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文檔簡介
第六章自相關(guān)自相關(guān)及其產(chǎn)生原因一階自回歸形式自相關(guān)檢驗自相關(guān)模型的計量經(jīng)濟方法案例分析第一節(jié)自相關(guān)及其產(chǎn)生原因一定義
若Cov(ui,uj)=E(uiuj)=0,i≠j不成立,即線性回歸模型擾動項的方差—協(xié)方差矩陣的非主對角線元素不全為0,則稱為擾動項自相關(guān),或序列相關(guān)(SerialCorrelation)。二自相關(guān)的原因1.原因自相關(guān)主要發(fā)生在時間序列數(shù)據(jù)的情形,因而亦稱為序列相關(guān),主要有以下四種原因:第一,許多經(jīng)濟變量往往存在自相關(guān)。第二,在經(jīng)濟計量模型中所包含的解釋變量是若干重要的解釋變量,而那些并非重要的被排除的解釋變量全包含在隨機項u中,而這些被排除的解釋變量中有些存在著自相關(guān),因而引起隨機項u的自相關(guān)。第三,在構(gòu)造模型的時候,有可能錯誤地確定模型的形式。第四,在許多情況下,隨機項u本身就具有自相關(guān)性。第二節(jié)一階自回歸形式線性回歸模型
Yt=bo+b1Xt+ut若ut
的取值只與它的前一期取值有關(guān),即
ut=f(ut-1)則稱為一階自相關(guān)若ut
的取值不僅只與它的前一期取值有關(guān),而且與它的前幾期取值有關(guān),即
ut=f(ut-1,ut-2,…)則稱為高階自相關(guān)經(jīng)典經(jīng)濟計量學(xué)對自相關(guān)的分析僅限于一階自回歸形式且是線性的:
ut=ut-1+εt為自相關(guān)系數(shù)||<1>0為正自相關(guān)<0為負(fù)自相關(guān)εt為隨機變量且滿足經(jīng)典假定。這時稱u為一階自回歸形式。經(jīng)過一系列證明推導(dǎo):U的方差為:Var(Ui)=σ2(ε)/1-ρ2
U的協(xié)方差為:Cov(Ut,Ut-s)=
ρsσ2μ自相關(guān)的后果1.參數(shù)的估計值仍然是線性無偏的2.參數(shù)的估計值不具有最小方差性,因而是無效的,不再具有最優(yōu)性質(zhì)3.參數(shù)顯著性t檢驗失效4.降低預(yù)測精度第三節(jié)自相關(guān)的檢驗一、圖示法二、杜賓—瓦森檢驗(Durbin-Watson)三、LM檢驗(LagrangeMultiplier)一、圖示法1.繪制殘差et,et-1的圖形2.按時間順序繪制殘差et的圖形1.繪制殘差et,et-1的圖形如a圖所示,散點在I,III象限,表明存在正自相關(guān)。如b圖所示,散點在II,IV象限,
表明存在負(fù)自相關(guān)。e
te
t-1abe
te
t-1.....................2.時間順序圖—將殘差對時間描點如a圖所示,擾動項為鋸齒型,et隨時間變化頻繁地改變符號,表明存在負(fù)自相關(guān)。如b圖所示,擾動項為循環(huán)型,et隨時間變化不頻繁地改變符號,而是幾個正之后跟著幾個負(fù)的,幾個負(fù)之后跟著幾個正的,表明存在正自相關(guān)。etetab二、杜賓—瓦特森檢驗DW檢驗是檢驗自相關(guān)的最著名、最常用的方法。1.適用條件2.檢驗步驟(1)提出假設(shè)(2)構(gòu)造統(tǒng)計量(3)檢驗判斷1.適用條件(1)回歸模型中含有截距項;(2)解釋變量與隨機擾動項不相關(guān);(3)隨機擾動項是一階自相關(guān);(4)回歸模型解釋變量中不包含滯后因變量;(5)樣本容量比較大。2.檢驗步驟(1)提出假設(shè)H0:=0,即不存在一階自相關(guān);H1:0,即存在一階自相關(guān)。(2)構(gòu)造統(tǒng)計量DW(3)檢驗判斷對給定樣本大小和給定解釋變量個數(shù)找出臨界值dL和dU,按圖中的決策準(zhǔn)則得出結(jié)論。構(gòu)造D-W統(tǒng)計量因為-1
1,所以,0d4
DW檢驗的判斷準(zhǔn)則依據(jù)顯著水平、變量個數(shù)(k)和樣本大?。╪)一般要求樣本容量至少為15。
正自相關(guān)無自相關(guān)負(fù)自相關(guān)0dLdU4-dU4-dL2不能檢出不能檢出4三、拉格朗日乘數(shù)檢驗
(Lagrangemultiplier,LM)由戈弗雷(Godfrey)與布勞殊(Breusch)于1978年提出的,也被稱為GB檢驗。適合于高階序列相關(guān)以及模型中存在滯后被解釋變量的情形。對原模型進行OLS估計,用殘差近似值的輔助回歸模型的可決系數(shù)構(gòu)造統(tǒng)計量。如何從直觀上理解LM統(tǒng)計量?從1階、2階、…逐次向更高階檢驗。H0:1=2=…=p=0n為樣本容量,R2為如下輔助回歸的可決系數(shù)一、廣義差分法第四節(jié)自相關(guān)模型的經(jīng)濟計量方法
線性回歸模型
Yt=bo+b1Xt+ut若隨機項ut存在一階自相關(guān)ut=ut-1+εt
式中若隨機項ut滿足基本假定:E(εt)=0Var(εt)=s2
Cov(εt,
εt+s)
=0
Yt=bo+b1Xt+ut
(1)如果自相關(guān)系數(shù)為已知,將上式滯后一期
Yt-1=bo+b1Xt-1+ut-1兩邊乘以
Yt-1=bo+b1Xt-1+ut-1
(2)(1)式減(2)式,變成廣義差分模型Yt
Yt-1=bo(1
)+b1(XtXt-1)+εt(3)作廣義差分變換Yt*
=YtYt-1Xt*
=XtXt-1Yt*
=bo*+b1Xt*+εt對廣義差分模型應(yīng)用OLS法估計,求得參數(shù)估計量的方法稱為廣義差分法為不損失自由度,K.R.Kadiyala把Yt
和Xt的首項作如下變換當(dāng)
=1時,可得一階差分模型
YtYt-1=b1(Xt
Xt-1)+εt
(4)作一階差分變換
Yt=YtYt-1
Xt=XtXt-1一階差分模型可寫成Yt=b1Xt+εt
二、杜賓兩步法廣義差分法要求已知,但實際上只能用的估計值來代替。這種方法是先估計再作差分變換,然后用OLS法來估計參數(shù)。步驟是:1.將模型(3)的差分形式寫為
Yt=bo
(1
)+Yt-1+b1Xtb1
Xt-1+ε
t
Yt=ao+Yt-1+a1Xt+a2Xt-1+ε
t式中:ao=
bo
(1
)a1=
b1
a2=
b1用OLS法來求得的估計值。^^2.用對原模型進行差分變換得:Yt*
=YtYt-1Xt*
=XtXt-1得Yt*
=ao+b1Xt*
+ε
t用OLS法來求得參數(shù)估計值ao
和b1bo=
ao/(1
)此外求的估計值還有其它方法:^^^^^三、科克蘭內(nèi)—奧克特迭代法科克蘭內(nèi)—奧克特法又稱迭代法,步驟是:1、用OLS估計模型
Yt=bo+b1Xt+μt2、計算殘差et
et
=YtYt
=Yt(bo+b1Xt)3、將et代入,得殘差的一階自回歸方程
et=et-1+ε
t用OLS方法求
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