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文檔簡介

5 ht 經(jīng)濟變量具有慣性作用B - -

D．dl<d<du E．4-du<d<4-dl A．White檢驗 B.圖形C．ARCH檢驗 D．DW檢驗 E.Goldfeld-Quandt檢驗2.A3. DWDW檢驗是JamesDurbin和GeoffreyS.Watson于1951年一種檢驗方法。該檢驗的提條件有1X非隨機（2隨機誤差項ut為一階自回歸形式：utut1vt（3）回歸模型中不應含有滯后應變量作為解釋變量，即不應出現(xiàn)下列形式；kYt01X1t2k

（4）（5）當回歸模型中的隨機誤差項為AR(1)時，為什么用OLS低估參數(shù)估計值的標準誤答，對于一元線性回歸模型Yt01Xt

假定隨機誤差項ut存在一階自相關(guān)utut1

1

。當隨機誤差項滿足經(jīng)典假定時，1的OLS估計量為11

xt2

方差為Var?

122 122 22

n2n

nxxnn n

t

t

1n1

x2

2 t

t

ttt11

>Var?1也就是說，通常的?的方差被低估了。因此如果我們使用Var?，就會夸大估計1 1?的精確程度（即低估了其標準誤差1OLSt檢驗和F檢驗失效，同時也使置信區(qū)間不可靠，預測精度降低。模型

Yt01t

Ytt2 t模型t

tR2 DWt

R2其中，括號中的數(shù)字是t檢驗值

DWn16k1,5則查表得dL1.106dUn16k2,5則查表得dL0.982

AB解（1）①0<DW=8252dl=1.106A分點落在第I、III象限，表明存在正自相關(guān)，如果大部分點落在II、IV象限，表明隨機誤差表5-5某公司年銷售額（Y）與其費用支出（X）數(shù) 123456789YXYXYX解DependentVariableYMethod:LeastDate:08/18/13 Time:09:42Sample:120Includedobservations:Std.CXMeandependentAdjustedR-S.D.dependentS.E.ofAkaikeinfoSumsquaredSchwarzLog-Hannan-QuinnDurbin-Watson205%DWdl=0.952，EviewsLSYCXDependentVariable:YMethod:LeastDate:08/18/13 Time:10:31Sample(adjusted):220Includedobservations:19afteradjustmentsConvergenceachievedafter7iterationsStd.t-CXMeandependentAdjustedR-S.D.dependentS.E.ofAkaikeinfoSumsquaredSchwarzLog-Hannan-QuinnDurbin-WatsonInvertedAR Y

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