Eviews序列相关性实验报告Word下载.docx
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1990
1991
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1995
1996
1997
1998
1999
2000
2001
【实验步骤】
-X建立线性回归模型
利用表中数据建立M关于GDP的散点图(SCATGDPM)o
可以看到M与GDP呈现接近线性的正相关关系。
建立一个线性回归模型(LSMCGDP)。
DependentVariable:
M
Method:
LeastSquares
Date:
12/08/11Time:
16:
50
Sample:
124
Includedobservations:
24
Variable
Coefficient
Std.Errort-Statistic
Prob.
C
152.9058
46.078493.318376
0.0031
GDP
0.020394
0.00101420.11680
0.0000
R-squared
0.948440
Meandependentvar
826.9542
AdjustedR-squared
0.946096
S.D.dependsnWar
667.4365
S.E.ofregression
154.9601
Akaikeinfocriterion
13.00387
Sumsquaredresid
528277.7
Schwarzcriterion
1310204
Loglikelihood
-154.0464
Hannan・Quinncriter.
13.02991
「statistic
404.6858
Durbin-Watsonstat
0.627922
Prob(F-statistic)
0.000000
即得到的回归式为:
M=152.9058+0.0204GDP
R1=0.9461
二.进行序列相关性检验
1、观察残差图
做出残差项与时间以及与滞后一期的残差项的折线图,可以看出随机项存
在正序列相关性。
RESIDE)
2、用•检验判断
由回归结果输岀.=。
若给定^=0.05,已知n=24rk=2,查.检验上下界表
可得,血=1・27皿=1.45。
由于.=v=d「故存在正自相关。
3.用LM检验判断
在估计窗口中选择SerialCorrelationLMTest,设定滞后期Lag=1,得到
LM检验结果。
Breusch-GodfreySerialCorrelationLMTest:
F-statistic
15.87516
Prob.F(1,21)
0.0007
Obs*R-squared
10.33226
Prob.Chi-Square⑴
0.0013
TestEquation:
Dependentvariable:
RESID
17:
17
19782001
Presamplemissingvaluelaggedresidualssettozero.
VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.
c
-10.22005
35.68351-0.286408
0.7774
0.000619
0.0007980.775727
0.4466
RESIDED
0.752830
0.1889463.984364
0.430511
Me汕dependentvar
-4.26E-14
0.376274
S.D.dependentvar
151.5539
S.E.ofregression
119.6917
Akaikeinfocriterion
12.52418
300848.4
12.67144
-147.2902
Hannan-Quinncriter.
12.56325
7.937578
1.164221
0.002708
由于P值为,可以拒绝原假设,表明存在自相关。
4.用回归检验法判断
对初始估计结果得到的残差序列定义为曰,首先做一阶自回归(LSE1
E1
29
Sample(adjusted):
19792001
Ineludedobservations:
23alteradjustments
E1(-1)
0.716652
0.1792193.998753
0.0006
0.420219
Meandependentvar
5.126813
S.D.dependentvar
152.8173
SEofregression
116.3602
12.39376
297873.2
12.44313
-141.5283
12.40618
1.088518
采用LM检验其自相关性,结果表明仍然存在自相关。
15.06229
ProbF(1,21)
9.655776
ProbChi-Square(l)
0.0019
用残差项的二阶自回归形式重新建立模型(LSE1E1(-1)E1(-2))。
31
19802001
22afteradjustments
EK-D
1.110007
0.1725206.434089
EK-2)
■0.750850
0.187114-4.012795
0.674211
8.930848
0.657921
S.D.depen伽tvar
155.2949
90.82813
11.94232
164995.0
12.04151
■129.3656
11.96569
1.857279
再次用LM检验,此时P值达到,落在接受域,认为误差项不存在自相
关。
Breusch-GodfreySerialCorrelationLMTest:
0.096871
Prob.F(1,19)
0.7590
0.108484
07419
可以得到残差的二阶回归式为:
人人人
从=1.1100“「]-0.7509+片
R1=0.66,5.e.=90.83
三.克服自相关
用广义最小二乘法估计回归参数。
根据残差二阶回归式的系数,对变量
GDP和M作二阶广义差分,生成新变量序列:
GENRGDGDP=*GDP(-1)+*GDP(-2)GENRGDM=*M(-1)+*M(-2)
以GDGDP、GDM为样本再次回归(LSGDMCGDGDP),得到结果输
出为:
GDM
12/08H1Time:
49
107.3024
29.117583.685142
0.0015
GDGDP
0.019912
0.00101819.56064
0.950325
534.5345
0.947841
S.D.dependenMr
395.4624
S.E.ofregres引on
90.31710
11.93104
163143.6
12.03022
■129.2414
11.95440
382.6148
Durbin-Watsonstat
1.881941
LM检验结果如下,已经很好地克服了自相关性。
0reusch-GodfreySerialCorrelationLMTest:
F-stalistic
0.015155
0.9033
0.017534
Prob.Chi-Square(l)
08947
残差图为:
广义最小二乘回归结果为:
GDM=107.302+0.020GDGDP
0948/6=90.32,DW.=1.88
由于
00(1-1.1100+0.7509)=107.302
得到
0。
=164.852
故原模型的广义最小二乘估计为
M=164.852+0.020GDP
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