序列自相关检验及修正

《序列自相关检验及修正》由会员分享，可在线阅读，更多相关《序列自相关检验及修正（19页珍藏版）》请在金锄头文库上搜索。

1、 序列自相关检验及修正序列相关性：模型的随机干扰项违背了相互独立 的基本假设。 产生原因：1、经济变量固有的惯性2、模型设定 的偏误3、数据的“编造” 序列相关性的后果：1、参数估计量非有效2、变 量的显著性检验失去意义3、模型的预测失效序列自相关检验及修正下面我们使用中国商品进口M与国内生产总值 GDP的关系数据进行分析。序列自相关检验及修正一、首先进行OLS的估计，其结果见图一：序列自相关检验及修正二、进行序列相关性的检验 1、序列相关检验（残差图），点View Actual, Fitted, Residual Residual Graph得到 图二：序列自相关检验及修正二、D.W.检验

2、在5%的显著性水平下，n=24,k=2,查表得出 d1=1.27，du=1.45，D.W.=0.628du=1.43,已不存在自相关。序列自相关检验及修正2、科克伦-奥科特迭代法 将组m gdp打开，点ProcMake Equations在 specification中输入的变量：m gdp ar(1) ar(2) c，点确定得到结果（见图七）序列自相关检验及修正序列自相关检验及修正2阶广义差分的估计结果为： Mt=169.32+0.020GDPt+1.108AR(1)-0.801AR(2) D.W.=1.85du=1.66,表明经广义差分变换后的 模型已不存在序列相关性。序列自相关检验及修正