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第七章 主要公式资料地址：/jl 1、什么是序列相关？ 【与异方差区别】一阶自相关形式：其中，2、产生原因（1）经计时间序列数据惯性（2）模型设定的偏误（3）滞后效应（4）蛛网现象（5）数据的编造3、影响（1）无偏但非有效由于均值为0的假设仍然成立，故无偏；又由于，不再有效。（2）随机误差项方差估计量有偏如果和r都是正数，则。（3）拟合优度检验和方程显著性检验无效（4）变量显著性检验T检验统计量和相应的参数置信区间无意义（5）模型的预测失效4、检验（1）图示法对原始模型进行回归，对其残差的和做散点图，可判断是否存在一阶自相关。（2）回归检验法 用作为被解释变量，分别以、等的各种组合作为解释变量，判断模型是否显著，需要一个个试。（3）杜宾-沃森检验（DW检验） 条件a. 回归含有截距项；b. 解释变量是非随机的；c. 随机干扰项是一阶自回归形式；d. 回归模型不应把滞后被解释变量作为解释变量之一，即解释变量中不能出现；e. 没有缺失数据。 原假设：不存在一阶自相关 统计量： 判断：（4）拉格朗日乘子检验 对原模型进行回归，得到残差序列； 进行如下回归得到其中的可决系数。 构造统计量，并进行判断。5、修正（1）广义最小二乘法其中：由于是一对称矩阵，因此存在一可逆矩阵，使得。用左乘原来模型得到： 进而可得到参数估计值：它具有无偏和有效性。（2）广义差分法 自相关系数已知时，如针对一阶自回归方式，已知。构造如下回归方程：其中，。此时，新回归方程的随机项，不再存在一阶自相关。对于多阶自相关形
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