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文档简介

列相关性 、 序列相关性概念 二、实际经济问题中的序列相关性 三、序列相关性的后果 四、序列相关性的检验 五、具有序列相关性模型的估计 六、案例 序列相关性 一、序列相关性概念 如果对于不同的样本点，随机误差项之间不再是不相关的，而是存在某种相关性，则认为出现了 序列相关性 。 对于模型 0+12+ i i=1,2, ,n 随机项互不相关的基本假设表现为 i , j)=0 ij, i,j=1,2, ,n 在其他假设仍成立的条件下， 序列相关 即意味着0)( 2112)()()()(o v 21122 或 称为 一阶列相关 ， 或 自相关 （ 其中： 被称为 自协方差系数 （ of 或 一阶自相关系数 （ of 如果仅存在 E(i i+1)0 i=1,2, ,n 自相关 往往可写成如下形式 ： i=i ) 故 : 存在正自相关 2阶滞后： 取 =5%，由于 n=24， k=2(包含常数项 )，查表得： 于 ) 表明 : 存在正自相关；但 明不存在 3阶序列相关性。 3、运用广义差分法进行自相关的处理 （ 1） 采用杜宾两步法估计 第一步 ，估计模型 2*31*2*12211*02121 ( ( ( ( ( 第二步 ，作差分变换： )21* 21* *关于 * 0 2 （ (取 =5%， DW样本容量 242) 表明： 已不存在自相关 1 6 2 . 3 00 . 4 6 9 )0 . 9 3 8- /( 18 6 . 1 8)1/( 21*00 于是 原模型 为： 与 距项 ： （ 2）采用科克伦 在 2阶广义差分的结果为： 取 =5% ， DW本容量 :22) 表明 :广义差分模型已不存在序列相关性。 2( ( ( (可以验证 : 仅采用 1阶广义差分，变换后的模型仍存在 1阶自相关性； 采用 3阶广义差分，变换后的模型不再有自相关性，但 的系数的 9
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