计量经济学自相关性检验报告分析.docx
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计量经济学自相关性检验报告分析
计量经济学自相关性检验报告分析
计量经济学
自相关性检验实验报告
实验内容:
自相关性检验
工业增加值主要由全社会固定资产投资决定。
为了考察全社会固定资产投资对工业增加值的影响,可使用如下模型:
Y=;其中,X表示全社会固定资产投资,Y表示工业增加值。
下表列出了中国1998-2000的全社会固定资产投资X与工业增加值Y的统计数据。
单位:
亿元
年份
固定资产投资X
工业增加值Y
年份
固定资产投资X
工业增加值Y
1980
910.9
1996.5
1991
5594.5
8087.1
1981
961
2048.4
1992
8080.1
10284.5
1982
1230.4
2162.3
1993
13072.3
14143.8
1983
1430.1
2375.6
1994
17042.1
19359.6
1984
1832.9
2789
1995
20019.3
24718.3
1985
2543.2
3448.7
1996
22913.5
29082.6
1986
3120.6
3967
1997
24941.1
32412.1
1987
3791.7
4585.8
1998
28406.2
33387.9
1988
4753.8
5777.2
1999
29854.7
35087.2
1989
4410.4
6484
2000
32917.7
39570.3
1990
4517
6858
一、估计回归方程
OLS法的估计结果如下:
Y=668.0114+1.181861X
(2.24039)(61.0963)
R
=0.994936,
=0.994669,SE=951.3388,D.W.=1.282353。
二、进行序列相关性检验
(1)图示检验法
通过残差与残差滞后一期的散点图可以判断,随机干扰项存在正序列相关性。
(2)回归检验法
一阶回归检验
=0.356978e
+ε
二阶回归检验
=0.572433e
-0.607831e
+ε
可见:
该模型存在二阶序列相关。
(3)杜宾-瓦森(D.W)检验法
由OLS法的估计结果知:
D.W.=1.282353。
本例中,在5%的显著性水平下,解释变量个数为2,样本容量为21,查表得d
=1.22,d
=1.42,而D.W.=1.282353,位于下限与上限之间,不能确定相关性。
(4)拉格朗日乘数(LM)检验法
Breusch-GodfreySerialCorrelationLMTest:
F-statistic
6.662380
Probability
0.007304
Obs*R-squared
9.227442
Probability
0.009915
TestEquation:
DependentVariable:
RESID
Method:
LeastSquares
Date:
12/26/09Time:
22:
55
Presamplemissingvaluelaggedresidualssettozero.
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
C
-35.61516
236.2598
-0.150746
0.8820
X
0.005520
0.015408
0.358245
0.7246
RESID(-1)
0.578069
0.195306
2.959807
0.0088
RESID(-2)
-0.617998
0.200927
-3.075729
0.0069
R-squared
0.439402
Meandependentvar
1.53E-12
AdjustedR-squared
0.340473
S.D.dependentvar
927.2503
S.E.ofregression
753.0318
Akaikeinfocriterion
16.25574
Sumsquaredresid
9639967.
Schwarzcriterion
16.45469
Loglikelihood
-166.6852
F-statistic
4.441587
Durbin-Watsonstat
2.569721
Prob(F-statistic)
0.017675
由上表可知:
含二阶滞后残差项的辅助回归为:
=-35.61516+0.05520X+0.578069e
-0.617998e
(-0.1507)(0.3582)(2.9598)(-3.0757)
R
=0.439402
于是,LM=19×0.439402=8.348638,该值大于显著性水平为5%,自由度为2的χ
的临界值Χ
=5.991,由此判断原模型存在2阶序列相关性。
三、序列相关的补救
(1)广义差分法估计模型
由D.W.=1.282353,得到一阶自相关系数的估计值ρ=1-DW/2=0.6412
则DY=Y-0.6412*Y(-1),DX=X-0.6412*X(-1);以DY为因变量,DX为解释变量,用OLS法做回归模型,这样就生成了经过广义差分后的模型。
由上表知D.W.=1.751259,在5%的显著性水平下,解释变量个数为2,样本容量为20,查表得d
=1.20,d
=1.41,而D.W.=1.751259,大于上限d
=1.41,可知模型经过广义差分后不存在相关性。
(2)科克伦-奥科特法估计模型
由上表知D.W.=1.582300,在5%的显著性水平下,解释变量个数为3,样本容量为20,查表得d
=1.10,d
=1.54,而D.W.=1.582300,大于上限d
=1.54,可知模型经过广义差分后不存在相关性。
计量经济学自相关性检验报告分析
(1)图示检验法
通过残差与残差滞后一期的散点图可以判断,随机干扰项存在正序列相关性。
(2)回归检验法
一阶回归检验
=0.356978e
+ε
二阶回归检验
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
C
-35.61516
236.2598
-0.150746
0.8820
X
0.005520
0.015408
0.358245
0.7246
RESID(-1)
0.578069
0.195306
2.959807
0.0088
RESID(-2)
-0.617998
0.200927
-3.075729
0.0069
R-squared
0.439402
Meandependentvar
1.53E-12
AdjustedR-squared
0.340473
S.D.dependentvar
927.2503
S.E.ofregression
753.0318
Akaikeinfocriterion
16.25574
Sumsquaredresid
9639967.
Schwarzcriterion
16.45469
Loglikelihood
-166.6852
F-statistic
4.441587
Durbin-Watsonstat
2.569721
Prob(F-statistic)
0.017675
由上表可知:
含二阶滞后残差项的辅助回归为:
=-35.61516+0.05520X+0.578069e
-0.617998e
(-0.1507)(0.3582)(2.9598)(-3.0757)
R
=0.439402
于是,LM=19×0.439402=8.348638,该值大于显著性水平为5%,自由度为2的χ
的临界值Χ
=5.991,由此判断原模型存在2阶序列相关性。
三、序列相关的补救
(1)广义差分法估计模型
由D.W.=1.282353,得到一阶自相关系数的估计值ρ=1-DW/2=0.6412
则DY=Y-0.6412*Y(-1),DX=X-0.6412*X(-1);以DY为因变量,DX为解释变量,用OLS法做回归模型,这样就生成了经过广义差分后的模型。
由上表知D.W.=1.751259,在5%的显著性水平下,解释变量个数为2,样本容量为20,查表得d
=1.20,d
=1.41,而D.W.=1.751259,大于上限d
=1.41,可知模型经过广义差分后不存在相关性。
(2)科克伦-奥科特法估计模型
由上表知D.W.=1.582300,在5%的显著性水平下,解释变量个数为3,样本容量为20,查表得d
=1.10,d
=1.54,而D.W.=1.582300,大于上限d
=1.54,可知模型经过广义差分后不存在相关性。
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- 计量 经济学 相关性 检验 报告 分析