计量经济学Eviews软件应用5---【序列相关】--1次课

计量经济学软件应用——Eviews软件实验之序列相关实验目的：本部分探讨存在违背无自相关的经典假定的情况下，建立线性回归模型的问题。掌握运用Eviews软件检验(D.W.检验、偏相关系数检验、拉格朗日乘数LM检验)和解决(广义差分法)自相关的基本操作方法和步骤，并能对软件运行结果进行解释。知识点：D.W.检验(一阶自相关检验)Eviews软件操作实例例1：表5-1列出了我国城乡居民储蓄存款年底余额(Y)(单位:亿元)和GDP指数(X)(1978年=100)的历年统计资料，试根据样本数据建立中国城乡居民储蓄存款模型，并检验模型是否存在自相关性，若存在，请尝试消除模型中的自相关性。一、创建工作文件二、输入数据三、作散点图绘制散点图，确定模型的函数形式。四、模型参数的估计(取双对数模型)利用OLS法估计模型，并选择统计检验结果较好的模型。经过比较、分析，取居民储蓄存款模型为双对数模型，估计结果见下表。22,,,,,,,,,,,,,,,,,ˆln8.1081592.965197ln(0.253921)(0.045815)(-31.93187)(64.72071)0.995485,,,,,=0.995247DW=0.74014,5,,,ttYXstRR五、检验序列相关性1、D-W检验：因为，取显著水平时，查表得临界值，而，所以存在一阶正自相关性。2、偏相关系数检验：在方程窗口中点击：View/ResidualTest/Correlogram-Q-Statistics，并输入滞后期为12，屏幕将显示残差与滞后值的各期相关系数和偏相关系数，如下页图所示。21,1,nk0.051.221,1.420LUdd00.7401451.221LDWdte1212,,,ttteee图中AC表示各期的自相关系数，PAC表示各期的偏自相关系数，为了直观地反映相关系数值的大小，在图形左半部分分别绘制了相关系数和偏相关系数的直方图，其中虚线表示；当第s期偏相关系数的直方块超过虚线部分时，表明偏相关系数，即存在s阶自相关性。从该图可以明显看出，我国城乡居民储蓄存款模型存在着一阶和二阶自相关性。0.50.5ts3、B-G检验：在方程窗口中点击：View/ResidualTest/SerialCorrelationLMTest；并选择滞后期为2，屏幕将显示下表信息：其中，，统计量的相伴概率值，所以只要取显著性水平，就可以认为辅助回归模型是显著的，即存在自相关性。又因为的回归系数均显著地不为0，表明居民存款模型存在一、二阶自相关性。自相关性的具体形式：220.05(2)10.80492(2)5.99147LMnR2nR0.004505p0.00450512,ttee1212ˆ0.0017430.000586ln0.892010.590938(0.009123)(0.016977)(4.203937)(2.7444,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,99)ˆˆ0.892010.590938tttteXeet六、序列相关的调整：广义差分法广义差分法的Eviews软件实现过程具体步骤为：1、利用OLS法估计模型，系统将同时计算残差序列RESID。LSYCX2、判断自相关性的类型。IDENTRESID或在方程窗口点击：View/ResidualTest/Correlogram-Q-Statistics，根据和的偏相关系数，初步确定自相关的类型。3、利用广义差分法估计模型。在LS命令中加上AR项，系统将自动使用广义差分法来估计模型。如自相关类型为一阶自回归形式，则命令格式为：LSYCXAR(1)te(1,2,)tsesp如果模型为高阶自相关形式，则再加上等等。4、迭代估计过程的控制。具体步骤为：(1)在方程窗口中点击Estimate按钮；(2)在弹出的方程说明对话框中点击Options；(3)在迭代程序(Iterativeprecedures)对话栏中重新输入：最大迭代次数(maxiterations)或收敛精度(convergence)。(4)点击OK返回方程说明对话框，再点击OK重新估计模型。在实际操作中，一般是先不引入自回归项，采用OLS估计参数，根据显示的DW统计量，逐次引入直到满意为止。(2),(3),ARAR(1),(2),,ARAR六、序列相关的调整：广义差分法下面对中国城乡居民储蓄存款模型存在的自相关性进行调整。根据前面的检验结果，模型存在一、二阶自相关性，即所以在LS命令中加上AR(1)和AR(2)，键入命令：LSlnYClnXAR(1)AR(2)估计结果如下表所示：1122tttt输出结果表明，估计过程经过4次迭代后收敛(此时收敛精度取成0.001，最大迭代次数为100次)；的估计值分别为和，并且t检验显著，说明原模型确实存在一、二阶自相关性。调整后模型的，，查表得，，说明模型已不存在一阶自相关性；再进行偏相关系数检验和B-G检验，也表明不存在高阶自相关性，因此，模型已消除了自相关性的影响，中国城乡居民储蓄存款模型应该为：12,0.9296880.5797261.619181DW,1,19kn,1.18,1.40LUdd1.401.61918142.60UUdDWd2ˆln7.8358612.917785ln(0.31788)(0.056726)(24.65034)(51.43626)0.998042=1.61918,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,1,ttYXstRDW将估计结果与OLS估计相比，OLS估计的常数项估计偏低，斜率系数又估计偏高，而且低估了系数估计值的标准误差。为了强调采用广义差分变换处理了自相关性问题，可以将有关结果用下述形式标注在模型的右端：其中为模型：中的估计值：。,,(1)0.929688,(2)0.579726(4.35391,7)(2.8,,,9356),,7ARARt(1),(2)ARAR1122tttt12,12ˆˆ(1),(2)ARAREviews软件操作实例例2：表5-2给出了1978年～1998年我国国内生产总值与出口总额的数据资料，其中X表示国内生产总值(亿元)，Y表示出口总额(亿元)，试建立一元线性回归模型，并检验模型是否存在自相关性，若存在，请尝试消除模型中的自相关性。一、创建工作文件二、输入数据三、作散点图四、模型参数的估计(一元线性回归模型)用OLS估计方法求模型的参数估计点击Quick，选EstimateEquation项，对话框里，键入：YCX输出如下结果五、检验自相关性1、D-W检验：根据上页表的估计结果，由，给定显著性水平查Durbin-Watson统计表，，得下限临界值和上限临界值，因为，根据判断区域可知，这时随机误差项存在一阶正自相关。2、偏相关系数检验：在方程窗口中点击：View/ResidualTests/Correlogram-Q-Statistics，并输入滞后期为12，屏幕将显示残差与滞后值的各期相关系数和偏相关系数，如下图所示。0.688719DW0.0521,1,nk1.22Ld1.42Ud0.6887191.22LDWdte从图中各期的偏相关系数来看，只有滞后一期的偏相关系数较大，即可判断模型随机误差项仅存在一阶自相关性。3、B-G检验(或LM乘数检验)：在方程窗口中点击：View/ResidualTests/SerialCorrelationLMTest；并选择滞后期1，可得，对应的p值小于0.05，因此拒绝原假设，即随机误差项存在一阶自相关性；并且辅助回归模型中的回归系数显著地不为0，进一步表明模型随机误差项存在一阶自相关性。(1)9.588899LM1te六、自相关的调整：广义差分法在“Quick”菜单中选择EstimateEquation项，出现估计对话框，直接键入：YCXAR(1)后，即得如下结果：从表中可以看出，这时，查的DW统计量表，得，而，这表明调整后的模型已不存在自相关性。此时，回归方程为：1.452352DW20,1,,,0.05nk1.20,1.41LUdd1.411.45235242.59UUdDWd2,,,,,,,,ˆ1876.8590.198644(0.951136)(3.978907)0.9519391.452352[(1)0.740789](2,,,,,,,,,,,,,,,.3828,4,0)ttYXtRDWARt六、自相关的调整：利用对数线性回归修正自相关运用GENR命令分别对X和Y生成lnX、lnY：GENRlnY=log(Y)GENRlnX=log(X)在估计对话框里直接键入：lnYClnX即得输出结果，见下表：从上页表可以看出，这时，查的DW统计量表，得而，这表明，模型存在一阶正自相关性。在估计对话框中直接键入：lnYClnXAR(1)可得如下结果，见下表：1.143546DW21,1,,,0.05nk1.22,1.42LUdd1.1435461.22LDWd从上页表可以看出，这时，查的DW统计量表，得而，这表明，模型已不存在自相关性。此时，回归方程为：1.539688DW20,1,,,0.05nk1.20,1.41LUdd1.411.53968842.59UUdDWd22ˆln7.0878621.467466ln(11.75518)(23.98971)0.9900890.9889231.53,9688,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,ttYXtRRDWEviews软件操作实例例3：天津市城镇居民人均消费性支出(CONSUM)，人均可支配收入(INCOME)，以及消费价格指数(PRICE)见表5-3。定义人均实际消费性支出y=CONSUM/PRICE，人均实际可支配收入x=INCOM/PRICE。(1)利用OLS估计模型；(2)根据DW检验法、LM检验法检验模型是否存在自相关性(3)如果存在一阶自相关性，用DW值来估计自相关系数(4)利用估计的值，用OLS法估计广义差分方程：(5)利用OLS估计模型：，检验此模型是否存在自相关性，如果存在自相关性，如何消除？解释斜率系数经济含义。01++tttybbxˆˆ1011ˆˆˆ(1)+()+tttttyybbxx01ln+ln+tttybbxEviews软件操作实例例4：表5-4为美国1950-1991年制造业的库存(y)与销售(x)的数据(单位为10亿美元)。请回答以下问题：(1)利用表中数据估计模型；(2)根据DW检验法，LM检验法检验模型是否存在自相关性；(3)如果存在高阶自相关性，请用广义差分估计模型；(4)重复前面的步骤，但用以下模型：01++tttybbx01ln+ln+tttybbxEnd