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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
2、 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
3、 - 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。
4、 - ①图示法 • LINE et • SCAT et(-1)et - ②方程结果窗口，有DW 统计量，查表得出结 论。 - ③LM(BG)检验 • 在方程窗口中点击View/Residual Test
5、/Series Correlation LM Test 4、自相关的修正。 ﹣ GENR GDY=Y－0.7*Y﹙﹣1﹚ ﹣ GENR GDX=X－0.7*X﹙﹣1﹚ ﹣ 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﹙﹚和人均可支配收入﹙﹚。令
6、 得关于和的散点图，如下图，显然和服从线性关系。假定所建模型形式为 ⑴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 2000 Included observations: 23 Variable Coefficient Std
7、 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
8、 Akaike info criterion 9.904525 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
9、 (6.5) (42.1) s.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 ⑵分别用DW、LM统计量检验误差项是否存在自相关。 操作结果如下表 Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test: F-statistic 7.348402 Probability 0.0
10、04326 Obs*R-squared 10.03141 Probability 0.006633 Test Equation: Dependent Variable: RESID Method: Least Squares Date: 05/20/11 Time: 09:49 Presample missing value lagged residuals set to zero. Variable Coefficient S
11、td. Error t-Statistic Prob. C 3.880490 13.54398 0.286510 0.7776 X -0.005664 0.013505 -0.419411 0.6796 RESID(-1) 0.592223 0.231823 2.554630 0.0194 RESID(-2) 0.139653 0.236690 0.590026 0.5621 R-squared 0.436148 Mean dependent var
12、1.37E-13 Adjusted R-squared 0.347119 S.D. dependent var 32.09156 S.E. of regression 25.93032 Akaike info criterion 9.505474 Sum squared resid 12775.25 Schwarz criterion 9.702951 Log likelihood -105.3129 F-statistic 4.898935 Durbin-Watson stat 1.776908 Prob(F-s
13、tatistic) 0.010926 已知DW=0.60，若给定a=0.05,查表得DW临界值，。因为DW=0.06＜1.26，认为误差项存在严重自相关。 LM﹙BG﹚自相关检验辅助回归方程式估计结果是 ﹙3.9﹚ ﹙0.2﹚ ﹙-0.4﹚ =0.43 DW=2.00 LM==23×0.43=9.89 因
14、为，LM=9.89﹥3.84，所以LM检验结果也说明误差项存在一阶正相关。 ⑶用广义最小二乘法估计回归参数。 操作结果如下 Dependent Variable: GDY Method: Least Squares Date: 05/20/11 Time: 09:52 Sample (adjusted): 1979 2000 Included observations: 22 after adjustments Variable Coeffici
15、ent Std. Error t-Statistic Prob. C 45.24890 12.25862 3.691191 0.0014 GDX 0.678232 0.033983 19.95799 0.0000 R-squared 0.952190 Mean dependent var 269.1295 Adjusted R-squared 0.949799 S.D. dependent var 103.4908 S.E. of regression
16、 23.18764 Akaike info criterion 9.211624 Sum squared resid 10753.33 Schwarz criterion 9.310809 Log likelihood -99.32786 F-statistic 398.3214 Durbin-Watson stat 2.308815 Prob(F-statistic) 0.000000 首先估计自相关系数 令
17、 以 ，，(1979~2000) 为样本再次回归，得 (3.7) (20.0) s.e=23.2 DW=2.31, T=22(1979~2000) 回归方程拟合优度依然较好，且DW=2.13.查表得，。因为DW=2,13﹤2.57，依据判断规则，误差项已经消除自相关。 可求 则原模型的广义最小二乘估计结果是 经济含义是天津市城镇居民人均消费性支出平均占人均可支配收入的67.82％。 六、讨论、心得 通过自相关检验并修正，可以提高我们模型的正确性，有利于数据的正确呈现。
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