实验六 自相关模型的检验和处理-学生实验报告.doc

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1、实验报告课程名称：计量经济学实验项目：实验六自相关模型的检验和处理实验类型：综合性□设计性□验证性R专业班别：姓名：学号：实验课室：指导教师：石立实验日期：2014年6月13日广东商学院华商学院教务处制一、实验项目训练方案小组合作：是□否R小组成员：无实验目的：掌握自相关模型的检验和处理方法实验场地及仪器、设备和材料实验室：普通配置的计算机，Eviews软件及常用办公软件。实验训练内容（包括实验原理和操作步骤）：【实验原理】自相关的检验：图形法检验、D-W检验自相关的处理：广义差分变换、迭代法【实验步骤】本实验中考虑以下模型：【

2、模型1】财政收入CS对收入法GDPS的回归模型【模型2】财政支出CZ对财政收入CS的回归模型【模型3】消费品零售额SLC对收入法GDPS的回归模型【模型4】财政收入的对数log（cs）对时间T的回归模型【模型5】收入法GDPS的对数log（GDPS）对时间T的回归模型数据见“附表：广东省宏观经济数据（部分）-第六章”（一）自相关的检验1.图形法检验使用图形检验法分别检验上述【模型1-4】是否存在自相关问题。分别作这四个模型的残差散点图（即残差后一项对前一项的散点图：对）和残差趋势图（即残差对时间的线图），并判断模型是否存在自相关

3、以及是正的自相关还是负的自相关。【模型1】残差散点图残差趋势图结论：从图上看，CS对GDPS回归的残差有一定的自相关。【模型2】残差散点图残差趋势图结论：从图上看，CZ对CS回归的残差应【模型3】残差散点图残差趋势图结论：从图上看，SLC对GDPS回归的残差有很强的自相关【模型4】残差散点图残差趋势图结论：从图上看，log(CS)对T回归的残差也有很强的自相关（请对得到的图表进行处理，以上在一页内）2.D-W检验分别计算上述【模型1-3】和【模型5】的D-W统计量的值，判断模型是否存在自相关问题。【模型1】CS=12.50360

4、+0.080296GDPS(15.58605)(0.001891)(0.802615)(42.45297)R^2=0.985232SE=61.92234DW=0.942712F=1802.255结论：DW值偏近0，存在自相关【模型2】DW=1.561721结论：DW值接近2，不存在自相关【模型3】DW=0.293156结论：DW值接近0，存在很强的自相关【模型5】DW=0.198218结论：DW值偏近0，存在严重的自相关（请对得到的图表进行处理，以上在一页内）（二）自相关的处理1.【模型3】SLC对GDPS回归自相关的处理Dep

5、endentVariable:SLCMethod:LeastSquaresDate:06/13/14Time:11:25Sample(adjusted):19802005Includedobservations:26afteradjustmentsConvergenceachievedafter14iterationsCoefficientStd.Errort-StatisticProb.  GDPS0.2271240.0423245.3663570.0000C-863.1769929.2543-0.9288920.3630AR

6、(1)1.5361400.1865398.2349410.0000AR(2)-0.5035900.199972-2.5183010.0196R-squared0.999440    Meandependentvar2323.710AdjustedR-squared0.999364    S.D.dependentvar2354.344S.E.ofregression59.39227    Akaikeinfocriterion11.14684Sumsquaredresid77603.71    Schwarzcriterion1

7、1.34040Loglikelihood-140.9090    Hannan-Quinncriter.11.20258F-statistic13087.46    Durbin-Watsonstat1.717996Prob(F-statistic)0.000000InvertedARRoots      1.06          .47EstimatedARprocessisnonstationaryDW检验值达到了1.717996，消除了自相关。没有消除和消除了自相关的回归方程为：SLC=0.370241380274GDP

8、S+148.696223954SLC=0.227124192654GDPS-863.176882154+(AR(1)=1.5361，AR(2)=-0.50362.【模型5】LOG(GDPS)对T回归自相关的处理DependentVariable:LOG(GDPS