计量经济学中的自相关性ppt课件.ppt

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1、第5章自相关性5.1自相关性及其产生的原因5.1.1什么是自相关性(a)非自相关的序列图(b)正自相关的散点图图5.1.1(a)、(b)、(c),分别给出具有非自相关，正自相关和负自相关的三个序列对其一阶滞后变量的散点图。这三个散点图展示正负自相关以及非自相关性则非常明显。(c)负自相关的散点图图5.1.1时间序列及其当期与滞后一期变量的散点图图5.1.2自相关图5.1.2自相关性产生的原因1．经济变量惯性的作用引起随机误差项自相关2．经济行为的滞后性引起随机误差项自相关3．一些随机偶然因素的干扰引起随机误差项自相关4.模型设定误差引起随机误差项自相关5．观测数据处理引起随机误差项

2、序列相关一般经验告诉我们，对于采用时间序列数据作样本的计量经济学问题，由于在不同样本点上解释变量以外的其他因素在时间上的连续性，带来它们对被解释变量的影响的连续性，所以往往存在序列相关性。5.2自相关性的后果5.2.1模型参数估计值不具有最优性1．参数估计值仍具有无偏性2．参数估计值不再具有最小方差性5.2.2低估随机误差项的方差5.2.3模型的统计检验失效实际意义。5.2.4区间估计和预测区间的精度降低5.3自相关性检验5.3.1图示法1．按时间顺序绘制残差图图5.3.1正自相关图5.3.2负自相关图5.3.3正自相关图5.3.4负自相关图示检验法可以借助于Eviews软件来实现

3、。在方程窗口中点击Resids按钮，或者点击View＼Actual，Fitted，Residual＼Table，都可以得到残差分布图。5.3.2德宾一沃森(Durbin-Watson)检验DW检验假定条件是：第一，解释变量x为非随机的；第四，模型中含有截距项；第五，统计数据比较完整，无缺失项。适用于样本容量的样本情况DW检验的基本原理和步骤为由上述判断区域知，误差序列存在一阶正自相关。使用DW检验时应注意以下几个问题。第一，DW检验只能判断是否存在一阶线性自相关性，对于高阶自相关或非自相关皆不适用。第二，DW检验有两个无法判定的区域。第三，这一方法不适用于对联立方程组模型中各单一方

4、程随机误差项序列相关的检验。5.3.3回归检验法回归检验法适用对任一随机变量序列相关的检验，并能提供序列相关的具体形式及相关系数的估计值。这一方法的应用分三步进行：出回归估计式，再对估计式进行统计检验（F检验和t检验）。如果通过检验发现某一个估计式是显著的(若有多个估计式显著就选择最为显著者)，表明随机误差项存在序列相关。5.3.4高阶自相关性检验1．偏相关系数检验EViews软件可以同时给出时间序列的自相关和偏自相关系数及分析图。利用EViews软件计算偏相关系数，具体有两种方式：[命令方式]IDENTRESID[菜单方式]在方程窗口中点击：View＼ResidualTest＼C

5、orrelogram-Q-statistics屏幕将直接输出et与et-1,et-2,…,et-p（p是事先指定的滞后期长度）的自相关系数和自偏相关系数，从中可以直观地看出残差序列的相关情况。通过观察自相关和偏自相关系数来判断是否存在序列相关。如果残差不存在序列相关，各阶滞后的自相关和偏自相关值都接近于零。Q统计量的软件操作：估计方程后，选择View／ResidualTests／CorrelogramandQ-statistics，可以检验回归方程残差的序列相关性；打开一个序列对象，选择View／Correlogram，通过观察Q统计量来判断是否存在序列相关。在Q统计量的p值小（如

6、小于0.05）的情况下，拒绝原假设，即认为存在序列相关。否则，如果Q统计量的p值比较大，则残差不存在序列相关。3．拉格朗日乘数检验(LM)或布罗斯—戈弗雷(B-G)检验对于模型：利用EViews软件可以直接进行B-G检验。在方程窗口中点击View＼ResidualTest＼SerialCorrelationLMTest屏幕将输出辅助回归模型的有关信息，包括nR2及其临界概率值。实际应用中，一般是从低阶的p=1开始，直到p=10左右，若未能得到显著的检验结果，可以认为不存在自相关性。例5.3.1中国城乡居民储蓄存款模型(自相关性检验)。表5.3.1列出了我国城乡居民储蓄存款年底余额(

7、单位：亿元)和GDP指数(1978年=100)的历年统计资料，试建立居民储蓄存款模型，并检验模型的自相关性。表5.3.1我国城乡居民储蓄存款与GDP指数统计资料年份存款余额yGDP指数x年份存款余额yGDP指数x1978210.60100.019895146.90271.31979281.00107.619907034.20281.71980399.50116.019919107.00307.61981523.70122.1199211545.40351.419826