1、计量经济学上机实验报告六题目：自相关 实验日期和时间：2018.5 31 班级：16 金融学类 5班 学号：20165153 姓名：马雨柔 实验室：202实验环境： Windows XP ; EViews 3.1实验目的：掌握自相关检验及修正方法-广义差分法估计，熟悉 EViews 软件的相关应用实验内容：利用实例数据和 EViews 软件，采用有关方法对建立的回归模型进行自相关的检验及处理。第六章习题 6.1, 6.4实验步骤：一、 建立工作文件菜单方式命令方式：CREATE A 起始期 终止期二、 输入数据三、自相关检验估计回归模型进行 DW 检验 ls y c x高阶自相关检验-偏相关系
2、数检验方程窗口点击 viewresidual testcorrelogram-Q-statisticsPAC 绝对值大于 0.5 表明存在几阶自相关高阶自相关检验- BG 检验（布罗斯-戈弗雷检验或拉格朗日乘数检验）: 方程窗口点击 viewresidual testserial Correlation LM Test得到 nR2，给定 ，若 nR2 (P)，表明模型存在几阶自相关四、采用广义差分法估计回归模型根据上述检验，若模型存在一、二阶自相关则广义差分法估计回归模型命令：LS Y C X AR(1) AR(2)试验结果：我国 19781997 年财政收入 Y 和国民生产总值（GNP）X
3、的统计资料如表 1 所示（单位：亿元） 。表格 3年份 FINANCE GDP 年份 FINANCE GDP1978 1132.26 3624.1 1988 2357.24 14922.31979 1146.38 4038.2 1989 2664.9 16917.81980 1159.93 4517.8 1990 2937.1 18598.41981 1175.79 4860.3 1991 3149.48 21662.51982 1212.33 5301.8 1992 3483.37 26651.91983 1366.95 5957.4 1993 4348.95 34560.51984 164
4、2.86 7206.7 1994 5218.1 466701985 2004.82 8989.1 1995 6242.2 57494.91986 2122.01 10201.4 1996 7404.99 66850.51987 2199.35 11954.5 1997 8651.14 73452.5利用 DW 统计量，偏相关系数和 BG 检验，检测模型的自相关性；通过在 LS 命令中直接加上 AR(1)，AR(2)项来检测模型的自相关性，并与(1)中的检验结果进行比较；分析调整自相关性之后，模型估计结果的变化情况；答：(1)利用 DW 统计量，偏相关系数和 BG 检验，检测模型的自相关性DW
5、统计量：一元线性回归模型估计ls y c xxy106.483.5（67.15577） （0.02173）t= (46.01678)F=2117.544 S.E=208.675 DW =0.8613079157.02R此模型的可决系数为 0.991571，接近于 1，表明模型对样本拟合优度高；F 统计量为2117.544，其伴随概率为 0.00000，接近于零，表明模型整体线性关系显著，且回归系数均显著；对样本数 n 为 20，解释变量个数 k 为 1，若给定的显著性水平 =0.05，查 DW 统计表得，dL=1.201，d U=1.411，而 0 (1)=3.84146， prob(nR )
6、=0.013270 小于给定的显著性水2nR22平 =0.05，并且 et-1回归系数的 T 统计量值绝对值均大于 2，回归系数显著不为零,表明模型存在一阶自相关性。滞后期为 2，得以下结果：从上表可以看出， =10.84049 (2)=5.99147， prob(nR )=0.004426小于给定的显著性水2nR22平 =0.05，并且 et-1和e t-2 回归系数的t统计量值绝对值均大于2，回归系数显著不为零，表明模型存在一阶、二阶自相关性。滞后期为3，得以下结果：从上表可以看出， =11.03133 (3)=7.81473， prob(nR )=0.011558小于给定的显著性水2nR
7、22平 =0.05， et-1 回归系数的 t统计量值绝对值均大于2，回归系数显著不为零，但 e t-2 、e t-3回归系数的t统计量其p值均大于0.05，也大于0.10，回归系数显著地为零，表明模型可能存在三阶自相关上述检验表明模型存在一阶、二阶自相关，可能存在三阶自相关，OLS估计模型中的t统计量和F统计量的结论不可信，需应用广义差分法修正模型。(2) 通过在 LS 命令中直接加上 AR(1)，AR(2)项来检测模型的自相关性，并与(1)中的检验结果进行比较广义差分法估计模型LS Y C X AR(1) AR(2)837.3670261 + 0.1025787084 + AR(1)=1.
8、21637378，AR(2)=-0.8261827735tY tx（99.64563） （0.003988） （0.305204 ） （0.296827）t= (8.403449) （25.72334 ） （3.985446） （-2.783384 ）R =0.995782， F=1101.6900，prob(F)= 0.000000 DW=2.0137252输出结果显示 AR(1)为 1.21637378，AR(2) 为-0.8261827735，且回归系数的 t 检验显著，表明模型确实存在一阶、二阶自相关；调整后模型 DW 为 2.013725，样本容量 n 为 18 个，解释变量个数 k 为 1，查 5%显著水平 DW 统计表可得 dL=1.158，d U=1.391，而 dU=1.391DW =2.013725 4-dU，这表明广义差分法估计的回归模型不存在一阶自相关偏相关系数检验广义差分法估计的模型：从上图可知，所有滞后期的偏自相关系数直方图均在虚线内，且 Q 统计量 P 值大于 0.05，也表明了调整后回归模型不存在高阶自相关性BG 检验广义差分法估计的模型:滞后期为 1，得以下结果滞后期为 2，得以下结果
