實(shí)驗(yàn)六自相關(guān)模型的檢驗(yàn)和處理

1、實(shí)驗(yàn)六自相關(guān)模型的檢驗(yàn)和處理CKBOOD was revised in the early morning of December 17, 2020.實(shí)驗(yàn)報(bào)告課程名稱：計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目：實(shí)驗(yàn)六自相關(guān)模型的檢驗(yàn)和處理實(shí)驗(yàn)類型：綜合性口 設(shè)計(jì)性口 驗(yàn)證性專業(yè)班別：姓 名：學(xué) 號(hào)：實(shí)驗(yàn)課室：厚徳樓A404指導(dǎo)教師：實(shí)驗(yàn)日期：2015年6月11 口廣東商學(xué)院華商學(xué)院教務(wù)處制一、實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目訓(xùn)練方案小組合作：是口否小組成員：無實(shí)驗(yàn)?zāi)康模赫莆兆韵嚓P(guān)模型的檢驗(yàn)和處理方法實(shí)驗(yàn)場(chǎng)地及儀器、設(shè)備和材料實(shí)驗(yàn)室：普通配置的計(jì)算機(jī)，Eviews軟件及常用辦公軟件。實(shí)驗(yàn)訓(xùn)練內(nèi)容（包括實(shí)驗(yàn)原理和操作步驟）:【實(shí)驗(yàn)原理】H相關(guān)

2、的檢驗(yàn)：圖形法檢驗(yàn)、D-W檢驗(yàn)自相關(guān)的處理：廣義差分變換、迭代法【實(shí)驗(yàn)步驟】本實(shí)驗(yàn)中考慮以下模型：【模型1】財(cái)政收入CS對(duì)收入法GDPS的回歸模型【模型2】財(cái)政支出CZ對(duì)財(cái)政收入CS的回歸模型【模型3】消費(fèi)品零售額SLC對(duì)收入法GDPS的回歸模型【模型4】財(cái)政收入的對(duì)數(shù)log （cs）對(duì)時(shí)間T的回歸模型【模型5】收入法GDPS的對(duì)數(shù)log （GDPS）對(duì)時(shí)間T的回歸模型數(shù)據(jù)見“附表：廣東省宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)（部分）-第六章”（一）自相關(guān)的檢驗(yàn)1. 圖形法檢驗(yàn)使用圖形檢驗(yàn)法分別檢驗(yàn)上述【模型1-4】是否存在白相關(guān)問題。分別作 這四個(gè)模型的殘差散點(diǎn)圖（即殘差后一項(xiàng)對(duì)前一項(xiàng)的散點(diǎn)圖：對(duì)e_）和殘 差趨勢(shì)圖

3、（即殘差對(duì)時(shí)間的線圖），并判斷模型是否存在白相關(guān)以及是正 的自相關(guān)還是負(fù)的自相關(guān)。【模型1】殘差散點(diǎn)圖殘差趨勢(shì)圖結(jié)論：從圖上看，CS對(duì)GDPS回歸的殘差有一定的自相關(guān)?！灸Ｐ?】殘差散點(diǎn)圖殘差趨勢(shì)圖結(jié)論：從圖上看，CZ對(duì)CS回歸的殘差有一定的自相關(guān)?！灸Ｐ?】殘差散點(diǎn)圖殘差趨勢(shì)圖RESIOr-1)分別計(jì)算上述【模型1-3】和【模型5】的D-W統(tǒng)計(jì)量的值，判斷模型是否 存在自相關(guān)問題?！灸Ｐ?】CS= +R 2= SE= DW=O. 942712 F二結(jié)論：DW值偏近0,存在IH相關(guān)【模型2】DW=結(jié)論：DW值接近2,不存在自相關(guān)【模型3】DW=結(jié)論：DW值接近0,存在很強(qiáng)的自相關(guān)【模型5】DW

4、=結(jié)論：DW值偏近0,存在嚴(yán)重的自相關(guān)（請(qǐng)對(duì)得到的圖表進(jìn)行處理，以上在一頁內(nèi)）（二）自相關(guān)的處理1.【模型3】SLC對(duì)GDPS回歸自相關(guān)的處理Dependent Variable： SLCMethod: Least SquaresDate: 06/14/15 Time: 11:25Sample(adjusted): 1980 2005Indued observations: 26 after adjustmentsConvergence achieved after 14 iterationsStd.t-Coefficient Error StatisticProb.GDPScARARR-sq

5、uaredMean dependent var dependent varAdjusted R-squaredAkaike info of regressioncriterionSum squaredresidSchwarz criterionHannan-QuinnLog likelihoodcriterFstatisticDurbin-Watson statProb (F- statistic)Inverted ARRoots 47Estimated AR process is nonstationary2. 【模型5 LOG (GDPS)對(duì)T回歸自相關(guān)的處理Dependent Varia

6、ble: LOG(GDPS)Method: Least SquaresDate: 06/14/15 Time： 11:26Sample (adjusted): 1980 2005Included observations： 26 after adjustmentsConvergence achieved after 3 iterationsStd.t-Prob.CoefficientError StatisticAR(1)ARR-squaredMean dependent varAdjusted R-squared of regression dependent varAkaike infoc

7、riterionSum squaredresidSchwarz criterionLog likelihoodHannan-Quinn criterF-statisticDurbin-Watson statProb (F-statistic)Inverted ARRoots 74+. 27i（請(qǐng)對(duì)得到的圖表進(jìn)行處理，以上在一頁內(nèi)）（三）補(bǔ)充實(shí)驗(yàn)1. 使用圖形檢驗(yàn)法檢驗(yàn)【模型5】是否存在H相關(guān)問題。分別作這個(gè)模型的殘 差散點(diǎn)圖（即殘差后一項(xiàng)對(duì)前一項(xiàng)的散點(diǎn)圖：耳對(duì)j）和殘差趨勢(shì)圖（即殘 差弓對(duì)時(shí)間/的線圖），并判斷模型是否存在自相關(guān)以及是正的白相關(guān)還是負(fù) 的自相關(guān)。從圖上看，log（GDPS）對(duì)T

8、回歸的殘差也有很強(qiáng)的正自相關(guān)（請(qǐng)對(duì)得到的圖表進(jìn)行處理，以上在一頁內(nèi)）2. 計(jì)算上述【模型4】的D-W統(tǒng)計(jì)量的值，判斷模型是否存在自相關(guān)問題。log （cs） =+ *TR2二 SE= DW=0.670889 F=3. 對(duì)【模型1】、【模型2】和【模型4】的自相關(guān)問題進(jìn)行處理?！灸Ｐ?】Dependent Variable: CSMethod: Least SquaresDate: 06/14/15 Time： 11:34Sample (adjusted): 1979 2005Included observations： 27 after adjustmentsConvergence achie

9、ved after 5 iterationsStd.t-Prob.CoefficientError StatisticGDPSCAR(1)R-squaredMean dependent varAdjusted R-squared dependent varAkaike info of regressioncriterionSum squaredresidSchwarz criterionHannan-QuinnLog likelihoodcriterFstatisticDurbin-Watson statProb (F-statistic).53Inverted ARRoots【模型2】Dep

10、endent Variable: CSMethod： Least SquaresDate： 06/14/15 Time： 11:35Sample (adjusted): 1979 2005Included observations： 27 after adjustmentsConvergence achieved after 4 iterations Std.t -CoefficientError StatisticProb.czAR(1)R-squaredAdjusted R-squared of regressionSum squaredresidLog likelihoodMean de

11、pendent var dependent varAkaike infocriterionSchwarz criterionHannan-QuinncriterF-statisticDurbin-Watson statProb (F- statistic)Inverted ARRoots 22【模型4】Dependent Variable: LOG(CS)Method： Least SquaresDate: 06/14/15 Time： 11:37Sample (adjusted): 1979 2005Included observations： 27 after adjustmentsCon

12、vergence achieved after 3 iterationst-Prob.Mean dependent var dependent varAkaike infocriterionStd.CoefficientError StatisticAR(1)R-squaredAdjusted R-squared of regressionSum squaredresidSchwarz criterionLog likelihoodHannan-Quinn criter.F-statisticDurbin-Watson statProb (F- statiStic)Inverted AR.48

13、Roots（請(qǐng)對(duì)得到的圖表進(jìn)行處理，以上在一頁內(nèi)）二、實(shí)驗(yàn)總結(jié)與評(píng)價(jià)實(shí)驗(yàn)總結(jié)(包括實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)分析、實(shí)驗(yàn)結(jié)果、實(shí)驗(yàn)過程中出現(xiàn)的問題及解決方法 等)：見實(shí)驗(yàn)步驟中。1、當(dāng)總體回歸模型的隨機(jī)誤差項(xiàng)在不同觀測(cè)點(diǎn)上彼此相關(guān)時(shí)就產(chǎn)生了自相關(guān) 問題。2、時(shí)間序列的慣性、經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的滯后效應(yīng)、模型設(shè)定錯(cuò)誤、數(shù)據(jù)的處理等多 種原因都可能導(dǎo)致出現(xiàn)自相關(guān)。3、在出現(xiàn)自相關(guān)時(shí)，普通最小二乘估計(jì)量依然是無偏、一致的，但不再是有 效的。如果仍用OLS法計(jì)算參數(shù)估計(jì)值的方差，將可能會(huì)低估存在自相關(guān)時(shí)參 數(shù)估計(jì)值的真實(shí)方差。而且會(huì)低估真實(shí)的數(shù)據(jù)的低估和參數(shù)估計(jì)值方差的低 估，通常的t檢驗(yàn)和F檢驗(yàn)都不能有效地使用，也使預(yù)測(cè)的置信區(qū)

14、間不可靠， 降低了預(yù)測(cè)的精度。4、隨機(jī)誤差項(xiàng)的自相關(guān)形式?jīng)Q定于其相關(guān)聯(lián)形式，可以為m階自回歸形式 (m=l, 2,，m),即AR (m)。為了研究問題的方便和考慮實(shí)際問題的代表意義，通常將自相關(guān)設(shè)定為一階自相關(guān)即AR (1)模式。用一階自相關(guān)系數(shù) P表示H相關(guān)的程度與方向。5、由于Ut不可觀測(cè)，通常使用Ut的估計(jì)量el判斷Ut的特性。繪制et-1, et的散點(diǎn)圖或按照時(shí)間順序繪制回歸殘差項(xiàng)et的圖形，可以判斷自相關(guān) 的存在。判斷自相關(guān)的存在最常用的方法是依據(jù)et計(jì)算的DW統(tǒng)計(jì)量，但要注 意DW檢驗(yàn)法的前提條件和局限性。6、如果自相關(guān)系數(shù)p是已知的，我們可以使用廣義差分法消除序列相關(guān)。7、如果自相關(guān)系數(shù)p是未知的，我們可采用科克倫-奧克特迭代法或徳賓兩步法求得P的估計(jì)值，然后用廣義差分法消除序列相關(guān)。對(duì)實(shí)驗(yàn)的自我評(píng)價(jià)：掌握自相關(guān)模型的檢驗(yàn)和處理方法，經(jīng)過前面5次實(shí)驗(yàn)的訓(xùn)練，已經(jīng)能很 熟練運(yùn)用Eviews軟件建立線性回歸模型并進(jìn)行簡單分析與檢驗(yàn)。在本次實(shí)驗(yàn) 中，要學(xué)會(huì)處理在實(shí)踐中可能碰到的問題之自相關(guān)，從實(shí)驗(yàn)中體會(huì)到自相關(guān)的檢驗(yàn)方法以及處理辦法。從實(shí)驗(yàn)情況來看，己較為熟練運(yùn)用Eviews軟 件進(jìn)行自相關(guān)的相關(guān)分析和處理，理解了自相關(guān)的思想并能運(yùn)用于實(shí)踐。在實(shí) 驗(yàn)過程中出現(xiàn)的一些問題，能促使逐漸掌握理論、鍛煉白己分析、處理實(shí)際經(jīng) 濟(jì)問題的能力。指導(dǎo)教師評(píng)語