超好的计量经济学实用模型
计量经济学之联立方程模型
计量经济学之联立方程模型引言联立方程模型（Simultaneous Equation Model，简称SEM）是计量经济学中的一个重要分析工具，用于研究多个经济变量之间的相互关系。
通过建立一组方程，可以理解变量之间的联动效应，并进行预测和政策分析。
本文将介绍联立方程模型的基本概念、建模步骤和常见的估计方法等内容。
基本概念联立方程模型的定义联立方程模型是指由多个方程组成的一种数学模型，用于描述多个经济变量之间的关系。
每个方程都包含一个因变量和若干个解释变量，以及一个误差项。
联立方程模型的核心思想是通过解方程组，得到各个变量的估计值，进而分析它们之间的关系。
基本假设在建立联立方程模型时，需要对变量之间的关系进行假设。
常见的基本假设有：1.线性关系假设：方程中的变量之间的关系是线性的。
2.独立性假设：各个方程中的误差项是独立的，即它们之间不存在相关性。
3.零条件均值假设：解释变量的条件均值为零，即解释变量的期望与误差项无关。
4.同方差假设：各个方程中的误差项方差相等。
建模步骤建立联立方程模型的步骤如下：步骤一：确定变量根据研究主题和数据可获得的变量，确定需要建立模型的变量集合。
步骤二：构建方程根据经济理论和实际问题，构建联立方程模型的方程形式。
每个方程包含一个因变量和若干个解释变量。
步骤三：参数估计通过收集数据，对联立方程模型进行参数估计。
常用的估计方法有最小二乘估计（Ordinary Least Squares，简称OLS）和广义矩估计（Generalized Method of Moments，简称GMM）等。
步骤四：模型诊断对估计得到的模型进行诊断，检验模型的拟合优度、参数显著性和误差项的假设等。
常见的诊断方法有虚拟变量检验、异方差性检验和序列相关性检验等。
步骤五：模型解释与政策分析根据估计得到的模型结果，解释各个变量之间的关系，并进行政策分析。
可以利用模型进行预测和模拟，评估不同政策对经济变量的影响。
计量经济学--几种常用的回归模型课件
计量经济学--几种常用的回归模型
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• 半对数模型的斜率系数度量了解释变量一个单位 的绝对变化，对应的因变量的相对变化量。
• P166例6.4
计量经济学--几种常用的回归模型
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对数到线性模型（解释变量对数形式）
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Yi 1 2 ln X i i
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半对数模型
• 只有一个变量以对数形式出现
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2. 半对数模型
• 线性到对数模型（因变量对数形式） • 对数到线性模型（解释变量对数形式）
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• 线性到对数模型（因变量对数形式）
计量经济学--几种常用的回归模型
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Yt Y0(1 r )t
ln Yi 2 ln X i i
计量经济学--几种常用的回归模型
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2的含义？
• 其测度了Y对X的弹性，即X变动百分之一引起Y变 动的百分数。
• 例如，Y为某一商品的需求量，X为该商品的价格， 那么斜率系数为需求的价格弹性。
计量经济学--几种常用的回归模型
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证明：
d(ln Y ) dY Y 2 d(ln X ) dX X
计量经济学--几种常用的回归模型
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ห้องสมุดไป่ตู้意
• 是产出对资本投入的（偏）弹性，度量
在保持劳动力投入不变的情况下资本投入 变化1%时的产出变动百分比；
• 是产出对劳动投入的（偏）弹性，度量
在保持资本投入不变的情况下劳动力投入 变化1%时的产出变动百分比；
• 给出了规模报酬信息
计量经济学模型案例
计量经济学模型案例计量经济学是经济学的一个重要分支，它运用数理统计和经济理论来研究经济现象。
在实际应用中，计量经济学模型可以帮助我们分析经济数据，预测经济变化，评估政策效果等。
下面我们将通过几个实际案例来展示计量经济学模型的应用。
首先，我们来看一个关于劳动力市场的案例。
假设我们想要研究教育水平对个体工资收入的影响。
我们可以建立一个计量经济学模型，以教育水平作为自变量，工资收入作为因变量，控制其他可能影响工资收入的因素，如工作经验、性别、地区等。
通过对大量的劳动力市场数据进行回归分析，我们可以得出教育水平对工资收入的影响程度，进而评估教育政策对经济的影响。
其次，我们来考虑一个关于消费行为的案例。
假设我们想要研究收入水平对消费支出的影响。
我们可以建立一个消费函数模型，以收入水平作为自变量，消费支出作为因变量，控制其他可能影响消费支出的因素，如家庭规模、价格水平、偏好等。
通过对消费者调查数据进行计量经济学分析，我们可以得出收入水平对消费支出的弹性，从而预测未来的消费趋势，指导政府制定经济政策。
最后，我们来看一个关于市场竞争的案例。
假设我们想要研究市场结构对企业利润的影响。
我们可以建立一个产业组织模型，以市场结构（如垄断、寡头、完全竞争）作为自变量，企业利润作为因变量，控制其他可能影响企业利润的因素，如生产成本、市场需求、技术创新等。
通过对不同产业的数据进行计量经济学分析，我们可以得出不同市场结构下的企业利润水平，为政府监管和产业政策提供依据。
通过以上案例的介绍，我们可以看到计量经济学模型在实际经济分析中的重要作用。
它不仅可以帮助我们理解经济现象的规律，还可以指导政策制定和企业决策。
当然，计量经济学模型的建立和分析也需要注意数据的质量、模型的假设条件等问题，只有在严谨的理论基础和丰富的实证分析基础上，我们才能得出可靠的经济结论。
综上所述，计量经济学模型在经济学研究中具有重要的地位和作用，它为我们提供了一种强大的工具来分析经济现象，预测经济变化，评估政策效果。
计量经济学分析模型
计量经济学分析模型摘要改革开放以来，我国经济呈迅速而稳定的增长趋势，由于分配机制和收入水平的变化，城镇居民生活水平在达到稳定小康之后，消费结构和消费水平都出现了一些新的特点。
本文旨在对近几年，我国城镇年人均收入变动对年人均各种消费变动的影响进行实证分析。
首先，我们综合了几种关于收入和消费的主要理论观点；本文根据相关的数据统计数据，运用一定的计量经济学的研究方法，进而我们建立了理论模型。
然后，收集了相关的数据，利用EVIEWS软件对计量模型进行了参数估计和检验，并加以修正。
最后，我们对所得的分析结果和影响消费的一些因素作了经济意义的分析，并相应提出一些政策建议。
并找到影响居民消费的主要因素。
关键词：居民消费；城镇居民；回归；Eviews目录摘要 (II)前言 (1)1 问题的提出 (2)2 经济理论陈述 (3)2.1西方经济学中有关理论假说 (3)2.2有关消费结构对居民消费影响的理论 (4)3 相关数据收集 (6)4 计量经济模型的建立 (9)5 模型的求解和检验 (10)5.1计量经济的检验 (10)5.1.1模型的回归分析 (10)5.1.2拟合优度检验： (11)5.1.3 F检验 (11)5.1.4 T检验 (12)5.2 计量修正模型检验： (12)5.2.1 Y与的一元回归 (13)5.2.2拟合优度的检验 (13)5.2.3 F检验 (14)5.2.4 T检验： (15)5.3经济意义的分析: (15)6 政策建议 (16)结论 (17)参考文献 (19)城镇居民消费模型分析前言近年来，改革开放的影响不断加大，人民的物质文化生活水平日益提高，消费水平和消费结构都有了一定的调整，随着城镇化程度的提高，城镇居民消费在整个国民经济中的地位日益重要，因此，对其进行计量经济分析的十分有必要的。
本文旨在对近15年我国城镇年人均收入变动对年人均各种消费变动的影响进行实证分析。
人均收入和消费支出的有关数据进行了计量经济的检验,通过两者之间的动态关系研究发现,居民人均收入与消费支出有长期的均衡关系,据此建立了居民人均收入和消费支出之间的长期均衡模型。
高级计量经济学模型与应用
高级计量经济学模型与应用导言计量经济学是一门应用数学和统计学原理来研究经济学理论的学科。
随着数据科学和计量经济学的发展，高级计量经济学模型的重要性日益凸显。
这些模型可以帮助经济学家和决策者更准确地理解经济现象，并做出有根据的政策建议。
本文将介绍几种常见的高级计量经济学模型，并探讨它们在实际中的应用。
ARMA模型ARMA模型（自回归滑动平均模型）是一种时间序列模型，用于描述时间序列的相关性和趋势。
ARMA模型结合了自回归（AR）模型和滑动平均（MA）模型的特点。
在实际应用中，ARMA模型经常被用来分析和预测金融时间序列数据，如股票价格、汇率和利率等。
通过估计ARMA模型的参数，我们可以对未来数据进行预测，从而帮助投资者做出更明智的决策。
面板数据模型面板数据模型是一种经济计量学中常用的模型，用于分析横截面数据和时间序列数据的交叉样本。
面板数据模型具有较强的灵活性，可以用来处理包含多个观察单元和时间点的复杂数据。
在实践中，面板数据模型广泛应用于诸如教育经济学、劳动经济学和区域经济学等领域的研究中。
例如，研究人员可以使用面板数据模型来评估教育政策对学生学习成果的影响，或分析劳动市场的供求关系。
VAR模型VAR模型（向量自回归模型）是一种多元时间序列模型，用于描述多个经济变量之间的动态关系。
VAR模型可以帮助我们了解不同变量之间的相互作用，并预测它们可能的未来走势。
在经济学领域，VAR模型被广泛应用于宏观经济预测、货币政策分析和金融风险管理等方面。
例如，央行可以利用VAR模型，基于过去的经济数据来预测未来的通货膨胀率，从而制定相应的货币政策。
ARCH/GARCH模型ARCH模型（自回归条件异方差模型）和GARCH模型（广义自回归条件异方差模型）是一类用来研究时间序列波动性的模型。
它们被广泛应用于金融风险管理和资产组合优化等领域。
通过建立ARCH/GARCH模型，我们可以对金融数据中的波动性进行建模和预测。
计量经济学模型应用分析
计量经济学模型应用分析计量经济学是一门以数据为基础，运用数学、统计学和经济学等相关学科分析和解释经济现象的学科。
在实践中，计量经济学主要通过建立各种经济模型来分析和预测现实经济问题。
在本文中，我们将探讨计量经济学模型的应用分析。
一、单因素模型单因素模型是一种简单的计量经济学模型，其特点是只考虑一个因素对经济变量的影响。
例如，研究公路通行费对公路使用量的影响，或者研究利率对消费者支出的影响。
在这种模型中，经济变量（因变量）被解释为一个单独的影响因素（自变量）的函数。
通常，单因素模型采用线性回归来描述变量之间的关系。
回归模型的基本形式为：Y= a + bX + ε其中，Y是因变量（例如，需求或价格），X是自变量（例如，收入或成本），a和b是常数，ε是误差项（通常性质是随机的）。
a反映了Y在X=0时的值，b反映了Y随X的变化。
单因素模型在经济学实践中应用广泛。
例如，研究收入水平对消费支出的影响，研究通货膨胀率对股票价格的影响，以及研究贸易政策对贸易流量的影响。
单因素模型提供了一个可靠的方法来评估影响因素对因变量的影响程度。
二、多重线性回归模型多重线性回归模型是一种计量经济学模型，它允许解释因变量在多个自变量（或因素）下的变化。
该模型的形式为：Y= a + b1X1 + b2X2 +......+ bnXn + ε在此模型中，Y是因变量，X1、X2、...、Xn是自变量（或因素），a、b1、b2等是回归系数，ε是观测误差。
回归系数反映了因变量与自变量之间的关系。
具体而言，回归系数越大，自变量对因变量的影响越大。
多重线性回归模型具有广泛的应用范围。
例如，它可以用于研究成本对价格的影响，对劳动力市场的影响以及对经济增长的影响。
此外，多重线性回归模型还可以用于评估因素之间的相互作用，这是单因素模型无法实现的。
三、时间序列模型时间序列模型是一种专门用于描述和预测时间序列数据的计量经济学模型。
时间序列数据是指按时间顺序收集的数据。
计量经济学回归分析模型
计量经济学回归分析模型计量经济学是经济学中的一个分支，通过运用数理统计和经济理论的工具，研究经济现象。
其中回归分析模型是计量经济学中最为常见的分析方法之一、回归分析模型主要用于确定自变量与因变量之间的关系，并通过统计推断来解释这种关系。
回归分析模型中的关系可以是线性的，也可以是非线性的。
线性回归模型是回归分析中最为常见和基础的模型。
它可以表示为:Y=β0+β1X1+β2X2+...+βkXk+ε其中，Y代表因变量，X1,X2,...,Xk代表自变量，β0,β1,β2,...,βk代表回归系数，ε代表随机误差项。
回归模型的核心是确定回归系数。
通过最小二乘法估计回归系数，使得预测值与实际观测值之间的差异最小化。
最小二乘法通过使得误差的平方和最小化来估计回归系数。
通过对数据进行拟合，我们可以得到回归系数的估计值。
回归分析模型的应用范围非常广泛。
它可以用于解释和预测经济现象，比如价格与需求的关系、生产力与劳动力的关系等。
此外，回归分析模型还可以用于政策评估和决策制定。
通过分析回归系数的显著性，可以判断自变量对因变量的影响程度，并进行政策建议和决策制定。
在实施回归分析模型时，有几个重要的假设需要满足。
首先，线性回归模型要求因变量和自变量之间存在线性关系。
其次，回归模型要求自变量之间不存在多重共线性，即自变量之间没有高度相关性。
此外，回归模型要求误差项具有同方差性和独立性。
在解释回归分析模型的结果时，可以通过回归系数的显著性来判断自变量对因变量的影响程度。
显著性水平一般为0.05或0.01，如果回归系数的p值小于显著性水平，则说明该自变量对因变量具有显著影响。
此外，还可以通过确定系数R^2来评估模型的拟合程度。
R^2可以解释因变量变异的百分比，值越接近1，说明模型的拟合程度越好。
总之，回归分析模型是计量经济学中非常重要的工具之一、它通过分析自变量和因变量之间的关系，能够解释经济现象和预测未来走势。
在应用回归分析模型时，需要满足一定的假设条件，并通过回归系数和拟合优度来解释结果。
计量经济学模型案例
计量经济学模型案例计量经济学是经济学的一个重要分支，它通过建立数学模型来研究经济现象，并利用实证数据对模型进行检验和估计。
在实际应用中，计量经济学模型可以帮助我们理解经济现象的规律，预测未来的经济走势，制定经济政策等。
下面，我们将通过几个实际案例来介绍计量经济学模型在经济分析中的应用。
首先，我们来看一个简单的线性回归模型的案例。
假设我们想研究劳动力市场的供求关系，我们可以建立一个简单的线性回归模型来分析劳动力市场的工资水平与就业率之间的关系。
我们收集了一些城市的数据，包括每个城市的平均工资水平、就业率、教育水平等变量，然后利用线性回归模型来估计工资水平与就业率之间的关系。
通过对模型的检验和估计，我们可以得出一些结论，比如工资水平的提高是否会影响就业率，教育水平对工资水平的影响等。
其次，我们来看一个时间序列模型的案例。
假设我们想预测未来几个季度的经济增长率，我们可以利用时间序列模型来进行预测。
我们收集了过去几年的经济增长率数据，然后利用时间序列模型来对未来的经济增长率进行预测。
通过对模型的估计和预测，我们可以得出一些结论，比如未来几个季度的经济增长率可能会呈现什么样的趋势，有助于政府制定经济政策和企业进行经营决策。
最后，我们来看一个面板数据模型的案例。
假设我们想研究不同地区的经济增长对环境污染的影响，我们可以利用面板数据模型来进行分析。
我们收集了不同地区的经济增长率和环境污染指标的数据，然后利用面板数据模型来估计经济增长与环境污染之间的关系。
通过对模型的检验和估计，我们可以得出一些结论，比如经济增长对环境污染的影响程度，不同地区之间的差异等。
综上所述，计量经济学模型在经济分析中具有重要的应用价值。
通过建立合适的模型并利用实证数据进行分析，我们可以更好地理解经济现象的规律，预测未来的经济走势，为政府制定经济政策和企业经营决策提供科学依据。
希望以上案例可以帮助大家更好地理解计量经济学模型在实际应用中的重要性和价值。
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吉林大学军需科技学院作业统一用纸专业：农林经济管理 学号：83090428 姓名：胡巧玲 成绩：一、理论模型的设计GDP 可以反映一个国家和地区的经济发展及人民的生活水平，其结构可反映社会生产与使用，投资与消费之间的比例关系。
虽然随着人们对经济发展认识的不断深化，意识到很多它的局限性，但就目前来看，它依旧对于经济研究、管理有着十分重要的导向意义。
在GDP 核算中，有很多因素起着作用。
经济学中多要素线性生产函数模型中将产出的增长归功于资本K 、劳动L 以及能源E 三者的贡献。
这个理论能否在中国的经济发展中得到证实?为此，从定量研究的角度出发，通过建立多元线性回归模型对国内生产总值的影响因素作实证分析，以期拟合出较为优良的GDP 模型。
1、确定模型所包含的变量依据上述阐述，确定模型的变量为：Y 国内生产总值、K 资本、L 劳动、E 能源 2、确定模型的数学形式如果资本K ，劳动L ，能源E 互相之间都是可以无限可以替代的，则产出量Y 与投入要素组合之间的关系可以用如下形式的模型描述：u E L K Y ++++=ββββ3210i其中：被解释变量Y 为国内生产总值（亿元），解释变量K 为资本（亿元）、L 为劳动（万人）、E 为能源（万吨标准煤），u 为随机误差项，表示除去解释变量以外的其他未知的影响因素（如技术、税收等）。
二、样本数据的收集依据理论模型，收集近几年的收据作为样本数据。
表1 1990—2009年中国的国内生产总值数据（数据来源：2010年中国统计年鉴）三、模型参数的估计先用EViews软件画出散点图。
如图1所示：图1假设模型满足基本假设，运用Eviews软件进行OLS估计，其输出结果如表2所示：表2 EViews输出结果Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C -373655.4 62424.04 -5.985761 0.0000K 0.946646 0.112410 8.421360 0.0000L 5.576199 1.069552 5.213584 0.0001E 0.254728 0.138399 1.840539 0.0843R-squared 0.995226 Mean dependent var 124122.3Adjusted R-squared 0.994331 S.D. dependent var 95623.17S.E. of regression 7199.650 Akaike info criterion 20.77831Sum squared resid 8.29E+08 Schwarz criterion 20.97746Log likelihood -203.7831 Hannan-Quinn criter. 20.81718 F-statistic 1111.880 Durbin-Watson stat 1.536284 Prob(F-statistic)0.000000所以根据输出结果得到样本回归函数为：E L K Y 254728.0576199.5946646.04.373655+++-=∧（-5.985761） （8.421360） （5.213584） （1.840539）995226.02=R，994331.02=R ，88.1111=F ，536284.1..=W D四、模型的检验1、经济意义检验依据国民经济的相关理论，上述变量都符合实际的经济意义。
2、统计检验（1）拟合优度检验995226.02=R，994331.02=R 所以模型的拟合优度比较高。
（2）方程总体线性的显著性检验（F 检验）在上述结果中88.1111=F ，给定显著性水平05.0=α，查F 分布表，得到临界值24.316,305.0=）（F，显然有）（16,305.0F F >，表明模型的线性关系在95%的置信水平下显著成立。
（3）变量的显著性检验（t 检验）上述模型已经由EViews 软件计算出所有的t 的数值，分别为：985761.5t=，421360.8t1=，213584.5t 2=，840539.1t3=，给定显著性水平05.0=α，查t 分布表中自由度为16（n-k-1=16）的相应临界值，得到12.216t2/05.0=）（。
可见，前3个t 值大于该临界值，所以拒绝原假设，即是说，包括常数项在内的前2个解释变量都在95%的水平的下影响显著，通过了变量的显著性检验。
对于）（162/05.03t t<，所以95%的水平的下变量E 不是显著的不为零，没有通过变量的显著性检验。
3、计量经济学检验（1）异方差性的检验运用怀特检验得出的结果如表3所示：表3 怀特检验的输出结果Heteroskedasticity Test: WhiteF-statistic21.96207 Prob. F(9,10)0.0000 Obs*R-squared 19.03688 Prob. Chi-Square(9) 0.0249 Scaled explained SS17.84622 Prob. Chi-Square(9) 0.0370Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -6.23E+10 2.49E+10 -2.500315 0.0314 K -136584.3 142874.9 -0.955971 0.3616 K^2 -0.169769 0.027136 -6.256236 0.0001 K*L 1.668317 2.273417 0.733837 0.4799 K*E 0.239084 0.145076 1.647997 0.1304 L 2032404. 745669.3 2.725610 0.0214 L^2 -16.95941 5.634228 -3.010068 0.0131 L*E 2.099013 1.217402 1.724174 0.1154 E -95976.10 70597.52 -1.359483 0.2039 E^2-0.2137820.075437-2.8339020.0177R-squared 0.951844 Mean dependent var 41467963 Adjusted R-squared 0.908504 S.D. dependent var 72820084 S.E. of regression 22026878 Akaike info criterion 36.96028 Sum squared resid 4.85E+15 Schwarz criterion 37.45814 Log likelihood -359.6028 Hannan-Quinn criter. 37.05747 F-statistic 21.96207 Durbin-Watson stat 2.240752 Prob(F-statistic)0.000019由以上结果知道怀特统计量03688.19n 2=R，给定显著性水平05.0=α，查卡方分布表中自由度为9的相应临界值，得到92.1692=）（χ，因为χ22n >R ，拒绝原假设，所以模型存在异方差。
利用加权最小二乘法进行异方差性修正，得到如下结果：表4 加权最小二乘法的参数的估计结果Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -406212.2 19235.21 -21.11816 0.0000 K 1.002342 0.129372 7.747726 0.0000 L 6.239399 0.357603 17.44782 0.0000 E 0.1455550.1119061.300687 0.2118Weighted StatisticsR-squared 0.997863 Mean dependent var 88660.41 Adjusted R-squared 0.997462 S.D. dependent var 74603.21 S.E. of regression 2817.482 Akaike info criterion 18.90193 Sum squared resid 1.27E+08 Schwarz criterion 19.10108 Log likelihood -185.0193 Hannan-Quinn criter. 18.94081 F-statistic 2490.388 Durbin-Watson stat 1.154381Prob(F-statistic)0.000000Unweighted StatisticsR-squared 0.994806 Mean dependent var 124122.3 Adjusted R-squared 0.993832 S.D. dependent var 95623.17 S.E. of regression 7509.831 Sum squared resid 9.02E+08Durbin-Watson stat1.498964对加权最小二乘法得到参数估计结果再进行怀特检验，得出结果如表5所示：表5 第二次怀特检验的输出结果Heteroskedasticity Test: WhiteF-statistic1.723311 Prob. F(10,9)0.2131 Obs*R-squared 13.13844 Prob. Chi-Square(10) 0.2160 Scaled explained SS2.156056 Prob. Chi-Square(10)0.9950由以上结果知道怀特统计量13844.13n 2=R，给定显著性水平05.0=α，查卡方分布表中自由度为9的相应临界值，得到92.1692=）（χ，由于χ22n <R 所以加权最小二乘法后模型不存在异方差。
加权最小二乘法后的模型估计为：E L K Y 145555.0239399.6002342.12.406212+++-=∧（-21.11816） （7.747726） （17.44786） （1.300687）997863.02=R，997462.02=R ，388.2490=F ，54381.1..=W D（2）序列相关性检验由异方差性修正后的估计结果知道 D.W.=1.154381，给定显著性水平05.0=α，查卡D.W.检验上下界表知道，10.1d=L，54.1d =U 。
因为d U L W D <<..d ，所以杜宾—瓦森检验不能确定是否一阶序列相关。