計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)自相關(guān)及檢驗(yàn)與修正實(shí)驗(yàn)報(bào)告

1、.計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)實(shí)訓(xùn)報(bào)告 統(tǒng)計(jì)學(xué)院精算系 計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)實(shí)訓(xùn)報(bào)告實(shí)訓(xùn)項(xiàng)目名稱 自相關(guān)模型的檢驗(yàn)與處理實(shí) 訓(xùn) 時(shí) 間 2012-01-02實(shí) 訓(xùn) 地 點(diǎn) 實(shí)驗(yàn)樓308班 級(jí)學(xué) 號(hào)姓 名 實(shí) 訓(xùn) (實(shí) 踐 ) 報(bào) 告 實(shí) 訓(xùn) 名 稱 自相關(guān)模型的檢驗(yàn)與處理 一、 實(shí)訓(xùn)目的掌握自相關(guān)模型的檢驗(yàn)及處理方法。二 、實(shí)訓(xùn)要求 掌握自相關(guān)模型的圖形法檢驗(yàn)、DW檢驗(yàn)，與科克倫奧克特迭代法對(duì)自相關(guān)修正。 三、實(shí)訓(xùn)內(nèi)容1.檢測(cè)進(jìn)口額模型的自相關(guān)性；2.檢驗(yàn)?zāi)Ｐ椭写嬖诘膯?wèn)題，并采取適當(dāng)?shù)难a(bǔ)救措施予以處理；四、實(shí)訓(xùn)步驟1.建立Workfile和對(duì)象，錄入數(shù)據(jù)；2.參數(shù)估計(jì)、檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷淖韵嚓P(guān)；3.利用科克倫-奧科特迭代法處理模

2、型中的自相關(guān)問(wèn)題。五、實(shí)訓(xùn)分析、總結(jié)表1列出了1985-2003年中國(guó)實(shí)際GDP和進(jìn)口額的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。假設(shè)實(shí)際GDP（X）與實(shí)際進(jìn)口額(Y）之間滿足線性約束，則理論模型設(shè)定為：其中表示實(shí)際進(jìn)口額，表示實(shí)際GDP。表1 1985-2003年中國(guó)實(shí)際GDP和進(jìn)口額年份實(shí)際GDP(X,億元）實(shí)際進(jìn)口額(Y,億元）19858964.42543.219869753.272983.4198710884.653450.1198812114.623571.6198912611.323045.9199013090.552950.4199114294.883338199216324.754182.219931852

3、8.595244.4199420863.196311.9199523053.837002.21996252677707.2199727490.498305.4199829634.759301.3199931738.829794.8200034277.9210842.5200136848.7612125.6200239907.2114118.8200343618.5817612.21.建立Workfile和對(duì)象，錄入1985-2003年中國(guó)實(shí)際GDP（X）和進(jìn)口額(Y)圖1 1985-2003年中國(guó)實(shí)際GDP（X）和進(jìn)口額(Y)2.參數(shù)估計(jì)、檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷淖韵嚓P(guān) 使用普通最小二乘法估計(jì)消費(fèi)模型得：

4、圖2 樣本的回歸估計(jì)結(jié)果 通過(guò)分析可知：該回歸方程可決系數(shù)較高，回歸系數(shù)均顯著。對(duì)樣本量為19、一個(gè)解釋變量的模型、5%顯著水平，查DW統(tǒng)計(jì)表可知，dL=1.18，dU= 1.40，模型中DW<dL，顯然消費(fèi)模型中有自相關(guān)。這一點(diǎn)殘差圖中也可從看出，點(diǎn)擊EViews方程輸出窗口的按鈕Resids可得到殘差圖3 (此圖還包括擬合值、實(shí)際值，如果只要?dú)埐顖D，可點(diǎn)擊viewActual,Fitted,Residual Residual Graph) 圖3 樣本回歸估計(jì)結(jié)果的殘差圖由圖3可知：殘差的變動(dòng)有系統(tǒng)模式，連續(xù)為正和連續(xù)為負(fù)，表明殘差項(xiàng)存在一階正自相關(guān)，模型中t統(tǒng)計(jì)量和F統(tǒng)計(jì)量的結(jié)論不可

5、信，需采取補(bǔ)救措施。 3、利用科克倫-奧科特自相關(guān)問(wèn)題的修正 為解決自相關(guān)問(wèn)題，選用科克倫奧克特迭代法。由原樣本表達(dá)式可得殘差序列，在EViews中，每次回歸的殘差存放在resid序列中，為了對(duì)殘差進(jìn)行回歸分析，需生成命名為e的殘差序列。點(diǎn)擊工作文件窗口工具欄中的Genr，在彈出的對(duì)話框中輸入e=resid，點(diǎn)擊OK得到殘差序列。 使用進(jìn)行滯后一期的自回歸，在EViews命今欄中輸入 ls e e (-1) ，可得回歸方程 由上式可知，。對(duì)原模型進(jìn)行廣義差分，得到廣義差分方程 ：圖4 廣義差分 對(duì)上式的廣義差分方程進(jìn)行回歸，在EViews命令欄中輸入(注意中間空格) ：ls Y-0.92017

6、5*Y (-1) c X-0.920175*X (-1)，回車后可得方程輸出結(jié)果圖5。 圖5 對(duì)廣義差分方程進(jìn)行回歸（272.4900）（0.068823）t=-3.383317 9.101192 R2=0.838109 DW=0.715086由于使用了廣義差分?jǐn)?shù)據(jù)，樣本容量減少了1個(gè)，為18個(gè)。為了保證樣本數(shù)不減少，可以使用普萊斯溫斯騰變換補(bǔ)充第一個(gè)觀測(cè)值，方法是和。由于要補(bǔ)充因差分而損失的第一個(gè)觀測(cè)值，所以在EViews中就不能采用前述方法直接在命令欄輸入Y和X的廣義差分函數(shù)表達(dá)式，而是要生成X和Y的差分序列與YN ,則XN=3509.6281，YN=995.6813。 （0.0953） t = （-2.2245） （4.8153） R2 = 0.6408 F = 23.1871 d f = 13 DW