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1、第七章 序列相关和异方差的处理一、序列相关1 、无自相关：简言之，就是任一样本点的误差项都不受其他样本点的误差项影响。2、出现的原因：（1）惯性：（2）偏误：（3）蛛网现象：就是供给对价格的反应要滞后一个时期。4、序列相关的形式：（1）一阶自相关: 其中-1 1（2）高阶自相关； 在回归模型中，多数讨论是限于 一阶自相关形式。 序列相关的检验方法1 、作散点图法（图形法）：以时间为横轴，残差e为纵轴，画散点图，看有无系统性模式；2 、D-W检验：德宾沃森统计量(D-W统计量)是检验模型是否存在自相关的一种简单有效的方法，其公式为： D-W= 续D-W检验 把上式计算的D-w值，与德宾沃森给出的
2、不同显著性水平的D-W值之上限dU和下限dL(它们与样本容量n和自变量个数p有关)进行比较，D-W的取值域在0-4之间。自相关判断在D-W小于等于2时，D-W检验法则规定： 如D-WdL，认为ei存在正自相关； 如D-Wd U，认为ei无自相关； 如dLD-WdU，不能确定ei是否 有自相关。在D-W大于2时，D-W检验法则规： 如4-D-WdL，认为ei存在负自相关； 如4-D-wd U认为ei无自相关； 如dL4-D-WdU，不能确定是否 有自相关。自相关检验步骤Step1:提出假设：H0: Steo2:构造D-W统计量； Step3:确定dL(下限）和dU(上限）；Step4:判断：D-
3、W检验例： yi430335520490470210195270400480409322458526477312195283458361211362-36-7-1020-13-5811944116938441296491040401693364141616424019604841902510404169202531329三三、消除序列相关的方法消除序列相关的方法1、一阶差分法：2、广义差分法。四、异方差及其检验：1 、异方差性：2 、使用普通最小二乘法估计参数的后果：（1）回归系数的最小二乘法估计不具有有效性或不再是最小方差；（2）很可能假设检验的结论不正确：可能高估 ，从而使得显著的系数变成统计上不显著。3 、异方差性的检验方法：（1）图解法P95（2）等级相关检验法：五.多重共线性及检验方法1.无共线性:在多元回归模型中,各自变量之间是线性独立的.2.后果:一个或多个回归系数的t检验在统计上不显著( )偏小.3.检验方法:(1)R2值高而显著的t检验少;(2)散点图法;(3)计算自变量间的相关系数显著性检验1、t检验2、F检验3、多重共线性
