自相关性

自相关性Tag内容描述：<p>1、第六章自相关 序列相关性 假定五 不同时期Xi与Xj对应的随机项ui与uj独立不相关即Cov ui uj E uiuj 0目的与要求 1 什么叫自相关 2 掌握自相关产生的原因3 理解自相关的估计后果4 掌握如何检验自相关5 掌握自相关的解。</p><p>2、一、序列相关的概念,序列相关的含义在古典线性回归模型中，我们假定随机误差项序列的各项之间独立，即Cov(i,j)=E(ij)=0。任一次观测的干扰项都不受任何其他观测的干扰项影响例：上月某个特殊事件对家庭消费支出产生的影响不会波及到本月的消费支出。如果上述假定不满足，则称之为序列相关，即：Cov(i,j)=E(ij)0,称为一阶序列相关，或自相关（autocorrelation。</p><p>3、11 综合实例：投资额与国民生产总值和物价指数,建立投资额模型，研究某地区实际投资额与国民生产总值 ( GNP ) 及物价指数 ( PI ) 的关系,根据对未来GNP及PI的估计，预测未来投资额 。以下是地区连续20年的统计数据：,时间序列中同一变量的顺序观测值之间存在自相关,以时间为序的数据，称为时间序列,分析,许多经济数据在时间上有一定的滞后性,需要诊断并消除数据的自相关性，建立新的模型,若采。</p><p>4、实验五 自相关性【实验目的】掌握自相关性的检验与处理方法。【实验内容】利用表 5-1 资料，试建立我国城乡居民储蓄存款模型，并检验模型的自相关性。表 5-1 我国城乡居民储蓄存款与 GDP 统计资料（1978 年100）年份 存款余额 Y GDP 指数 X 年份 存款余额 Y GDP 指数 X1978 210.60 100.0 1989 5146.90 271.31979 281.00 107.6 1990 7034.20 281.71980 399.50 116.0 1991 9107.00 307.61981 523.70 122.1 1992 11545.40 351.41982 675.40 133.1 1993 14762.39 398.81983 892.50 147.6 1994 21518.80 449.31984 1214.70 170.0 1995 29662.25。</p><p>5、第5章自相关性5 1自相关性及其产生的原因5 1 1什么是自相关性 a 非自相关的序列图 b 正自相关的散点图图5 1 1 a b c 分别给出具有非自相关 正自相关和负自相关的三个序列对其一阶滞后变量的散点图 这三个散点图展示。</p><p>6、4 下表给出了美国 1960-1995 年 36 年间个人实际可支配收入 X 和个人实际消费支出 Y 的数据。美国个人实际可支配收入和个人实际消费支出 单位：100 亿美元年份个人实际可支配收入X个人实际消费支出Y年份个人实际可支配收入X个人实际消费支出Y196019611962196319641965196619671968196919701971197219731974197519761977157162169176188200211220230237247256268287285290301311143146153160169180190196207215220228242253251257271283197819791980198119821983198419851986198719881989199019911992199319941995326335337345348358384396。</p><p>7、实验五 自相关性 实验目的 掌握自相关性的检验与处理方法 实验内容 利用表5 1资料 试建立我国城乡居民储蓄存款模型 并检验模型的自相关性 表5 1 我国城乡居民储蓄存款与GDP统计资料 1978年 100 年份 存款余额Y GDP。</p><p>8、、第二节掌握自相关性性、一、自相关性性及其发生原因、二、自相关性性的发生结果、三、自相关性性的验证、四、自相关性性的修正方法、课外练习、【教学目的及要求】、参考文献D-W检查、偏相关系数检查、B-G检查等的自相关性性检查掌握自相关性检查的EViews软件的实现。 掌握广义有限差分法的基本原理和EViews软件的实现了解广义最小二乘法的基本思想了解ARCH模型的基本形式、检验方法、参数估计、EVi。</p><p>9、序列相关性检验 一 一元线性回归结果 Dependent Variable Y Method Least Squares Date 06 01 12 Time 14 16 Sample 1981 2007 Included observations 27 Variable Coefficient Std Error t Statistic Prob C 4276 3。</p><p>10、自相关性 一 名词解释 1 序列相关性 2 虚假序列相关 3 差分法 4 广义差分法 5 自回归模型 6 广义最小二乘法 7 DW检验 8 科克伦 奥克特跌代法 9 Durbin两步法 10 相关系数 二 单项选择题 1 如果模型yt b0 b1xt ut存在序列相关 则 A cov xt ut 0 B cov ut us 0 t s C cov xt ut 0 D cov ut us 0 t。</p><p>11、第5章自相关性5 1自相关性及其产生的原因5 1 1什么是自相关性 1 学习资料 2 学习资料 3 学习资料 a 非自相关的序列图 b 正自相关的散点图图5 1 1 a b c 分别给出具有非自相关 正自相关和负自相关的三个序列对其一阶滞后变量的散点图 这三个散点图展示正负自相关以及非自相关性则非常明显 4 学习资料 c 负自相关的散点图图5 1 1时间序列及其当期与滞后一期变量的散点图 5 学习。</p><p>12、第 六 章,自 相 关 性,重点和难点： 自相关的基本概念及经济意义； 与异方差性的后果进行比较，差异在何处？ 检验自相关性的基本思路（文字描述、公式描述）； 自相关的D-W检验法（与H-检验法及其应用进行比较分析）； 弥补自相关的基本思路，与弥补异方差性的基本思路相比，差异是什么？,教学要求(目的）： 掌握自相关的基本概念 自相关出现的严重后果 诊断自相关存在的方法和修正自相关的方法 要求学生选。</p><p>13、第六章 自相关性一、练习题（一）名词解释.序列相关性.一阶自相关. D.W.检验.广义差分法（二）判断题. 检验主要是用于检验模型中是否存在高阶自相关性的（ ）DW.在存在自相关的情况下，普通最小二乘法（OLS）估计量是有偏的和无效的（ ）3.消除序列相关的一阶差分变换假定自相关系数 必须等于 1（ ）4.回归模型中误差项 存在自相关时，OLS 估计不再是有效的（ ）tu5.Gold-Quandt 检验是检验模型自相关的有效方法之一（ ）6.在古典回归模型基本假设中，要求随机误差项之间互不相关（ ）7.逐步回归法是解决模型自相关性的基本方法（ ）（三。</p>