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文档简介

1、(第6次)，第6章自相关，非自相关假设自相关的源和结果自相关检查自相关的解决方法克服自相关的矩阵记述(2例)，file:li-6-1，li-6-2，(第2例)，2 .惯性。 大部分的经济时间序列都是自相关的。 3 .回归模型中省略了具有自相关的重要解释变量。 (第3版第139页)、6.2自相关的来源和结果、(第3版第140页)、6.3自相关检查、DW值落到时(1)增大样本容量或重新选择样本，重新进行DW检查。 DW值可能会远离不确定区域。 (2)选择其他检查方法。 DW检查阈值与3个残奥仪表相关。 因为下一个可能的值的范围是- 1，1，所以DW聚合校正量可能的值的范围是0和4。 6.3自相关检

2、查、(第3版144页)、DW检查阈值与3个残奥参数有关。 (1)检查水平、(2)样本容量t、(3)原回归模型中的解释变量个数k (常数项除外)。 6.3自相关检查，(3)LM检查(也称为BG检查)法，(第3版145页)，6.4自相关的解决方法，(第3版146页)，6.4自相关的解决方法，(第3版144页) (第3版151页)，6.6案例研究，Yt和Xt斯基(第3版第152页)，(file:li-6-1 )，例6，例6.1天津市城市居民人均消费和人均支配收入的关系。 例6.1天津市城市居民人均消费与人均支配收入的关系。 (第3版第154页)、例6.2天津市保险费收入与人口的回归关系，本情况主要用于表示在模型误差项有二次自回归形式的自相关的情况下，如何用广义的差分法推定模型残奥参数。 查看19671998年天津市保险费收入(Yt，万元)和人口(Xt，万人)的数据散布图。 Yt和Xt的变化呈指数关系。 对Yt取自然对数。 LnYt和Xt的散布图如图所示。 可以在LnYt和Xt之间建立线性回归模型。 LnYt=0 1 Xt ut，Yt和Xt散布图LnYt

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