实验六 自相关模型的检验和处理.doc

实 验 报 告课程名称： 计量经济学 实验项目： 实验六 自相关模型的 检验和处理 实验类型：综合性 设计性 验证性R专业班别： 11本国贸五班 姓 名： 学 号： 实验课室： 厚德楼A207 指导教师： 石立 实验日期： 2014-6-6 广东商学院华商学院教务处 制 一、实验项目训练方案小组合作：是 否R小组成员：无实验目的：掌握自相关模型的检验和处理方法实验场地及仪器、设备和材料实验室：普通配置的计算机，Eviews软件及常用办公软件。实验训练内容（包括实验原理和操作步骤）：【实验原理】自相关的检验：图形法检验、D-W检验自相关的处理：广义差分变换、迭代法【实验步骤】本实验中考虑以下模型：【模型1】财政收入CS对收入法GDPS的回归模型【模型2】财政支出CZ对财政收入CS的回归模型【模型3】消费品零售额SLC对收入法GDPS的回归模型【模型4】财政收入的对数log（cs）对时间T的回归模型【模型5】收入法GDPS的对数log（GDPS）对时间T的回归模型数据见“附表：广东省宏观经济数据（部分）-第六章”（一）自相关的检验1.图形法检验使用图形检验法分别检验上述【模型1-4】是否存在自相关问题。分别作这四个模型的残差散点图（即残差后一项对前一项的散点图：对）和残差趋势图（即残差对时间的线图），并判断模型是否存在自相关以及是正的自相关还是负的自相关。【模型1】 残差散点图 残差趋势图结论：从图上看CS对GDPS回归的残差存在正自相关。【模型2】 残差散点图 残差趋势图结论：从图上看CZ对CS回归的残差没有自相关。【模型3】 残差散点图 残差趋势图结论：从图上看SLC对GDPS回归的残差存在正自相关。【模型4】 残差散点图 残差趋势图结论：从图上看log(cs)对T回归的残差存在正自相关。（请对得到的图表进行处理，以上在一页内）2.D-W检验分别计算上述【模型1-3】和【模型5】的D-W统计量的值，判断模型是否存在自相关问题。【模型1】DW=0.942712 结论：D-W值偏近0，存在自相关。【模型2】DW=1.554922 结论：D-W值偏近2，不存在自相关。【模型3】DW=0.293156 结论：D-W值偏近0，存在很强的自相关。【模型5】DW=0.198218 结论：D-W值偏近0，存在很强的自相关。（请对得到的图表进行处理，以上在一页内）（二）自相关的处理1.【模型3】SLC对GDPS回归自相关的处理 Dependent Variable: SLCMethod: Least SquaresDate: 06/07/14 Time: 15:15Sample (adjusted): 1979 2005Included observations: 27 after adjustmentsConvergence achieved after 12 iterationsCoefficientStd. Errort-StatisticProb.GDPS0.2402910.0346316.9386340.0000C-712.1776513.1442-1.3878700.1779AR(1)1.0607770.02739238.726450.0000R-squared0.999295Mean dependent var2241.080Adjusted R-squared0.999236S.D. dependent var2348.211S.E. of regression64.88908Akaike info criterion11.28767Sum squared resid101054.2Schwarz criterion11.43166Log likelihood-149.3836Hannan-Quinn criter.11.33049F-statistic17012.50Durbin-Watson stat1.067551Prob(F-statistic)0.000000Inverted AR Roots1.06Estimated AR process is nonstationaryD-W检验值由0.293156提高到1.067551，还没有消除了自相关，继续处理：Dependent Variable: SLCMethod: Least SquaresDate: 06/07/14 Time: 15:26Sample (adjusted): 1980 2005Included observations: 26 after adjustmentsConvergence achieved after 14 iterationsCoefficientStd. Errort-StatisticProb.GDPS0.2271240.0423245.3663570.0000C-863.1769929.2543-0.9288920.3630AR(1)1.5361400.1865398.2349410.0000AR(2)-0.5035900.199972-2.5183010.0196R-squared0.999440Mean dependent var2323.710Adjusted R-squared0.999364S.D. dependent var2354.344S.E. of regression59.39227Akaike info criterion11.14684Sum squared resid77603.71Schwarz criterion11.34040Log likelihood-140.9090Hannan-Quinn criter.11.20258F-statistic13087.46Durbin-Watson stat1.717996Prob(F-statistic)0.000000Inverted AR Roots1.06.47Estimated AR process is nonstationaryD-W检验值达到1.717996，消除了自相关。没有消除和消除了自相关的回归方程分别为SLC=0.370241380274*GDPS+148.696223954SLC=0.227124192654*GDPS-863.176882154+(AR(1)=1.5361，AR(2)=-0.5036)2.【模型5】LOG(GDPS)对T回归自相关的处理Dependent Variable: E2Method: Least SquaresDate: 06/07/14 Time: 15:25Sample (adjusted): 1979 2005Included observations: 27 after adjustmentsConvergence achieved after 4 iterationsCoefficientStd. Errort-StatisticProb.T0.1735130.0357044.8598010.0001C5.2291311.1194584.6711280.0001AR(1)0.9342730.09190110.166090.0000R-squared0.997952Mean dependent var7.776268Adjusted R-squared0.997781S.D. dependent var1.510844S.E. of regression0.071167Akaike info criterion-2.343144Sum squared resid0.121553Schwarz criterion-2.199162Log likelihood34.63244Hannan-Quinn criter.-2.300330F-statistic5847.068Durbin-Watson stat0.888169Prob(F-statistic)0.000000Inverted AR Roots.93D-W检验值由0.198218提高到0.888169，还没有消除了自相关，继续处理：Dependent Variable: E2Method: Least SquaresDate: 06/07/14 Time: 15:29Sample (adjusted): 1980 2005Included observations: 26 after adjustmentsConvergence achieved after 3 iterationsCoefficientStd. Errort-StatisticProb.T0.1839360.01169015.734610.0000C5.0200030.21424123.431600.0000AR(1)1.4706870.1669128.8111310.0000AR(2)-0.6135370.174363-3.5187370.0019R-squared0.998601Mean dependent var7.869818Adjusted R-squared0.998410S.D. dependent var1.458838S.E. of regression0.058174Akaike info criterion-2.710105Sum squared resid0.074454Schwarz criterion-2.516552Log likelihood39.23137Hannan-Quinn criter.-2.654369F-statistic5233.128Durbin-Watson stat1.920812Prob(F-statistic)0.000000Inverted AR Roots.74+.27i.74-.27iD-W检验值达到1.920812，消除了自相关。没有消除和消除了自相关的回归方程分别为Log(GDPS)=0.1885795351*T+4.95074562823Log(GDPS)=0.183935743608*T+5.02000286764+AR(1)=1.4707AR(2)=-0.6135（请对得到的图表进行处理，以上在一页内）（三）补充实验1.使用图形检验法检验【模型5】是否存在自相关问题。分别作这个模型的残差散点图（即残差后一项对前一项的散点图：对）和残差趋势图（即残差对时间的散点图），并判断模型是否存在自相关以及是正的自相关还是负的自相关。从图上看log(GDPS)对T回归的残差存在正自相关。（请对得到的图表进行处理，以上在一页内）2.计算上述【模型4】的D-W统计量的值，判断模型是否存在自相关问题。DW=0.670889结论：D-W值偏近0，存在自相关。3.对【模型1】、【模型2】和【模型4】的自相关问题进行处理。（请对得到的图表进行处理，以上在一页内）二、实验总结与评价实验总结（包括实验数据分析、实验结果、实验过程中出现的问题及解决方法等）：见实验步骤中。对实验的自我评价：根据以上实验操作的实践，