实验四指导书范文.doc

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1、实验四指导书范文　　实验四指导书自相关模型的检验实验目的掌握自相关模型的检验方法。　　实验要求熟悉图形法检验和掌握DW检验。　　实验原理图形检验法和DW检验法。　　实验步骤　　一、图形法检验在前面的实验一的一元线性回归模型估计中，根据东莞数据把REV作为应变量，GDP作为解释变量；EXB作为应变量，REV作为解释变量；SLC作为应变量，GDP作为解释变量进行了三个一元线性回归，现在对它们进行图形法检验。　　图形法检验，我们已经介绍过了，即可根据残差项te的趋势图判定，亦可根据te与1te?的散点图判定。　　在用EVIEWS软件

2、进行完回归以后，内存中就会产生一个序列RESID，它就是残差项组成的序列，可使用。　　1、REV对GDP回归的残差趋势图和残差散点图如下。　　LsREVCGDPGenrE5=residScatE5(-1)E5从图上看，REV对GDP回归的残差有很强的自相关。　　要求一1．做出EXB对REV回归的残差趋势图和残差散点图从图上看，EXB对REV回归的残差是否存在自相关？　　2、做出SLC对GDP回归的残差趋势图和残差散点图从图上看，SLC对GDP回归的残差是否存在自相关？　　二、D—W检验对所有做过的回归方程进行自相关的DW检验。

3、　　在一元线性回归模型的估计中，根据东莞数据把REV作为应变量，GDP作为解释变量；EXB作为应变量，REV作为解释变量；SLC作为应变量，GDP作为解释变量进行了三个一元线性回归，现在对它们进行DW检验。　　在前面的一元线性回归模型的检验和结果报告中，已经把这三个一元线性回归的结果报告出来了，这三个报告为REV=-5826.1579+0.084781035*GDP(2517.475)(0.003311)(-2.314286)(25.60453)R2=0.976176SE=7732.823DW=0.335513F=655.59

4、22EXB=-2457.3097+0.71930795*REV(680.5738)(0.011153)(-2.314286)(25.60453)R2=0.996168SE=2234.939DW=2.181183F=4159.872SLC=-2411.361+0.43182686*GDP(3076.237)(0.004046)(-0.783867)(106.7267)R2=0.998597SE=9449.149DW=1.715091F=11390.59从这三个报告可以一目了然地看出，第一个方程的DW值接近0，存在很强的自相关；第

5、　　二、第三个方程的DW值接近2，不存在自相关。　　根据DW检验，所有做过的其他回归方程有些存在自相关，有些不存在自相关，有些不能确定，还有一些不符号检验的条件。　　比如，根据广东数据估计的SE对GDP1的回归方程结果为DependentVariable:SEMethod:LeastSquaresDate:08/12/04Time:13:39Sample:19781999Includedobservations:22VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.GDP10.154507

6、0.00182884.529680.0000R-squared0.994846Meandependentvar383.2595AdjustedR-squared0.994846S.D.dependentvar450.3519S.E.ofregression32.33064Akaikeinfocriterion6.996420Sumsquaredresid21950.68Schwarzcriterion7.046013Loglikelihood-107.1773Durbin-Watsonstat0.241934其DW值接近于0，

7、是否能够判定存在自相关，还不能。　　为什么？因为DW检验要求带常数项。　　难道对此就不能够进行检验了吗？不是的，要检验很简单，只要带上常数项再检验就行了。　　带上常数项进行回归结果如下DependentVariable:SEMethod:LeastSquaresDate:08/14/04Time:01:40Sample:19781999Includedobservations:22VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.C-25.691917.753979-3.3133840.0

8、035GDP10.1591490.00205677.400580.0000R-squared0.996673Meandependentvar383.2595AdjustedR-squared0.996506S.D.dependentvar450.3519S.E.ofregre