计量经济学课件05-自相关.ppt

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1、第5章自相关性本章内容5.1自相关性及产生原因5.2自相关性的影响5.3自相关性的检验5.4自相关性的解决方法一元和多元线性回归基本假设其中一条：无自相关，即Cov(ui,uj)=0,(ij,i、j=1,2,…n)如果违背了这条基本假设，Cov(ui,uj)≠0称随机误差项之间存在自相关，或序列相关什么是自相关（autocorrelation）a.正相关b.负相关c非自相关自相关的类型(a)-(d)存在自相关，(e)不存在自相关异方差需要按解释变量大小排序后，关于e2-X做散点图观察，如果散点成水平带状，表明残差相对样本直线的离散程度很均匀，没有异方差。自相关不需要按解释变量

2、大小排序，按照样本的观测顺序排列et的散点图，即做et-t（t=1,2…n）无的异方差e2-x图无自相关的et-t图自相关与异方差的图型判断区别1、经济变量惯性的作用如国内生产总值，固定资产投资，国民消费，物价指数等随时间缓慢地变化。2、经济行为的滞后性3、模型设定不正确曲线模型当作直线模型建立。注：时间序列的数据经常出现自相关自相关产生的原因自相关性的影响按时间先后顺序绘制残差图et-t正自相关负自相关由于经济的惯性，通常不会出现负自相关的形式自相关性的检验绘制et-et-1散点图正自相关负自相关DW检验(德宾-沃森检验)特点：(1).解释变量是非随机的(2).只适用于检验一阶

3、自相关（一元和多元回归都适用）(3).当模型中出现被解释变量的滞后期，DW检验失效即方程中不能出现yt=β0+β1xt+β2yt-1+ut(4).截距项不为零（常数项应通过显著性检验）(5).当DW值落入无法判定区域时，检验结果不明确(6).样本容量应充分大（n15）自相关检验1——DW检验①DW=0→ρ=1，即存在正自相关②DW=4→ρ=-1，即存在负自相关（极少见）③DW=2→ρ=0，即不存在（一阶）自相关DW值=1.48，n=16，查dL=1.1,dU=1.37,无自相关检验有瑕疵，常数项应该通过检验，DW的值会更准确很明显接近于0，有正自相关自相关检验2——回归检验法优

4、点：（1）适合于任何形式的自相关检验，（2）若结论是存在自相关，则同时能提供出自相关的具体形式与参数的估计值。缺点：计算量大。自相关检验3——偏相关系数检验偏相关系数正相关，一阶相关，即一阶自相关例图1正相关，三阶相关，即三阶自相关（按照最高阶数）表明ui与ui-1有关系表明ui与ui-3有关系例图2无自相关例图3LM(拉格朗日乘数)检验，也叫BG(布罗斯-戈弗雷)检验LM检验克服了DW检验的缺陷，不仅适用于一阶序列相关，也适用于高阶序列相关，以及适用于模型带有被解释变量滞后项的形式自相关检验4——偏相关系数检验LM检验原理F检验及nR2检验的P值都小于0.05，表明有自相关注：

5、obs*R-squared表示nR2F检验及nR2检验的P值都大于0.05，表明没有自相关检验自相关的LM检验自相关的解决方法——广义差分法Yt=0+1Xt+ut(t=1,2,…,n)其中ut具有一阶自回归形式ut=ut-1+vt其中vt不存在自相关把上式取滞后一期得：Yt-1=0+1Xt-1+ut-1并在两侧同乘:Yt-1=0+1Xt-1+ut-1相减，得：Yt-Yt-1=0(1-)+1(Xt-Xt-1)+ut-ut-1作广义差分变换：Yt*=Yt-Yt-1;0*=0(1-)；Xt*=Xt-Xt-1；则模型如下Yt*=0*+1X

6、t*+vt(t=2,3,…n)可以用OLS法估计上式，求得1以上广义差分法需要先知道ρ，因此需要先对ρ做出估计ρ的估计方法—利用DW约算大样本情况下小样本情况下另一种近似估计根据广义差分变换的模型Yt-Yt-1=0(1-)+1(Xt-Xt-1)+vt整理得到Yt=0(1-)+Yt-1+1Xt-1Xt-1+vt0*=0(1-)；2=-1则模型如下Yt=0*+Yt-1+1Xt+2Xt-1+vt可以用OLS法估计上式，可直接求得1和命令：lsycy(-1)xx(-1)ρ的估计方法—杜宾两步法得出后，在进行广义差分计算在确定几阶自相关的基础

7、上，加入相应的自回归模型进行OLS估计，如果回归的结果中，残差不再具有自相关，则自相关被消除。广义差分法的Eviews实现过程例2、我国1978-1998年出口(y)和GDP(x)DW=0.69,n=21,dL=1.22,dU=1.42,有一阶正自相关一阶自相关有自相关无自相关大于0.05，无自相关课后选择题答案12345678910DBADDDACDB1112131415161718BDBDCADD12345ABCDEABCDEABCCDEBC678910ABCEABCDEAB