自相关检验与假定.doc

实验报告 成绩 课程名称 计量经济学 指导教师 实验日期 2010年5月20日 院（系） 经济管理学院 专业班级 营销09-1 实验地点 机电楼B250 学生姓名 学号 同组人 无 实验项目名称 自相关检验与假定 一、 实验目的和要求 通过Eviews软件估计线性回归模型并计算残差，检验误差项是否存在自相关，用广义最小二乘法估计回归参数 二、 实验原理 如果模型存在自相关，可以通过检验来解决 三、 主要仪器设备、试剂或材料 计算机，EViews软件四、 实验方法与步骤 准备工作：建立工作文件，并输入数据。

- CREATE A 1978 2000 a b c - DATA CONSUM INCOME PRICE - GENR Y=CONSUM/PRICE - GENR X=INCOME/PRICE 1、相关图分析 - SCAT X Y 2、估计模型 - GENR et=resid 3、自相关检验 - ①图示法 • LINE et • SCAT et(-1)et - ②方程结果窗口，有DW 统计量，查表得出结 论 - ③LM(BG)检验 • 在方程窗口中点击View/Residual Test/Series Correlation LM Test 4、自相关的修正。

﹣ GENR GDY=Y－0.7*Y﹙﹣1﹚ ﹣ GENR GDX=X－0.7*X﹙﹣1﹚ ﹣ LS GDY C GDX 5、再次检验自相关是否存在五、 实验数据记录、处理及结果分析 先定义不变价格﹙1978=1﹚的人均消费性支出﹙﹚和人均可支配收入﹙﹚令 得关于和的散点图，如下图，显然和服从线性关系假定所建模型形式为 ⑴估计线性回归模型并计算残差 下面是Eviews的预计结果 Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 05/20/11 Time: 09:42Sample: 1978 2000Included observations: 23VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.  C111.440017.055926.5338040.0000X0.7118290.01689942.122210.0000R-squared0.988303    Mean dependent var769.4035Adjusted R-squared0.987746    S.D. dependent var296.7204S.E. of regression32.84676    Akaike info criterion9.904525Sum squared resid22657.10    Schwarz criterion10.00326Log likelihood-111.9020    F-statistic1774.281Durbin-Watson stat0.598571    Prob(F-statistic)0.000000 用普通最小二乘法求估计的回归方程结果如下 (6.5) (42.1) s.e=32.8 DW=0.60 T=23 回归方程拟合得效果比较好，但是DW值比较低。

残差图如下 ⑵分别用DW、LM统计量检验误差项是否存在自相关 操作结果如下表Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:F-statistic7.348402    Probability0.004326Obs*R-squared10.03141    Probability0.006633Test Equation:Dependent Variable: RESIDMethod: Least SquaresDate: 05/20/11 Time: 09:49Presample missing value lagged residuals set to zero.VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.  C3.88049013.543980.2865100.7776X-0.0056640.013505-0.4194110.6796RESID(-1)0.5922230.2318232.5546300.0194RESID(-2)0.1396530.2366900.5900260.5621R-squared0.436148    Mean dependent var-1.37E-13Adjusted R-squared0.347119    S.D. dependent var32.09156S.E. of regression25.93032    Akaike info criterion9.505474Sum squared resid12775.25    Schwarz criterion9.702951Log likelihood-105.3129    F-statistic4.898935Durbin-Watson stat1.776908    Prob(F-statistic)0.010926 已知DW=0.60，若给定a=0.05,查表得DW临界值，。

因为DW=0.06＜1.26，认为误差项存在严重自相关 LM﹙BG﹚自相关检验辅助回归方程式估计结果是 ﹙3.9﹚ ﹙0.2﹚ ﹙-0.4﹚ =0.43 DW=2.00 LM==23×0.43=9.89 因为，LM=9.89﹥3.84，所以LM检验结果也说明误差项存在一阶正相关 ⑶用广义最小二乘法估计回归参数 操作结果如下Dependent Variable: GDYMethod: Least SquaresDate: 05/20/11 Time: 09:52Sample (adjusted): 1979 2000Included observations: 22 after adjustmentsVariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.  C45.2489012.258623.6911910.0014GDX0.6782320.03398319.957990.0000R-squared0.952190    Mean dependent var269.1295Adjusted R-squared0.949799    S.D. dependent var103.4908S.E. of regression23.18764    Akaike info criterion9.211624Sum squared resid10753.33    Schwarz criterion9.310809Log likelihood-99.32786    F-statistic398.3214Durbin-Watson stat2.308815    Prob(F-statistic)0.000000 首先估计自相关系数 令 以 ，，(1979~2000) 为样本再次回归，得 (3.7) (20.0) s.e=23.2 DW=2.31, T=22(1979~2000) 回归方程拟合。