2022年自相关检验与假定可用 .pdf
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1、实验报告成绩课程名称计量经济学指导教师实验日期 2010 年5月20日院(系)经济管理学院专业班级营销09-1 实验地点机电楼 B250 学生姓名学号同组人无实验项目名称自相关检验与假定一、 实验目的和要求通过Eviews软件估计线性回归模型并计算残差,检验误差项是否存在自相关,用广义最小二乘法估计回归参数。二、 实验原理如果模型存在自相关,可以通过检验来解决三、 主要仪器设备、试剂或材料计算机, EViews软件四、 实验方法与步骤准备工作:建立工作文件,并输入数据。名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理
2、 - - - - - - - 第 1 页,共 10 页 - - - - - - - - - - CREATE A 1978 2000 a b c - DATA CONSUM INCOME PRICE - GENR Y=CONSUM/PRICE - GENR X=INCOME/PRICE 1、相关图分析。 - SCAT X Y 2、估计模型。 - GENR et=resid 3、自相关检验。 - 图示法? LINE et ? SCAT et(-1)et - 方程结果窗口,有 DW 统计量,查表得出结论。 - LM(BG) 检验? 在方程窗口中点击 View/Residual Test/Serie
3、s Correlation LM Test 4、自相关的修正。 GENR GDY=Y 0.7*Y 1 GENR GDX=X 0.7*X 1名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 2 页,共 10 页 - - - - - - - - - LS GDY C GDX 5、再次检验自相关是否存在。五、 实验数据记录、处理及结果分析先定义不变价格1978=1的人均消费性支出tY和人均可支配收入tX。令/tYCONSUMPRICE/tXINCOMEPRICE得关于tY和tX的散点图,如下
4、图,显然tY和tX服从线性关系。假定所建模型形式为01tttYXu名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 3 页,共 10 页 - - - - - - - - - 2004006008001000120014000400800120016002000XY估计线性回归模型并计算残差。下面是 Eviews的预计结果。Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 05/20/11 Time: 09:42 Sample: 1978
5、 2000 Included observations: 23 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 111.4400 17.05592 6.533804 0.0000 X 0.711829 0.016899 42.12221 0.0000 R-squared 0.988303 Mean dependent var 769.4035 Adjusted R-squared 0.987746 S.D. dependent var 296.7204 S.E. of regression 32.84676 Akaike info cri
6、terion 9.904525 名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 4 页,共 10 页 - - - - - - - - - Sum squared resid 22657.10 Schwarz criterion 10.00326 Log likelihood -111.9020 F-statistic 1774.281 Durbin-Watson stat 0.598571 Prob(F-statistic) 0.000000 用普通最小二乘法求估计的回归方程结果如下
7、?111.440.7118ttYX(6.5) (42.1) 20.9883Rs.e=32.8 DW=0.60 T=23 回归方程拟合得效果比较好,但是 DW值比较低。 残差图如下名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 5 页,共 10 页 - - - - - - - - - -60-40-20020406080100788082848688909294969800ET分别用 DW 、LM 统计量检验误差项tu是否存在自相关。操作结果如下表Breusch-Godfrey Ser
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