第5章计量经济学中的自相关性﹝5﹞.ppt

第5章 自相关性 5.1 自相关性及其产生的原因 5.1.1 什么是自相关性;Evaluation only. Created with Aspose.Slides for .NET 3.5 Client Profile 5.2.0.0. Copyright 2004-2011 Aspose Pty Ltd.;Evaluation only. Created with Aspose.Slides for .NET 3.5 Client Profile 5.2.0.0. Copyright 2004-2011 Aspose Pty Ltd.;;;;;5.2 自相关性的后果 5.2.1 模型参数估计值不具有最优性 1．参数估计值仍具有无偏性; 2．参数估计值不再具有最小方差性;Evaluation only. Created with Aspose.Slides for .NET 3.5 Client Profile 5.2.0.0. Copyright 2004-2011 Aspose Pty Ltd.;Evaluation only. Created with Aspose.Slides for .NET 3.5 Client Profile 5.2.0.0. Copyright 2004-2011 Aspose Pty Ltd.;5.2.2 低估随机误差项的方差;Evaluation only. Created with Aspose.Slides for .NET 3.5 Client Profile 5.2.0.0. Copyright 2004-2011 Aspose Pty Ltd.;;;;; 图示检验法可以借助于Eviews软件来实现。在方程窗口中点击Resids按钮，或者点击View＼Actual，Fitted，Residual＼Table，都可以得到残差分布图。 5.3.2 德宾一沃森(Durbin-Watson)检验 DW检验假定条件是： 第一，解释变量x为非随机的；; 第四，模型中含有截距项； 第五，统计数据比较完整，无缺失项。适用于样本容量的样本情况 DW检验的基本原理和步骤为;;Evaluation only. Created with Aspose.Slides for .NET 3.5 Client Profile 5.2.0.0. Copyright 2004-2011 Aspose Pty Ltd.;; 由上述判断区域知，误差序列存在一阶正自相关。 使用DW检验时应注意以下几个问题。 第一，DW检验只能判断是否存在一阶线性自相关性，对于高阶自相关或非自相关皆不适用。 第二，DW检验有两个无法判定的区域。 第三，这一方法不适用于对联立方程组模型中各单一方程随机误差项序列相关的检验。;; 5.3.3 回归检验法 回归检验法适用对任一随机变量序列相关的检验，并能提供序列相关的具体形式及相关系数的估计值。这一方法的应用分三步进行：; 出回归估计式，再对估计式进行统计检验（F检验和t检验）。如果通过检验发现某一个估计式是显著的(若有多个估计式显著就选择最为显著者)，表明随机误差项存在序列相关。 5.3.4 高阶自相关性检验 1．偏相关系数检验;Evaluation only. Created with Aspose.Slides for .NET 3.5 Client Profile 5.2.0.0. Copyright 2004-2011 Aspose Pty Ltd.; EViews软件可以同时给出时间序列的自相关和偏自相关系数及分析图。利用EViews软件计算偏相关系数，具体有两种方式： [命令方式] IDENT RESID [菜单方式] 在方程窗口中点击： View＼Residual Test＼Correlogram-Q-statistics 屏幕将直接输出et与et-1 ,et-2 ,…, et-p（p是事先指定的滞后期长度）的自相关系数和自偏相关系数，从中可以直观地看出残差序列的相关情况。通过观察自相关和偏自相关系数来判断是否存在序列相关。如果残差不存在序列相关，各阶滞后的自相关和偏自相关值都接近于零。; Q统计量的软件操作：估计方程后，选择View／Residual Tests／Correlogram and Q-statistics，可以检验回归方程残差的序列相关性；打开一个序列对象，选择View／Correlogram，通过观察Q统计量来判断是否存在序列相关。在Q统计量的p值小（如小于0.05）的情况下，拒绝原假设，即认为存在序列相关。否则，如果Q统计量的p值比较大，则残差不