关时，普通最小二乘法就不能直接应用于原模型。我们的处理方法是用广义差分变换对原型进行自相关校正。设原模型为 (7.5.1) 存在自相关： ( |ρ| 1 ) (7.5.2) 我们用ρ的估计值作广义差分变换： (7.5.3) 对广义差分模型 (7.5.4) 应用OLS法，可以得出的估计值，模型 (7.5.4)的样本方程可表示为： (7.5.5) 经自相关校正后的原模型(7.5.1)的方程估计式为： (7.5.6) (7.5.6)中的 (7.5.7) (7.5.8) 假设样本容量为n，我们预测t = n +1期的y值。如果用方程(7.5.6)预测，便有 (7.5.9) 如果用方程(7.5.5)进行预测，便有或 (7.5.10) (7.5.11) 于是，(7.5.10)又可表示成如下形式： (6.5.12) 我们现在有三个回归方程，一个是直接用普通最小二乘法得出的方程，其次是广义差分方程 (7.5.12)，第三个是经过自相关较正的方程(7.5.9)。对于例7.4.1我们现在有普通最小二乘方程，自相关校正方程和广义差分方程三种类型的回归方程如下： OLS方程： (7.5.13) 自相关校正方程 (7.5.14) 广义差分方程： (7.5.15) 对于预测来说，重要的不是预测线能否拟合全部观测值，而是预测线的发展趋势是否同这些观测值的发展趋势一致，从图7.5.1可以看出，自相关校正线刚好符合这一要求，因此它的预测值优于普通最小二乘法。广义差分线是在自相关校正线的基础上增加了斜率的可变性，这条折线在相邻两个观测值之间的部分都是直线，使预测值能够不断适应观测值的变化，可以减少预测值与真值之间的偏差。 *