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《計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)實(shí)驗(yàn)教學(xué)案例實(shí)驗(yàn)五 自相關(guān)性》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在行業(yè)資料-天天文庫(kù)。
1、實(shí)驗(yàn)五自相關(guān)性【實(shí)驗(yàn)?zāi)康摹空莆兆韵嚓P(guān)性的檢驗(yàn)與處理方法?！緦?shí)驗(yàn)內(nèi)容】利用表5-1資料，試建立我國(guó)城鄉(xiāng)居民儲(chǔ)蓄存款模型，并檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷淖韵嚓P(guān)性。表5-1我國(guó)城鄉(xiāng)居民儲(chǔ)蓄存款與GDP統(tǒng)計(jì)資料（1978年＝100）年份存款余額YGDP指數(shù)X年份存款余額YGDP指數(shù)X1978210.60100.019895146.90271.31979281.00107.619907034.20281.71980399.50116.019919107.00307.61981523.70122.1199211545.40351.41982675.40133.1199314762.39398.81983
2、892.50147.6199421518.80449.319841214.70170.0199529662.25496.519851622.60192.9199638520.84544.119862237.60210.0199746279.80592.019873073.30234.0199853407.47638.219883801.50260.7【實(shí)驗(yàn)步驟】一、回歸模型的篩選⒈相關(guān)圖分析SCATXY相關(guān)圖表明，GDP指數(shù)與居民儲(chǔ)蓄存款二者的曲線相關(guān)關(guān)系較為明顯?，F(xiàn)將函數(shù)初步設(shè)定為線性、雙對(duì)數(shù)、對(duì)數(shù)、指數(shù)、二次多項(xiàng)式等不同形式，進(jìn)而加以比較分析。⒉估計(jì)模型，利用LS命令分
3、別建立以下模型⑴線性模型：LSYCX(-6.706)(13.862)＝0.9100F＝192.145S.E＝5030.809⑵雙對(duì)數(shù)模型：GENRLNY=LOG(Y)GENRLNX=LOG(X)LSLNYCLNX(-31.604)(64.189)＝0.9954F＝4120.223S.E＝0.1221⑶對(duì)數(shù)模型：LSYCLNX(-6.501)(7.200)＝0.7318F＝51.8455S.E＝8685.043⑷指數(shù)模型：LSLNYCX(23.716)(14.939)＝0.9215F＝223.166S.E＝0.5049⑸二次多項(xiàng)式模型：GENRX2=X^2LSYCXX2(3.
4、747)(-8.235)(25.886)＝0.9976F＝3814.274S.E＝835.979⒊選擇模型比較以上模型，可見(jiàn)各模型回歸系數(shù)的符號(hào)及數(shù)值較為合理。各解釋變量及常數(shù)項(xiàng)都通過(guò)了檢驗(yàn)，模型都較為顯著。除了對(duì)數(shù)模型的擬合優(yōu)度較低外，其余模型都具有高擬合優(yōu)度，因此可以首先剔除對(duì)數(shù)模型。比較各模型的殘差分布表。線性模型的殘差在較長(zhǎng)時(shí)期內(nèi)呈連續(xù)遞減趨勢(shì)而后又轉(zhuǎn)為連續(xù)遞增趨勢(shì)，指數(shù)模型則大體相反，殘差先呈連續(xù)遞增趨勢(shì)而后又轉(zhuǎn)為連續(xù)遞減趨勢(shì)，因此，可以初步判斷這兩種函數(shù)形式設(shè)置是不當(dāng)?shù)摹６遥@兩個(gè)模型的擬合優(yōu)度也較雙對(duì)數(shù)模型和二次多項(xiàng)式模型低，所以又可舍棄線性模型和指數(shù)模型。
5、雙對(duì)數(shù)模型和二次多項(xiàng)式模型都具有很高的擬合優(yōu)度，因而初步選定回歸模型為這兩個(gè)模型。二、自相關(guān)性檢驗(yàn)⒈DW檢驗(yàn)；⑴雙對(duì)數(shù)模型因?yàn)閚＝21，k＝1，取顯著性水平＝0.05時(shí)，查表得＝1.22，＝1.42，而0<0.7062＝DW<，所以存在（正）自相關(guān)。⑵二次多項(xiàng)式模型＝1.22，＝1.42，而<1.2479＝DW<，所以通過(guò)DW檢驗(yàn)并不能判斷是否存在自相關(guān)。⒉偏相關(guān)系數(shù)檢驗(yàn)在方程窗口中點(diǎn)擊View/ResidualTest/Correlogram-Q-statistics，并輸入滯后期為10，則會(huì)得到殘差與的各期相關(guān)系數(shù)和偏相關(guān)系數(shù)，如圖5-11、5-12所示。圖5-1雙對(duì)數(shù)
6、模型的偏相關(guān)系數(shù)檢驗(yàn)圖5-2二次多項(xiàng)式模型的偏相關(guān)系數(shù)檢驗(yàn)從5-11中可以看出，雙對(duì)數(shù)模型的第1期、第2期偏相關(guān)系數(shù)的直方塊超過(guò)了虛線部分，存在著一階和二階自相關(guān)。圖5-2則表明二次多項(xiàng)式模型僅存在二階自相關(guān)。⒊BG檢驗(yàn)在方程窗口中點(diǎn)擊View/ResidualTest/SeriesCorrelationLMTest，并選擇滯后期為2，則會(huì)得到如圖5-13所示的信息。圖5-13雙對(duì)數(shù)模型的BG檢驗(yàn)圖中，=11.31531，臨界概率P=0.0034，因此輔助回歸模型是顯著的，即存在自相關(guān)性。又因?yàn)?，的回歸系數(shù)均顯著地不為0，說(shuō)明雙對(duì)數(shù)模型存在一階和二階自相關(guān)性。二次多項(xiàng)式BG
7、檢驗(yàn)BG檢驗(yàn)與偏相關(guān)系數(shù)檢驗(yàn)結(jié)果不同三、自相關(guān)性的調(diào)整：加入AR項(xiàng)⒈對(duì)雙對(duì)數(shù)模型進(jìn)行調(diào)整；在LS命令中加上AR(1)和AR(2)，使用迭代估計(jì)法估計(jì)模型。鍵入命令：LSLNYCLNXAR(1)AR(2)則估計(jì)結(jié)果如圖5-16所示。圖5-16加入AR項(xiàng)的雙對(duì)數(shù)模型估計(jì)結(jié)果圖5-16表明，估計(jì)過(guò)程經(jīng)過(guò)4次迭代后收斂；，的估計(jì)值分別為0.9459和-0.5914，并且檢驗(yàn)顯著，說(shuō)明雙對(duì)數(shù)模型確實(shí)存在一階和二階自相關(guān)性。調(diào)整后模型的DW＝1.6445，n＝19，k＝1，取顯著性水平＝0.05時(shí)，查表得＝1.18，＝1.40
