4完整版本.2-序列相关性.pptVIP

§4.2序列相关性一、序列相关性概念二、实际经济问题中的序列相关性三、序列相关的形式四、序列相关性的后果五、序列相关性的检验六、具有序列相关性模型的估计七、案例称为一阶列相关，或自相关（autocorrelation）二、实际经济问题中的序列相关性1、经济变量固有的惯性3、模型设定的偏误——虚假自相关但建模时设立了如下模型：Yt=?0+?1Xt+vt因此，由于vt=?2Xt2+?t,，包含了产出的平方对随机项的系统性影响，随机项也呈现序列相关性。4、数据的“编造”例如：季度数据来自月度数据的简单平均，这种平均的计算减弱了每月数据的波动性，从而使随机干扰项出现序列相关。还有就是两个时间点之间的“内插”技术往往导致随机项的序列相关性。第一时期的价格P1由供给量Q1来决定；生产者按这个价格来决定他们在第二时期的产量Q2。Q2又决定了第二时期的价格P2。第三时期的产量Q3，由第二时期的价格P2来决定，依此类推。2、变量的显著性检验失去意义在变量的显著性检验中，统计量是建立在参数方差正确估计基础之上的，这只有当随机误差项具有同方差性和互相独立性时才能成立。3、模型的预测失效区间预测与参数估计量的方差有关，在方差有偏误的情况下，使得预测估计不准确，预测精度降低。所以，当模型出现序列相关性时，它的预测功能失效。五、序列相关性的检验然后，通过分析这些“近似估计量”之间的相关性，以判断随机误差项是否具有序列相关性。方法：在方程窗口中点击Resids按钮，或者点击View\Actual，Fitted，Residual\Tabel，都可以得到残差分布图。如果随着时间的推移残差分布呈现出周期性的变化，说明很可能存在自相关性。若呈现不规则的随机分布，则直观认为不存在自相关性。2、回归检验法3、杜宾-瓦森（Durbin-Watson）检验法D-W检验是杜宾（J.Durbin）和瓦森(G.S.Watson)于1951年提出的一种适用于小样本检验序列自相关的方法，该方法的假定条件是：当D.W.值在2左右时，模型不存在一阶自相关。在实际计量经济学问题中，一阶自相关是出现最多的一类序列相关；经验表明，如果不存在一阶自相关，一般也不存在高阶序列相关。所以在实际应用中，对于序列相关问题一般只进行D.W.检验。4、拉格朗日乘数（Lagrangemultiplier）检验【例】中国农村居民收入－消费模型消费模型（自相关性检验）。数据收集：1985—2007年农村居民人均收入和消费(2)估计模型(3)检验自相关性②D-W检验：n=23，k=1，α=0.01时，查表得dL=1.018，dU=1.187，而00.4102=DWdL，所以存在一阶（正）自相关性。③偏相关系数检验：滞后期为10，结果如下图操作演示如果模型被检验证明存在序列相关性，则需要发展新的方法估计模型。1、广义最小二乘法对于模型Y=X?+?如果存在序列相关，同时存在异方差，即有如何得到矩阵?？2、广义差分法广义差分法是将原模型变换为满足OLS法的差分模型，再进行OLS估计。注意：广义差分法就是上述广义最小二乘法，但是却损失了部分样本观测值。如：一阶序列相关的情况下,广义差分是估计3、随机误差项相关系数的估计应用广义最小二乘法或广义差分法，必须已知随机误差项的相关系数?1,?2,…,?L。实际上，人们并不知道它们的具体数值，所以必须首先对它们进行估计。常用的估计方法有：（2）科克伦-奥科特迭代法。类似地，可进行第三次、第四次迭代。关于迭代的次数，可根据具体的问题来定。一般是事先给出一个精度，当相邻两次?1,?2,?,?L的估计值之差小于这一精度时，迭代终止。实践中，有时只要迭代两次，就可得到较满意的结果。两次迭代过程也被称为科克伦-奥科特两步法。如果能够找到一种方法，求得Ω或各序列相关系数?j的估计量，使得GLS能够实现，则称为可行的广义最小二乘法（FGLS,FeasibleGeneralizedLeastSquares）。FGLS估计量，也称为可行的广义最小二乘估计量（feasi