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1、经 济 与 管 理 学 院实验报告姓 名： 学 号： 专 业： 班 级： 课 程： 计量经济学 合肥师范学院 经济与管理学院计量经济学课程实验报告实验序号三实验名称自相关性分析实验组别248模拟角色学生实验地点二教机房602指导老师未良莉实验日期2012-5-24实验时间9:55-11:35一、实验目的及要求利用教材P77我国城乡居民储蓄存款数据，建立我国城乡居民储蓄存款一元线性回归模型，并进行自相关的检验与修正。二、实验环境EViews 5软件三、实验内容与步骤 （一）、利用以下数据进行实验（二）、打开EViews 5软件,新建workfile（三）、录入和编辑相关数据：设存款余额为y，GD
2、P指数为x，输入录入数据命令：data y x（四）、建立以上数据的模型，并检验模型的自相关性：1.绘制相关图，确定模型的函数形式。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。估计模型，利用LS命令分别建立以下模型线性模型： LS Y C X (如下图）Y=-14986.43+92.50839x (-6.7044) (13.8584)0.9099 F192.05 S.E5031.85Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate
3、: 05/24/12 Time: 11:14Sample: 1978 1998Included observations: 21VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.C-14986.432235.289-6.7044690.0000X92.508396.67522313.858470.0000R-squared0.909977Mean dependent var11996.07Adjusted R-squared0.905239S.D. dependent var16346.06S.E. of regression5031.854Akaike
4、 info criterion19.97536Sum squared resid4.81E+08Schwarz criterion20.07484Log likelihood-207.7413F-statistic192.0572Durbin-Watson stat0.161384Prob(F-statistic)0.000000双对数模型：GENR LNY=LOG(Y) GENR LNX=LOG(X) LS LNY C LNX （如下图）Lny=-8.075655+2.95886lnx (-31.58887) (64.15673)0.9954 F4120.223 S.E0.1221Depen
5、dent Variable: LYMethod: Least SquaresDate: 05/24/12 Time: 11:22Sample: 1978 1998Included observations: 21VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.C-8.0756550.255649-31.588870.0000LX2.9588650.04611964.156730.0000R-squared0.995405Mean dependent var8.236497Adjusted R-squared0.995163S.D. dependent
6、var1.756767S.E. of regression0.122176Akaike info criterion-1.276311Sum squared resid0.283614Schwarz criterion-1.176833Log likelihood15.40126F-statistic4116.086Durbin-Watson stat0.702817Prob(F-statistic)0.000000对数模型：LS Y C LNX（如下图） Y=-118136+23604.6lnx(-6.499561) (7.198811)0.73172 F51.8455 S.E8686.43
7、1Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 05/06/12 Time: 12:09Sample: 1978 1998Included observations: 21VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.C-118136.018175.99-6.4995610.0000LX23604.683278.9707.1988110.0000R-squared0.731725Mean dependent var11996.07Adjusted R-squared0.717605S.D. depen
8、dent var16346.06S.E. of regression8686.431Akaike info criterion21.06730Sum squared resid1.43E+09Schwarz criterion21.16678Log likelihood-219.2067F-statistic51.82288Durbin-Watson stat0.137124Prob(F-statistic)0.000001指数模型：LS LNY C XLny=5.318171+0.010005x (23.71830) (14.94246)0.921577 F223.277 S.E1.5608
9、71Dependent Variable: LNYMethod: Least SquaresDate: 05/06/12 Time: 12:17Sample: 1978 1998Included observations: 21VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.C5.3181710.22422223.718300.0000X0.0100050.00067014.942460.0000R-squared0.921577Mean dependent var8.236497Adjusted R-squared0.917450S.D. depen
10、dent var1.756767S.E. of regression0.504746Akaike info criterion1.560871Sum squared resid4.840607Schwarz criterion1.660349Log likelihood-14.38915F-statistic223.2770Durbin-Watson stat0.142654Prob(F-statistic)0.000000二次多项式模型：GENR X2=X2LS Y C X X2 (3.747) (-8.235) (25.886)0.9976 F3814.274 S.E835.979选择模型
11、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，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，但二次多项式模型近期实际值和拟合值对应的残差值较大。因而最后选定双对数模型回归
12、模型。估计结果为：Lny=-8.075655+2.95886lnx3检验自相关性。残差图分析：在方程窗口中点击Resids按钮，所显示的残差图表明呈现有规律的波动，预示着可能存在自相关性。D-W检验：因为n=21，k=1，取显著水平=0.05时，=1.22，=1.42，而00.7028=DW，所以存在（一阶）自相关性。偏相关系数检验：在方程窗口中点击View Residual TestCorrelogram-Q-statistics，并输入滞后期为10，屏幕将显示残差的各期相关系数和偏相关系数（如下图所示）：从图中可以明显看出，我国城乡居民储蓄存款模型存在着一阶和二阶自相关性。BG检验：在方程窗口中点击ViewResidual TestSerial Correlation LM Test，并选择滞后期为2，屏幕将显示以下信息（如下图所示)：其中，临界概率p=0.0033，所以只要取显著水平=0.0033，就可以认为辅助回归模型是显著的，即存在自相关性。
