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自相关(序列相关)新
第五章 自相关(序列相关);第一节 自相关的定义;自相关产生的原因;1、惯性;2、设定偏误：模型中遗漏了显著的变量; 3、不正确的函数形式;4、蛛网现象;5、数据的“编造”;三、序列相关性的后果 ;1、参数估计量无偏但非有效; 2、变量的显著性检验失去意义;3、模型的预测失效;第二节、序列相关性的检验;1、基本思路;2、图示法;Evaluation only.
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Copyright 2004-2011 Aspose Pty Ltd.;3、解析法; 具体应用时需要反复试算。
回归检验法的优点是：
一旦确定了模型存在序列相关性，也就同时知道了相关的形式；
它适用于任何类型的序列相关性问题的检验。;（2）杜宾-瓦森（Durbin-Watson）检验法;一阶自相关的Dubin-watson检验; （1）从判断准则看到，存在一个不能确定的D.W.值区域，这是这种检验方法的一大缺陷。
（2）D.W.检验虽然只能检??一阶自相关，但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；
（3）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。;多阶序列相关的检验;第三节 自相关模型的修正;1、广义差分法;高阶序列相关的广义差分法;随机误差项相关系数?的估计;附：杜宾（durbin）两步法;L=1时，就是自相关的杜宾（durbin）两步法;3、Orcutt-Cochrane迭代法;4、广义最小二乘法 (GLS）;将 拆为 ，在原模型两边左乘 ，模型改为;案例:地区商品出口模型;1、某地区商品出口总值与国内生产总值的数据;2、序列相关性检验 先对原模型 作OLS,得残差序列 （1）图示法检验;Evaluation only.
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Copyright 2004-2011 Aspose Pty Ltd.;（2）D.W.检验;3、自相关的处理; ⑵ 广义差分法; 由于DW=1.39(注：样本容量为19-1=18个)，已不存在自相关。因为 , 于是原模型估计式为：
;②采用科克伦-奥科特迭代法估计?; 二阶广义差分的结果：;ARCH模型简介;ARCH模型的具体形式;更多的ARCH模型;作业五: 书上第六章2、4、5、7
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