【免费下载】eviews自相关性检验
eviews-4.自相关解析
三、序列相关性的后果
计量经济学模型一旦出现序列相关性，如果仍采用OLS 法估计模型参数，则OLS估计量仍然是线性无偏估计量， 但是会产生下列不良后果：
1、参数估计量非有效
因为，在有效性证明中利用了 E(UU’)=2I 即同方差性和无序列相关假设。
证明：
ˆ k t t 1 1
ˆ ) E[ ˆ E( ˆ )]2 E( ˆ )2 var( 1 1 1 1 1
~ Y (Yˆ )ˆ e e i Yi (iY0ls)
t t
t ols
然后，通过分析这些“近似估计量”之间的相 关性，以判断随机误差项是否具有序列相关性。
自相关的检验方法
检验自相关的方法也可以分为两种：一种是图示 法，另一种是检验方法。
（一）图示法
由于回归残差 e 可以作为随机项 u t 的估计量， ut t 的性质可以从 e 的性质中反映出来。我们可以通 t 过观察残差是否存在自相关来判断随机项是否存 在自相关。
ts
经济变量以正相关居多， 所以此项多为正数
ˆ ˆ) var( ) var( 1 1
2、变量的显著性检验失去意义
在变量的显著性检验中，统计量是建立在参 数方差正确估计基础之上的，这只有当随机误差 项具有同方差性和无序列相关时才能成立。
如果存在序列相关，参数估计量的方差 出现偏误（偏大或偏小），t检验就失 去意义。其他检验也是如此。
称ut具有一阶自回归形式。 比如:
ut 1ut 1 vt
满足经典假设
由于序列相关性经常出现在以时间序列为样本的模型中， 因此，本节用下标t代表i。
ut 1ut 1 vt
ˆ1
u u
eviews时间序列一阶自相关检验命令
eviews时间序列一阶自相关检验命令在EViews中，我们可以使用AR（p）模型来进行时间序列的一阶自相关检验。
AR（p）模型表示自回归模型，其中p表示阶数。
一阶自相关检验是用来确定时间序列数据是否存在自相关性。
自相关是指序列中一个值与其在时间上前一时刻的值之间的相关性。
在时间序列分析中，我们希望序列的值是彼此相互独立的，因此自相关性可能会影响我们对序列的分析和预测。
在EViews中，可以通过以下步骤来进行一阶自相关检验：1.打开EViews软件并导入时间序列数据。
2.在EViews主菜单中选择“Quick/Estimate Equation”（快速估计方程）。
3.在“Equation Specification”（方程规范）对话框中，输入要估计的模型。
例如，如果要进行一阶自相关检验，则可以输入模型“y c ar(1)”。
- “y”表示被解释变量。
- “c”表示常数项。
- “ar(1)”表示自回归项，其中1表示阶数。
4.单击“OK”按钮以估计模型。
5.将结果显示为估计方程的系数，t统计量，R-squared（R平方值）等。
在估计方程后，EViews将为我们提供一阶自相关检验的结果。
重要的统计值包括Jarque-Bera（JB）统计量、ARCH LM检验、DW统计量等。
- Jarque-Bera（JB）统计量是用来检验数据是否服从正态分布。
如果JB统计量的p值小于0.05，则我们可以拒绝原假设，即数据不服从正态分布。
- ARCH LM检验旨在检验序列中是否存在异方差性。
如果ARCH LM 统计量的p值小于0.05，则我们可以拒绝原假设，即序列中存在异方差性。
- Durbin-Watson（DW）统计量是用来检验序列的自相关性。
DW统计量的值介于0和4之间，如果DW值接近于2，则表示序列不存在一阶自相关。
除了上述统计量之外，EViews还提供了其他有关模型估计的信息，包括系数的标准误差、置信区间、F统计量和R平方等。
实验四--自相关性的检验及修正
实验四--自相关性的检验及修正
自相关性的检验是研究经济数据中自身序列的行为特征，它可用于识别趋势、判断虚
假反应、探究影响力以及衡量规律的发展变化，以及有助于指导未来政策的制定。
因此，自相关性检验是一项重要的经济学技术，它可以为序列分析获取相关信息，让研究者对特
定事件影响有更深刻的认识。
自相关性检验大概分为两个步骤：也就是统计学检验和模型修正。
统计学检验流程大
致包括参数估计、假设检验和结论。
其中，假设检验可以让研究者判断序列是否有自相关性，而参数估计则可以得到自相关性的大小和方向。
从模型修正的角度来说，研究的目的
是建立一个能够自相关数据的特性并形式化处理的模型，这个模型必须注意记录自相关数
据的自身行为特征。
研究者也可以尝试采用其他方法进行模型修正，比如添加外生变量、增加时间序列滞后期、建立自回归模型和分析突变点等。
自相关性检验和模型修正在实践中都带有一定的挑战，例如原始数据的质量，可能存
在噪声；外生变量的准确性和凝聚力；记录的常数和参数的可靠性；动态变化趋势的准确
性等。
因此，研究者在进行自相关性检验和模型修正时要注意仔细进行检测和修正，以确
保研究结果的可靠性和有效性。
自相关检验方法
自相关检验方法自相关检验是一种时间序列分析方法，用于检测一个时间序列是否存在自相关关系。
自相关意味着一个时间序列中过去的值会对未来的值产生影响，因此这种检验在研究时间序列数据的影响因素时非常有用。
在进行自相关检验前，需要首先了解一些基本概念。
时间序列是指同一现象在不同时间点观测所得到的数据。
自相关是指一个时间序列中过去的值与现在值之间的关系。
自相关系数是用来衡量自相关强度的指标，其值范围在-1到1之间。
如果自相关系数为正，则表明时间序列中过去的值与现在值呈正相关关系；如果自相关系数为负，则表示它们呈负相关关系；若为0，表示它们之间无自相关关系。
对于自相关检验，经典的方法是使用Ljung-Box检验和Durbin-Watson检验。
Ljung-Box检验用来检验时间序列是否存在自相关关系。
它计算出一系列自相关系数，然后比较它们与随机分布的期望值，从而得出时间序列是否有显著的自相关关系。
这个检验需要提供用于计算的自相关滞后数（lags），通常建议在10~20之间选择适当的值。
如果Ljung-Box统计量的p值小于显著性水平（例如0.05），则可以推断该时间序列存在自相关关系。
Durbin-Watson检验也是一种常用的自相关检验方法，它特别适用于AR(1)模型。
该检验利用AR(1)模型的自相关系数的特性，基于残差的一阶自相关系数来判断时间序列的自相关性。
Durbin-Watson检验的检验统计量为DW，其范围为0到4。
一般DW值在2左右表明无自相关关系，小于2表明有正自相关关系，大于2表明有负自相关关系。
在进行自相关检验时，还需要注意以下几点：1. 时间序列的长度和样本容量要充分，否则结果会不够可靠。
2. 自相关检验只能检测线性自相关，其他形式的自相关关系无法检测。
3. 对于复杂的时间序列，可能需要采用其他更为复杂的自相关检验方法。
总之，自相关检验是一种重要的时间序列分析方法，可以用来检测时间序列中的自相关关系。
eviews-4.自相关
存在正自相关
dL<DW<dU
dU <DW<4－dU 4－dU <DW<4－ dL 4－dL <DW<4
不能确定
无自相关 不能确定 存在负自相关
正相关
不确定
无自相关
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ不确定
负相关
0
dL
dU
2
4-dU
4-dL
4
d
LM检验（Breusch-Godfrey BG）
对于多元回归模型
Yt 0 1 X1t 2 X 2t k X kt ut
（1）随机误差项ui为一阶自回归形式：
ui=ui-1+i
（2）回归模型中不应含有滞后因变量作为解释
变量，即不应出现下列形式：
Yi=0+1X1i+kXki+Yi-1+ui
（3）样本容量应充分大(T>15)
Durbin-Watson检验思想
原假设：H0: =0， 即不存在一阶自回 归，构如下造统计量：
3、模型的预测失效
区间预测与参数估计量的方差有关，在 方差有偏误的情况下，使得预测估计不准 确，预测精度降低。 所以，当模型出现序列相关性时，它的 预测功能失效。
四、自相关性的检验
基本思路:
~ ei 表示： “近似估计量” ，用 首先，采用OLS法估计模型，得到残差作为随
机误差项的估计。
首先，采用 OLS 法估计模型，以求得随机误差项的 自相关性检验方法有多种，但基本思路相同：
ts
经济变量以正相关居多， 所以此项多为正数
ˆ ) var( ) ˆ var(
1 1
2、变量的显著性检验失去意义
实验一EVIEWS中时间的序列相关函数操作
实验一EVIEWS中时间的序列相关函数操作
1、单变量时间序列相关函数
（1）AutoReg（自回归）：自回归模型（也称为自动过程）是一种统计模型，可以用来研究一个变量与它自身以前的值之间的关系。
它可以被用来描述任何由这种类型的非平稳的随机过程生成的数据。
（2）CrossCorr（互相关）：互相关函数是对两个时间序列之间的相关性进行评估的方式。
它采用两个时间序列中的观测，计算它们之间的相关性，并返回一个相关系数值，表明它们之间的相关关系。
（4）MA：移动平均函数是一种从一组数据中提取出其基本趋势的有效方法。
它通过计算一组数据的平均值来应用，然后根据当前值来计算其他值。
在EViews中，移动平均函数可以使用MA函数来计算。
2、多变量时间序列相关函数
（1）VAR：VAR是短期预测的一种重要方法。
它的主要思想是，未来的值可以由当前的值以及过去的值来预测。
它可以用来检测多个变量之间的相关性，反应不同变量间的影响关系。
在EViews中，可以使用VAR函数来计算多变量时间序列之间的相关性。
eviews序列相关稳健标准误法
Eviews序列相关稳健标准误法序言Eviews是一种广泛使用的统计分析工具，具有强大的序列分析功能。
在进行序列分析时，我们经常要考虑序列的相关性及其稳健性。
本文将重点介绍Eviews中序列相关稳健标准误法的原理和应用。
一、序列相关性的概念及检验方法1.1 序列相关性的概念在时间序列分析中，序列相关性是指序列中各个观测值之间的相关关系。
如果序列中的观测值之间存在一定的相关性，那么我们就需要考虑相关性对模型估计和预测的影响。
1.2 序列相关性的检验方法在Eviews中，我们可以通过计算序列的自相关系数和偏自相关系数来检验序列相关性。
自相关系数是指序列与其自身滞后期的相关系数，而偏自相关系数则是通过排除中间滞后项的影响来计算序列间的相关系数。
二、序列相关稳健标准误法的原理2.1 序列相关稳健标准误法的概念在实际应用中，我们经常遇到序列中存在的异方差性和相关性问题。
传统的OLS估计方法在存在序列相关性和异方差性时会导致估计量的无偏性和有效性受到影响。
为了解决这一问题，引入了序列相关稳健标准误法。
2.2 序列相关稳健标准误法的原理序列相关稳健标准误法通过调整OLS估计量的标准误来适应序列相关性和异方差性的存在。
在Eviews中，我们可以通过设置相关稳健标准误来进行估计，以提高估计量的有效性和精确度。
三、Eviews中序列相关稳健标准误法的应用3.1 Eviews中设置序列相关稳健标准误的步骤在Eviews中，设置序列相关稳健标准误非常简单。
用户只需在进行估计时选择相关稳健标准误选项即可，Eviews会自动对估计量进行调整。
3.2 序列相关稳健标准误法的优势相比于传统的OLS估计方法，序列相关稳健标准误法能够更好地适应序列相关性和异方差性的存在，提高了估计量的精确度和有效性。
在实际应用中，我们更倾向于使用序列相关稳健标准误法来进行序列分析。
结论通过本文的介绍，我们了解了序列相关稳健标准误法在Eviews中的应用。
eviews异方差、自相关检验与解决办法
eviews异方差、自相关检验与解决办法一、异方差检验：1．相关图检验法LS Y C X 对模型进行参数估计GENR E=RESID 求出残差序列GENR E2=E^2 求出残差的平方序列SORT X 对解释变量X排序SCAT X E2 画出残差平方与解释变量X的相关图2．戈德菲尔德——匡特检验已知样本容量n=26，去掉中间6个样本点（即约n/4），形成两个样本容量均为10的子样本。
SORT X 将样本数据关于X排序SMPL 1 10 确定子样本1LS Y C X 求出子样本1的回归平方和RSS1SMPL 17 26 确定子样本2LS Y C X 求出子样本2的回归平方和RSS2计算F统计量并做出判断。
解决办法3．加权最小二乘法LS Y C X 最小二乘法估计，得到残差序列GRNR E1=ABS(RESID) 生成残差绝对值序列LS(W=1/E1) Y C X 以E1为权数进行加权最小二成估计二、自相关1．图示法检验LS Y C X 最小二乘法估计，得到残差序列GENR E=RESID 生成残差序列SCAT E(-1) E et—et-1的散点图PLOT E 还可绘制et的趋势图2．广义差分法LS Y C X AR(1) AR(2)首先，你要对广义差分法熟悉，不是了解，如果你是外行，我奉劝你还是用eviews来做就行了，其实我想老师要你用spss无非是想看你是否掌握广义差分，好了，废话不多说了。
接着，使用spss16来解决自相关。
第一步，输入变量，做线性回归，注意在Liner Regression 中的Statistics中勾上DW，在save中勾Standardized，查看结果，显然肯定是有自相关的（看dw值）。
第二步，做滞后一期的残差，直接COPY数据（别告诉我不会啊），然后将残差和滞后一期的残差做回归，记下它们之间的B指（就是斜率）。
第三步，再做滞后一期的X1和Y1，即自变量和因变量的滞后一期的值，也是直接COPY。
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实验五 自相关性
【实验目的】
掌握自相关性的检验与处理方法。
【实验内容】
利用表5-1资料，试建立我国城乡居民储蓄存款模型，并检验模型的自相
关性。
表5-1 我国城乡居民储蓄存款与GDP 统计资料（1978年＝100）年份
存款余额Y GDP 指数X 年份存款余额Y
GDP 指数X
1978210.60100.01989
5146.90271.31979281.00107.619907034.20281.71980399.50116.019919107.00307.61981523.70122.1199211545.40351.41982675.40133.1199314762.39398.81983892.50147.6199421518.80449.319841214.70170.0199529662.25496.519851622.60192.9199638520.84544.119862237.60210.0199746279.80592.019873073.30234.01998
53407.47
638.21988
3801.50
260.7
【实验步骤】
一、回归模型的筛选
⒈相关图分析
SCAT X Y
相关图表明，GDP 指数与居民储蓄存款二者的曲线相关关系较为明显。
现将函数初步设定为线性、双对数、对数、指数、二次多项式等不同形式，进而
加以比较分析。
⒉估计模型，利用LS 命令分别建立以下模型
⑴线性模型： LS Y C X
x y
5075.9284.14984ˆ+-= (-6.706) (13.862)
=t ＝0.9100 F ＝192.145 S.E ＝5030.809
2R ⑵双对数模型：GENR LNY=LOG(Y)
GENR LNX=LOG(X)
LS LNY C LNX
x y
ln 9588.20753.8ˆln +-= (-31.604) (64.189)
=t ＝0.9954 F ＝4120.223 S.E ＝0.1221
2R ⑶对数模型：LS Y C LNX
x y
ln 82.236058.118140ˆ+-= (-6.501) (7.200)
=t ＝0.7318 F ＝51.8455 S.E ＝8685.043
2R ⑷指数模型：LS LNY C X
x y
010005.03185.5ˆln += (23.716) (14.939)
=t ＝0.9215 F ＝223.166 S.E ＝0.5049
2R ⑸二次多项式模型：GENR X2=X^2
LS Y C X X2
21966.05485.4456.2944ˆx x y
+-= (3.747) (-8.235) (25.886)
=t ＝0.9976 F ＝3814.274 S.E ＝835.979
2R ⒊选择模型
比较以上模型，可见各模型回归系数的符号及数值较为合理。
各解释变量
及常数项都通过了检验，模型都较为显著。
除了对数模型的拟合优度较低外，
t 其余模型都具有高拟合优度，因此可以首先剔除对数模型。
比较各模型的残差分布表。
线性模型的残差在较长时期内呈连续递减趋势
而后又转为连续递增趋势，指数模型则大体相反，残差先呈连续递增趋势而后
又转为连续递减趋势，因此，可以初步判断这两种函数形式设置是不当的。
而
且，这两个模型的拟合优度也较双对数模型和二次多项式模型低，所以又可舍
弃线性模型和指数模型。
双对数模型和二次多项式模型都具有很高的拟合优度，
因而初步选定回归模型为这两个模型。
二、自相关性检验
⒈DW 检验；
⑴双对数模型
因为n ＝21，k ＝1，取显著性水平＝0.05时，查表得
α＝1.22，＝1.42，而0<0.7062＝DW<，所以存在（正）自相关。
L d U d L d ⑵二次多项式模型
＝1.22，＝1.42，而<1.2479＝DW<，所以通过
DW 检验并不能
L d U d L d U d 判断是否存在自相关。
⒉偏相关系数检验
在方程窗口中点击View/Residual Test/Correlogram-Q-statistics ，并
输入滞后期为10，则会得到残差与的各期相关系数和偏相关系
t e 1021,,---t t t e e e 数，如图5-11、5-12所示。
图5-1 双对数模型的偏相关系数检验
图5-2 二次多项式模型的偏相关系数检验
从5-11中可以看出，双对数模型的第1期、第2期偏相关系数的直方块超过了虚线部分，存在着一阶和二阶自相关。
图5-2则表明二次多项式模型仅存
在二阶自相关。
⒊BG 检验
在方程窗口中点击View/Residual Test/Series Correlation LM Test ，
并选择滞后期为2，则会得到如图5-13所示的信息。
图5-13 双对数模型的BG 检验
图中，=11.31531，临界概率P=0.0034，因此辅助回归模型是显著的，
2nR 即存在自相关性。
又因为，的回归系数均显著地不为0，说明双对数模
1-t e 2-t e 型存在一阶和二阶自相关性。
二次多项式BG 检验
BG 检验与偏相关系数检验结果不同
三、自相关性的调整：加入AR 项
⒈对双对数模型进行调整；
在LS 命令中加上AR(1)和AR(2)，使用迭代估计法估计模型。
键入命令：
LS LNY C LNX AR (1) AR (2)
则估计结果如图5-16所示。
图5-16 加入AR 项的双对数模型估计结果
图5-16表明，估计过程经过4次迭代后收敛；，的估计值分别为
1ρ2ρ
0.9459和-0.5914，并且检验显著，说明双对数模型确实存在一阶和二阶自相
t 关性。
调整后模型的DW ＝1.6445，n ＝19，k ＝1，取显著性水平＝0.05时，
α查表得＝1.18，＝1.40，而<1.6445＝DW<4－，说明模型不存在一
L d U d U d U d 阶自相关性；再进行偏相关系数检验（图5-17）和BG 检验（图5-18），也表明
不存在高阶自相关性，因此，中国城乡居民储蓄存款的双对数模型为：
x y
ln 9193.28445.7ˆln +-= (-25.263) (52.683)
=t ＝0.9982 F ＝2709.985 S.E ＝0.0744 DW ＝1.6445
2R
图5-17 双对数模型调整后的偏相关系数检验结果
图5-18 双对数模型调整后的BG检验结果
⒉对二次多项式模型进行调整；
键入命令：
LS Y C X X2 AR(2)
则估计结果如图5-19所示。
加上ar1 2调整后不存在自相关性，但仅有AR(2)项调整后用偏相关系数检验仍然存在2阶和6阶自相关，且BG检验结果与偏相关系数检验结果不同，且BG检验滞后期不同，结果不同。
⒊从双对数模型和二次多项式模型中选择调整结果较好的模型。
四、重新设定双对数模型中的解释变量：
模型1：加入上期储蓄LNY(-1)；
模型2：解释变量取成：上期储蓄LNY(-1)、本期X的增长DLOG(X)。
⒈检验自相关性；
⑴模型1
键入命令：
LS LNY C LNX LNY(-1)
则模型1的估计结果如图5-21所示。
图5-21 模型1的估计结果图5-21表明了DW=1.358，n ＝20，k ＝2，查表得
＝1.100，＝1.537，而<1.358＝DW<，属于无法判定区域。
采用偏相
L d U d L d U d 关系数检验的结果如图5-22所示，图中偏相关系数方块均未超过虚线，模型1
不存在自相关性。
图5-22 模型1的偏相关系数检验结果
⑵模型2
键入命令：
GENR DLNX=D(LNX)
LS LNY C LNY(-1) DLNX
则模型2的估计结果如图5-23所示。
图5-23 模型2的估计结果图5-23表明了DW=1.388，n ＝20，k ＝2，查表得
＝1.100，＝1.537，而<1.388＝DW<，属于无法判定区域。
采用偏相
L d U d L d U d 关系数检验的结果如图5-24所示，图中偏相关系数方块均未超过虚线，模型2
不存在自相关性。
图5-24 模型2的偏相关系数检验结果
⒉解释模型的经济含义。
⑴模型1
模型1的表达式为：
()1ln 8794.0ln 3200.05240.0ˆln -++-=y x y
表示我国城乡居民储蓄存款余额的相对变动不仅与GDP 指数相关，而且受
上期居民存款余额的影响。
当GDP 指数相对增加1％时，城乡居民存款余额相
对增加0.32％，当上期居民存款余额相对增加1％时，城乡居民存款余额相对
增加0.8794％。
⑵模型2
模型2的表达式为：
()x D y y
ln 1128.01ln 9865.03754.0ˆln +-+=
表示上期居民存款余额相对增加1％时，城乡居民存款余额相对增加
0.9865％，当GDP指数的发展速度相对增加1％时，城乡居民存款余额相对增加0.1128％。