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1、第6章 自相关,非自相关假定 自相关的来源与后果 自相关检验 自相关的解决方法 克服自相关的矩阵描述（不讲） 自相关系数的估计 案例分析（2例）,file：li-6-1, li-6-2,（第3版第135页）,（第3版第136页）,（第3版137页）,6.2自相关的来源与后果,自相关的来源： 1模型的数学形式不妥。,2. 惯性。大多数经济时间序列都存在自相关。 3. 回归模型中略去了带有自相关的重要解释变量。,（第3版139页）,6.2 自相关的来源与后果,（第3版140页）,6.3 自相关检验,（第3版142页）,当DW值落在“不确定”区域时，有两种处理方法。（1）加大样本容量或重新选取样本，

2、重作DW检验。有时DW值会离开不确定区。（2）选用其它检验方法。 DW检验临界值与三个参数有关。, 的取值范围是 -1, 1，所以DW统计量的取值范围是 0, 4。,6.3 自相关检验,（第3版144页）,DW检验临界值与三个参数有关。 （1）检验水平， （2）样本容量T , （3）原回归模型中解释变量个数k（不包括常数项）。,6.3 自相关检验,（3）LM检验（亦称BG检验）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147页）,6.4 自相关的解决方法,（第3版148页）,6.5 自相关系数的估计,（第3版151页）,7chapt

3、er1 autocorrelation,6.6 案例分析,Yt 和 Xt 散点图 残差图,（第3版152页）,（file：li-6-1）,例6.1 天津市城镇居民人均消费与人均可支配收入的关系。,例6.1 天津市城镇居民人均消费与人均可支配收入的关系。,例6.1 天津市城镇居民人均消费与人均可支配收入的关系。,（第3版154页）,例6.2 天津市保费收入和人口的回归关系,本案例主要用来展示当模型误差项存在2阶自回归形式的自相关时，怎样用广义差分法估计模型参数。 19671998年天津市的保险费收入（Yt，万元）和人口（Xt，万人）数据散点图见图。Yt与Xt的变化呈指数关系。对Yt取自然对数。LnYt与Xt的散点图见图。 可以在LnYt与Xt之间建立线性回归模型。LnYt = 0 + 1 Xt + ut,Yt和Xt散点图 Ln

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