Eviews序列相关性实验报告

实验二序列相关性

【实验目的】

掌握序列相关性问题出现的来源、后果、检验及修正的原理，以及相关的Eviews操作方法。

【实验内容】

经济理论指出，商品进口主要由进口国的经济发展水平，以及商品进口价格指数与国内价格指数对比因素决定的。由于无法取得价格指数数据，我们主要研究中国商品进口与国内生产总值的关系。

以1978-2001年中国商品进口额与国内生产总值数据为例，练习检查和克服模型的序列相关性的操作方法。

【实验步骤】

一、建立线性回归模型

利用表中数据建立M 关于GDP 的散点图（SCAT GDP M ）。

可以看到M 与GDP 呈现接近线性的正相关关系。

建立一个线性回归模型（LS M C GDP ）。

即得到的回归式为： GDP M 0204.09058.152+=

(3.32) (20.1)

9461.02=R

D.W.=0.63 F=405

二、 进行序列相关性检验 1、 观察残差图

做出残差项与时间以及与滞后一期的残差项的折线图，可以看出随机项存在正序列相关性。

2、 用D.W.检验判断

由回归结果输出D.W.=0.628。若给定05.0=α，已知n=24，k=2，查D.W.检验上下界表可得，45.1,27.1==U L d d 。由于D.W.=0.628<1.27=L d ，故存在正自相关。

3、 用LM 检验判断

在估计窗口中选择Serial Correlation LM Test，设定滞后期Lag=1，得到LM 检验结果。

由于P值为0.0027，可以拒绝原假设，表明存在自相关。

4、用回归检验法判断

对初始估计结果得到的残差序列定义为E1，首先做一阶自回归（LS E1 E1(-1)）。

采用LM检验其自相关性，结果表明仍然存在自相关。

用残差项的二阶自回归形式重新建立模型（LS E1 E1(-1) E1(-2)）。

再次用LM检验，此时P值达到0.7，落在接受域，认为误差项不存在自相关。

可以得到残差的二阶回归式为：

t t t t νμμμ+-=-∧

-∧∧217509.01100.1

(6.43) (-4.01)

83.90..,66.02==e s R

三、 克服自相关

用广义最小二乘法估计回归参数。根据残差二阶回归式的系数，对变量GDP 和M 作二阶广义差分，生成新变量序列：

GENR GDGDP=GDP-1.1100*GDP(-1)+0.7509*GDP(-2)

GENR GDM=M-1.1100*M(-1)+0.7509*M(-2)

以GDGDP 、GDM 为样本再次回归（LS GDM C GDGDP ），得到结果输出为：

LM 检验结果如下，已经很好地克服了自相关性。

残差图为：

广义最小二乘回归结果为： GDGDP GDM 020.0302.107+=

(3.69) (19.6)

88.1..,32.90..,948.02===W D e s R

由于

302.107)7509.01100.11(0=+-β

得到

852.1640=β

故原模型的广义最小二乘估计为

GDP M 020.0852.164+=