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1、.第六章练习题及参考解答6.1表6.5是中国1985-2016年货物进出口贸易总额（）与国内生产总值（）的数据。 表6.5 中国进出口贸易总额和国内生产总值 单位：亿元年份货物进出口贸易总额（Y）国内生产总值（X）年份货物进出口贸易总额（Y）国内生产总值（X）19852066.719098.9200142183.62110863.119862580.410376.2200251378.15121717.419873084.212174.6200370483.45137422.019883821.815180.4200495539.09161840.219894155.917179.720051
2、16921.77187318.919905560.1218872.92006140974.74219438.519917225.7522005.62007166924.07270232.319929119.6227194.52008179921.47319515.5199311271.0235673.22009150648.06349081.4199420381.948637.52010201722.34413030.3199523499.9461339.92011236401.95489300.6199624133.8671813.62012244160.21540367.419971998
3、1999200026967.2426849.6829896.2339273.2579715.085195.590564.4100280.12013201420152016258168.89264241.77245502.93243386.46595244.4643974.0689052.1740598.7资料来源：中国统计年鉴2017（1）建立货物进出口贸易总额的对数对国内生产总值的对数的回归方程；（2）检测模型的自相关性；（3）采用广义差分法处理模型中的自相关问题。【练习题6.1参考解答】回归结果精品. 自相关检验图示法 图1、2 与的散点图以及模型残差图由上面两个图可以发现模型残差存在惯性
4、表现，很可能存在正自相关。DW检验由回归结果可知DW统计量为0.3069，同时，在0.05的显著性水平下，因而模型中存在正相关。BG检验阶数5432AIC-1.275502-1.287655-1.276954-1.338140SIC-0.954873-1.012829-1.047933-1.154923滞后阶数从5阶减小到2阶，AIC及SIC达到最小时，滞后阶数为2阶，此时，已知，同时P值为0.0000，在0.05的显著性水平下拒绝原假设，即存在自相关。 精品.表2 BG检验2阶回归结果自相关补救DW反算法求由，可知，可得广义差分方程： 表3 广义差分结果-DW反算法DW检验：由回归结果可知D
5、W统计量为1.6284，同时，在0.05的显著性水平下，即已消除自相关。BG检验：阶数5432AIC-1.260821-1.273263-1.337004-1.369938SIC-0.937017-0.995718-1.105716-1.184908滞后阶数从5阶减小到2阶，AIC及SIC达到最小时，滞后阶数为2阶，此时，已知，同时P值为0.6232，在0.05的显著性水平下不拒绝原假设，即已消除自相关。 表4 广义差分BG检验2阶回归结果则可知，最终模型为：精品.残差过原点回归求Dependent Variable: EMethod: Least SquaresDate: 02/07/18
6、Time: 20:48Sample (adjusted): 1986 2016Included observations: 31 after adjustmentsVariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.E(-1)0.9027060.1089908.2824420.0000R-squared0.695552Mean dependent var0.004999Adjusted R-squared0.695552S.D. dependent var0.206153S.E. of regression0.113749Akaike info crite
7、rion-1.477927Sum squared resid0.388162Schwarz criterion-1.431670Log likelihood23.90787Hannan-Quinn criter.-1.462848Durbin-Watson stat1.579983表5 残差序列过原点回归结果回归结果为：，可知。进而得广义差分方程：lnDependent Variable: LNY-0.902706*LNY(-1)Method: Least SquaresDate: 02/07/18 Time: 20:51Sample (adjusted): 1986 2016Included
8、 observations: 31 after adjustmentsVariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.C-0.0057750.215666-0.0267780.9788LNX-0.902706*LNX(-1)0.9398970.1708675.5007560.0000R-squared0.510617Mean dependent var1.175339Adjusted R-squared0.493742S.D. dependent var0.158003S.E. of regression0.112422Akaike info crit
9、erion-1.470776Sum squared resid0.366521Schwarz criterion-1.378261Log likelihood24.79703Hannan-Quinn criter.-1.440619F-statistic30.25831Durbin-Watson stat1.744560Prob(F-statistic)0.000006表6 广义差分-残差序列过原点回归结果精品.DW检验：由回归结果可知DW统计量为1.744560，同时，在0.05的显著性水平下，因而模型已不存在自相关。BG检验：阶数5432AIC-1.248335-1.254886-1.31
10、8563-1.356845SIC-0.924532-0.977340-1.087275-1.171814滞后阶数从5阶减小到2阶，AIC及SIC达到最小时，滞后阶数为2阶，此时，已知，同时P值为0.7927，在0.05的显著性水平下不拒绝原假设，即已消除自相关。Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:F-statistic0.205411Prob. F(2,27)0.8156Obs*R-squared0.464615Prob. Chi-Square(2)0.7927Test Equation:Dependent Variable: RESIDMet
11、hod: Least SquaresDate: 02/07/18 Time: 21:30Sample: 1986 2016Included observations: 31Presample missing value lagged residuals set to zero.VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.C0.0036930.2234790.0165250.9869LNX-0.902706*LNX(-1)-0.0030000.177227-0.0169260.9866RESID(-1)0.1211960.1944720.623205
12、0.5384RESID(-2)-0.0393490.201437-0.1953420.8466R-squared0.014988Mean dependent var4.02E-16Adjusted R-squared-0.094458S.D. dependent var0.110532S.E. of regression0.115635Akaike info criterion-1.356845Sum squared resid0.361028Schwarz criterion-1.171814Log likelihood25.03110Hannan-Quinn criter.-1.296530F-statistic0.136941Durbin-Watson stat1.970873Prob(F-statistic)0.937095 广义差分BG检验2阶回归结果则可知，最终模型为：德宾两步法求精品.构建模型 Dependent Variable: LNYMet
