序列相关性课件.pptx
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1、 如果模型的随机误差项违背了互相独立的基本假设的情况,称为如果模型的随机误差项违背了互相独立的基本假设的情况,称为序列相序列相关性关性。普通最小二乘法(普通最小二乘法(OLSOLS)要求计量模型)要求计量模型的随机误差项的随机误差项相互独立相互独立或或序列不相关序列不相关。第1页/共38页一、序列相关性一、序列相关性第2页/共38页1 1、序列相关的概念、序列相关的概念对于模型对于模型 ikikiiiXXXYmbbbb+=L22110 i=1,2,n随机误差项互相独立的基本假设表现为:随机误差项互相独立的基本假设表现为:Covij(,)m m=0 ij,i,j=1,2,n 如果出现如果出现 i
2、j,i,j=1,2,n即即对对于于不不同同的的样样本本点点,随随机机误误差差项项之之间间不不再再是是完完全全互互相相独独立立,而而是是存存在在某某种种相相关关性性,则则认认为为出出现现了了序序列相关性列相关性。第3页/共38页如果仅存在 Eii()mm+10 i=1,2,n-1 称为一阶序列相关一阶序列相关,或自相关自相关。这是最常见的一种序列相关问题。自相关自相关往往可写成如下形式:ttter mm+=-1 11-r 其中:被称为一阶自相关系数一阶自相关系数Back第4页/共38页 二、实际经济问题中的二、实际经济问题中的序列相关性序列相关性第5页/共38页为什么会出现序列相关性?下面通过两
3、个例子加以为什么会出现序列相关性?下面通过两个例子加以说明。说明。例如,建立行业生产函数模型,以产出量为被解释变量,资本、劳动、技术为解释变量,选择时间序列数据作为样本观测值。于是有:t=1,2,n在该模型中,政策因素等,没有包括在解释变量中,但它们对产出量是有影响的,该影响被包含在随机误差项中。如果该影响构成随机误差项的主要部分,则可能出现序列相关性。如果政策因素对前一年产出量的影响是正的,后一年的该影响往往也是正的。于是在不同的样本点之间,随机误差项出现了相关性,这就产生了序列相关性。第6页/共38页第7页/共38页 back第8页/共38页三、序列相关性的后果三、序列相关性的后果第9页/
4、共38页1 1、参数估计量非有效、参数估计量非有效 OLS参数估计量仍具无偏性 OLS估计量不具有有效性 在大样本情况下,参数估计量仍然不具有渐近有效性,这就是说参数估计量不具有一致性 第10页/共38页 2、变量的显著性检验失去意义、变量的显著性检验失去意义 在关于变量的显著性检验中,当存在序列相关时,参数的OLS估计量的方差增大,标准差也增大,因此实际的 t 统计量变小,从而接受原假设 i=0的可能性增大,检验就失去意义。采用其它检验也是如此。第11页/共38页3、模型的预测失效模型的预测失效 区间预测与参数估计量的方差有关,在方差有偏误的情况下,使得预测估计不准确,预测精度降低。所以,当
5、模型出现序列相关性时,它的预测功能失效。back第12页/共38页四、序列相关性的检验四、序列相关性的检验第13页/共38页1 1、基本思路、基本思路序列相关性检验方法有多种,但基本思路是相同的。首先采用普通最小二乘法估计模型,以求得随机误差项的“近似估计量”:然后,通过分析这些然后,通过分析这些“近似估计量近似估计量”之间的相关之间的相关性,以达到判断随机误差项是否具有序列相关性性,以达到判断随机误差项是否具有序列相关性的目的。的目的。第14页/共38页2 2、图示法、图示法第15页/共38页第16页/共38页2 2、解析法、解析法(1 1)回归检验法)回归检验法第17页/共38页 具体应用
6、时需要反复试算。回归检验法的优点是:一旦确定了模型存在序列相关性,也就同时知道了相关的形式;它适用于任何类型的序列相关性问题的检验。对各方程估计并进行显著性检验,如果存在某一种函数形式,使得方程显著成立,则说明原模型存在序列相关性。第18页/共38页第19页/共38页(3 3)D.W.D.W.检验检验 D.W.检验是杜宾(J.Durbin)和瓦森(G.S.Watson)(G.S.Watson)于19511951年提出的一种检验序列自相关的方法。第20页/共38页检验步骤(仅适用于一阶自相关的检验)计算D.W.统计量的值 (2.7.1)根据样本容量n和解释变量数目k查D.W.分布表,得到临界值d
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