自相关实验报告三模板

1、计量经济学实验报告三 开课实验室：财经科学实验室 2012 年 4 月 21日 班级： 学号： 姓名： 实验项目名称 序列相关性的检验与修正 成绩：验证性 综合性 设计性 指导教师签字 ： 实验性质： 指导教师签字 ：【实验目的】掌握序列相关性的检验与修正方法并能运用 Eviews 软件进行实现【实验要求】掌握检验方法， 根据 OLS法的输出结果判断是否存在序列相关， 运用广义差 分法进行模型修正， 熟悉基本操作步骤， 读懂各项上机榆出结果的含义并能进行 分析【实验软件】 Eviews 软件【实验内容】 根据给定的案例数据按实验要求进行操作 【实验方案与进度】实验 ：下表是某上市公司的子公司的

2、年销售额 Y 与其总公司年销售额 X的 观测数据：序号XY1127.320.96213021.43132.721.964129.421.52513522.396137.122.767141.223.488142.823.669145.524.110145.324.0111148.324.5412146.424.313150.22514153.125.6415157.326.3616160.726.9817164.227.5218165.627.7819168.728.2420171.728.78(1) 用普通最小二乘法估计模型参数Dependent Variable: YMethod: Lea

3、st Squares Date: 04/21/12 Time: 10:26Sample: 1 20Included observations: 20VariableCoefficientStd. Error t-StatisticProb.C-1.4547500.214146 -6.7932610.0000X0.1762830.001445 122.01700.0000R-squared0.998792Mean dependent var24.56900Adjusted R-squared0.998725S.D. dependent var2.410396S.E. of regression0

4、.086056Akaike info-1.972991criterionSum squared resid0.133302Schwarz criterion-1.873418Log likelihood21.72991F-statistic14888.14Durbin-Watson stat0.734726Prob(F-statistic)0.000000?0 ?1Xi =-1.454750+0.176283X(2) 用图形法进行自相关检验0.20.10.0-0.1-0.2-0.2 -0.1 0.0 0.1 0.2RESID(-1)属于一阶正自相关(3) 用 DW值检验模型是否存在一阶自相关H

5、0 :0,H1:0DW 0.734726, dL 1.2所以模型存在一阶正自相关(4) 证明广义差分法可以消除模型随机扰动项自相关。 (写出证明过程) 因为模型随机误差项 ut 存在一阶序列相关且相关系数 已知，即有：ut ut 1Yt 10 1 Xt 1ut 1对于 Yt01Xtut滞后一期，并且两边同乘以自相关系数 得：ut 1可得广义差分模型Yt Yt 1 0 1 1 XtXt 1记： YtYtYt 1( t=2,3, ，n)XtXtXt 1( t=2,3, ，n)vtutut 1( t=2,3, ，n)则可写成：Yt = 01 + 1 Xt +vt2因 vt utut 1 ，则 Var

6、( vt )= v2 ,Cov( vt , vs)=0( t s).即 vt 满足同方差和无序列相关的经典假设， 所以对式采用普通最小二乘法进行 估计。显然，经过广义差分后，样本的观测点比原来少了一个，只有 n-1 个，为 了不损失样本观测信息，可将第一个样本观测点即 t=1 时的样本观测值变换为：Y1 1 2Y1Xi1 1 2Xi1 (i=2,3, ， k)v1 1 2u1将这组样本数据与上述广义差分数据合并，仍为一个容量为 n 的样本。根据此 样本利用普通最小二乘法，就可以估计出Yt 对 Xit ( i=2,3,， k )的回归模型(5) 使用迭代法估计模型参数， 并证明在 5%显著性水平

7、下迭代后的模型随机扰动 项不存在一阶自相关。Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 04/21/12 Time: 10:37Sample(adjusted): 2 20Included observations: 19 after adjusting endpointsConvergence achieved after 16 iterationsVariableCoefficientStd. Error t-StatisticProb.C1.7388672.873084 0.6052270.5535X0.1605240.007931 20.240420.0000AR(1)0.9588190.080059 11.976460.0000R-squared0.999259Mean dependent var24.75895Adjusted R-squared0.999166S.D. dependent var2.317563S.E. of regression0.066928Akaike info-2.426450criterionSum squared resid0.071670Schwarz criterion-2.277328Log likelihood26.05128F-statis