实验八计量经济学Word文件下载.docx
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专业_________国际贸易________
班级/学号_经济1004/2010011894___
学生姓名_______吴群中___________
实验日期________2012.12.12______
成绩______________________
指导教师_______杨颖梅___________
实验八自相关
【实验目的与要求】
序列相关性是违背线性回归模型基本假设的情形之一,本章实验在于学习并使用Eviews软件解决模型中的序列相关问题,使学生掌握序列相关性诊断及纠正的原理和方法。
【实验内容】
1、序列相关性的诊断方法:
图示法、D.W统计量检验、序列相关的LM检验;
2、纠正异方差方法:
广义差分法、对原模型变换的方法、模型的对数变换。
【实验步骤】
1.建立Eviews工作文件并录入数据
根据1980-2006年间美国股票价格和GDP的数据,在主菜单上依次单击File→New→Workfile。
在“Workfilefrequency”中选择Annual,在StartData里输入1980,在Enddata里输入2006,给工作文件命名为:
实验八案例分析,单击OK即可。
2、输入和编辑数据
根据1980-2006年间美国股票价格和GDP的数据,在Eviews工作文件件中建立2个序列,代表GDP的序列命名为X,代表股票价格NYSE的序列命名为Y。
如下图所示。
2.利用统计软件Eviews建立美国美国股票价格和GDP函数模型。
使用普通最小二乘法估计模型,输入命令lsycx
写出如下回归结果:
3.用D.W值估计一阶自相关系数
。
=1-(d/2)=
0.7858
4..根据D.W统计量检验是否存在一阶序列相关性。
(1)D.W统计量检验
根据参数估计结果可以知道,该回归方程可决系数较高,回归系数均显著。
对样本量为27、一个解释变量的模型、5%显著水平,查DW统计表可知,dL=1.316,dU=1.469,模型中DW=0.4285<
dL,显然消费模型中有正的自相关。
(2)LM检验
在方程工具栏中选择View/residualTests/SerialCorrelationLMTest,在弹出的滞后阶数定义对话框中设定滞后阶数,上面已经检验到序列存在一阶自相关,现我们设定滞后的阶数为2,点击OK
按钮得到LM
检验结果。
表中的LM统计量显示,在5%的显著性水平上,2
(2)=5.99,因为LM=TR2=20.4649>
2
(2)=5.99,所以拒绝原假设,即序列存在二阶序列相关性。
5、序列相关性的修正
-----利用估计的
对数据变换,用OLS法估计广义差分方程:
(1)舍去第一个观察值;
在EViews命令栏中输入命令LSY-0.7858Y(-1)CX-0.7858X(-1)
由上表可得回归方程
(1)为
(2)包括第一个观察值。
在主菜单选择Quick/GenerateSeries或点击工作文件窗口工具栏中的Procs/GenerateSeries,在弹出的对话框中输入X2=X-0.4961*X(-1),点击OK得到广义差分序列X*,同样的方法得到广义差分序列Y2。
1980年的GDP=2789.5,计算出
1980年NYSE=720.15,计算出y2=
此时的X*和Y*都缺少第一个观测值,需计算后补充进去,依计算得X2=1725.31,Y2=445.41,双击工作文件窗口的X2打开序列显示窗口,点击Edit+/-按钮,将X2=1725.31到1980年对应的栏目中,得到X2的27个观测值的序列。
同样的方法可得到Y2的27个观测值序列。
在命令栏中输入LsY2cX2得到普莱斯—温斯腾变换的广义差分模型回归结果
(2)为:
t=(-3.1327)(8.4830)
R2=0.7422F=71.9619
d.f.=27DW=0.9248
-----未知自相关系数
(用科克伦-奥科特迭代法)
假设检验到模型存在2阶序列相关,用科克兰内-奥克特法对模型进行修正,直接在Eviews中输入命令
lsycxar
(1)ar
(2)
便可以得到修正后的参数估计结果。
如下图
Y=-2248.166+0.8049*X+[AR
(1)=1.330046,AR
(2)=-0.693674]
取=5%,DW=2.1623>
du=1.454(样本容量:
25)
表明:
广义差分模型已不存在序列相关性。
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