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DW检验：
据上表数据使用普通最小二乘法估计消费模型得：
Yt=44.03766+0.720659Xt
R2=0.995694F=6243.166df=27DW=0.527146
该回归方程R2系数较高，回归系数均显著。对样本量为29、一个解释变量的模型、5%
显著水平，查DW统计表可知,d=1.34,d=1.48,模型中,DWd,显然消费模型中有自相关。
LUL
自相关问题的处理：
使用科克伦－奥克特的方法解决自相关问题:
在主菜单选择Quick/GenerateSeries或点击工作文件窗口中的Procs/Generate
Series，在弹出的框中输入e=resid，点击OK得到残差序列。
使用et进行滞后一期的自回归，得到回归方程：
e=0.72996e
tt-1
可知p=0.72996，对原模型进行广义差分，得到广义差分方程：
Yt-0.72996Yt-1=β1(1-0.72996)+β2(Xt-0.72996Xt-1)+ut
对广义差分方程进行回归，在EViews命令栏中输入LSY-0.72996*Y(-1)cX-
0.72996*X(-1)
回车后可得方程输出结果如下表
由上表可得回归方程：
Yt*=13.17401+0.717985Xt*
R2=0.984003F=1599.292df=27DW=1.780664
由于使用了广义差分数据，样本容量减少了1个，为28个。查5%显著水平的DW统计表
可知d=1.33,d=1.48,模型中,DWd,说明广义差分模型中已无自相关。同时，可决
LUL
2
系数R,t,F统计量均达到理想水平。
对比模型，很明显普通最小二乘法低估了回归系数的标准误。原模型中SE(β)
2
=0.009121,广义差分模型中SE(β)=0.017954
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