计量经济学Eviews软件应用5---【序列相关】--1次课.pptVIP

计量经济学软件应用 ——Eviews软件实验之序列相关 实验目的： 本部分探讨存在违背无自相关的经典假定 的情况下，建立线性回归模型的问题。 掌握运用Eviews软件检验 (D.W.检验、偏 相关系数检验、拉格朗日乘数LM检验) 和解 决 (广义差分法) 自相关的基本操作方法和步 骤，并能对软件运行结果进行解释。 知识点：D.W.检验 (一阶自相关检验) Eviews软件操作实例 例1：表5-1列出了我国城乡居民储蓄存款年底余额 (Y) (单位: 亿元) 和 GDP 指数 (X) (1978年=100) 的 历年统计资料，试根据样本数据建立中国城乡居民 储蓄存款模型，并检验模型是否存在自相关性，若 存在，请尝试消除模型中的自相关性。 一、创建工作文件 二、输入数据 三、作散点图 绘制散点图，确定模型的函数形式。 四、模型参数的估计 (取双对数模型) 利用OLS法估计模型，并选择统计检验结果较好的 模型。经过比较、分析，取居民储蓄存款模型为双 对数模型，估计结果见下表。 五、检验序列相关性 1、 D-W检验：因为 ，取显著水平 时，查表得临界值 ，而 ，所以存在一阶正自相关性。 2、偏相关系数检验：在方程窗口中点击： View/Residual Test/Correlogram-Q-Statistics，并输入 滞后期为12，屏幕将显示残差 与滞后值 的各期相关系数和偏相关系数，如下页图所示。 图中AC表示各期的自相关系数，PAC表示各期的 偏自相关系数，为了直观地反映相关系数值的大小， 在图形左半部分分别绘制了相关系数和偏相关系数的 直方图，其中虚线表示 ；当第 s 期偏相关系数的 直方块超过虚线部分时，表明偏相关系数 ， 即存在 s 阶自相关性。从该图可以明显看出，我国城 乡居民储蓄存款模型存在着一阶和二阶自相关性。 3、B-G检验：在方程窗口中点击：View/Residual Test/Serial Correlation LM Test；并选择滞后期为 2， 屏幕将显示下表信息： 其中， ，统计量 的相伴概率值 ，所以只要取显著性水平 ，就可以认为辅助回归模型是显著的，即 存在自相关性。又因为 的回归系数均显著地不 为 0，表明居民存款模型存在一、二阶自相关性。 自相关性的具体形式： 六、序列相关的调整：广义差分法 广义差分法的Eviews软件实现过程 具体步骤为： 1、利用OLS法估计模型，系统将同时计算残差序列 RESID。LS Y C X 2、判断自相关性的类型。IDENT RESID 或在方程窗口 点击： View/Residual Test/Correlogram-Q-Statistics， 根据 和 的偏相关系数，初步确定自相 关的类型。 3、利用广义差分法估计模型。在 LS 命令中加上AR 项，系统将自动使用广义差分法来估计模型。如自相 关类型为一阶自回归形式，则命令格式为： LS Y C X AR(1) 如果模型为高阶自相关形式，则再加上 等等。 4、迭代估计过程的控制。具体步骤为： 在方程窗口中点击 Estimate 按钮； 在弹出的方程说明对话框中点击Options； 在迭代程序 (Iterative precedures) 对话栏中重新输 入：最大迭代次数(max iterations)或收敛精度 (convergence)。 (4) 点击OK返回方程说明对话框，再点击OK重新估计 模型。 在实际操作中，一般是先不引入自回归项，采用OLS估 计参数，根据显示的DW统计量，逐次引入 直到满意为止。 六、序列相关的调整：广义差分法 下面对中国城乡居民储蓄存款模型存在的自相关性 进行调整。根据前面的检验结果，模型存在一、二阶 自相关性，即 所以在 LS 命令中加上 AR(1)和AR(2)，键入命令： LS lnY C lnX AR(1) AR(2) 估计结果如下表所示： 输出结果表明，估计过程经过 4 次迭代后收敛(此时 收敛精度取成 0.001，最