eviews自相关性检验

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自相关问检验的Eviews的操作方法

计量经济学实验报告实验目的：掌握自相关问题的检验以及相关的Eviews的操作方法。

实验内容：消费总量的多少主要有GDP决定。

为了考察GDP对消费总额的影响，可使用如下模型：Yi =1ββ+iX；其中，X表示GDP，Y表示消费总量。

下表列出了中国1990-2000的GDP的X与消费总额Y的统计数据。

年份GDP（X）消费总额（Y）年份GDP（X）消费总额（Y）199018319.5 11365.2 199879003.3 46405.9199121280.4 13145.9 199982673.2 49722.8199225863.7 15952.1 200089112.5 54617.2199334500.7 20182.1 2001 98592.9 58927.4199446690.7 26796 2002 107897.6 62798.5199558510.5 33635 2003 121730.3 67493.5199668330.4 40003.9 2004 142394.2 75439.7199774894.243579.4一、估计回归方程OLS法的估计结果如下：Y=2329.401+0.546950X（1.954322）（36.71110）R2=0.990446，R2=0.989711，SE=2091.475，D.W.=0.478071。

二、进行序列相关性检验（1）图示检验法（2）回归检验法一阶回归检验二阶回归检验e=1.144406e1-t－0.343796e2-t+εtt3）拉格朗日乘数（LM）检验法Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:F-statistic 29.41781 Probability 0.000038Obs*R-squared 12.63731 Probability 0.001802Test Equation:Dependent Variable: RESIDMethod: Least SquaresC 37.31393 644.3315 0.057911 0.9549X -0.002008 0.009377 -0.214144 0.8344RESID(-1) 1.744086 0.234326 7.442998 0.0000R-squared 0.842487 Mean dependent var 4.37E-12Adjusted R-squared 0.799529 S.D. dependent var 2015.396S.E. of regression 902.3726 Akaike info criterion 16.67111Sum squared resid 8957040. Schwarz criterion 16.85992Log likelihood -121.0333 F-statistic 19.61188Durbin-Watson stat 2.360720 Prob(F-statistic) 0.000101C=37.31393 x=-0.002008 RESID(-1)=1.744086 RESID(-2)= -1.088243 三、序列相关的补救Dependent Variable: DYMethod: Least SquaresDate: 12/17/12 Time: 22:07Sample(adjusted): 1991 2004Included observations: 14 after adjusting endpointsC 2369.885 789.9844 2.999914 0.0111DX 0.465880 0.029328 15.88520 0.0000R-squared 0.954604 Mean dependent var 13875.68Adjusted R-squared 0.950821 S.D. dependent var 5320.847S.E. of regression 1179.971 Akaike info criterion 17.11593Sum squared resid 16707973 Schwarz criterion 17.20722Log likelihood -117.8115 F-statistic 252.3397Durbin-Watson stat 0.521473 Prob(F-statistic) 0.000000（2）科克伦-奥科特法估计模型Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/17/12 Time: 22:09Sample(adjusted): 1991 2004Included observations: 14 after adjusting endpointsC 55169.41 54542.80 1.011488 0.3335X 0.345292 0.057754 5.978675 0.0001R-squared 0.998047 Mean dependent var 43478.53 Adjusted R-squared 0.997691 S.D. dependent var 19591.16 S.E. of regression 941.3171 Akaike info criterion 16.71985 Sum squared resid 9746856. Schwarz criterion 16.85679 Log likelihood -114.0389 F-statistic 2810.040。

eviews-4.自相关解析

三、序列相关性的后果
计量经济学模型一旦出现序列相关性，如果仍采用OLS 法估计模型参数，则OLS估计量仍然是线性无偏估计量，但是会产生下列不良后果：
1、参数估计量非有效
因为，在有效性证明中利用了 E(UU’)=2I 即同方差性和无序列相关假设。
证明：
ˆ k t t 1 1
ˆ ) E[ ˆ E( ˆ )]2 E( ˆ )2 var( 1 1 1 1 1
~ Y (Yˆ )ˆ e e i Yi (iY0ls)
t t
t ols
然后，通过分析这些“近似估计量”之间的相关性，以判断随机误差项是否具有序列相关性。
自相关的检验方法

检验自相关的方法也可以分为两种：一种是图示法，另一种是检验方法。
（一）图示法

由于回归残差 e 可以作为随机项 u t 的估计量， ut t 的性质可以从 e 的性质中反映出来。我们可以通 t 过观察残差是否存在自相关来判断随机项是否存在自相关。
ts
经济变量以正相关居多，所以此项多为正数
ˆ ˆ) var( ) var( 1 1
2、变量的显著性检验失去意义
在变量的显著性检验中，统计量是建立在参数方差正确估计基础之上的，这只有当随机误差项具有同方差性和无序列相关时才能成立。
如果存在序列相关，参数估计量的方差出现偏误（偏大或偏小），t检验就失去意义。其他检验也是如此。
称ut具有一阶自回归形式。比如:

ut 1ut 1 vt
满足经典假设
由于序列相关性经常出现在以时间序列为样本的模型中，因此，本节用下标t代表i。
ut 1ut 1 vt
ˆ1
u u

【免费下载】eviews自相关性检验

实验五自相关性【实验目的】掌握自相关性的检验与处理方法。

【实验内容】利用表5-1资料，试建立我国城乡居民储蓄存款模型，并检验模型的自相关性。

表5-1 我国城乡居民储蓄存款与GDP 统计资料（1978年＝100）年份存款余额Y GDP 指数X 年份存款余额YGDP 指数X1978210.60100.019895146.90271.31979281.00107.619907034.20281.71980399.50116.019919107.00307.61981523.70122.1199211545.40351.41982675.40133.1199314762.39398.81983892.50147.6199421518.80449.319841214.70170.0199529662.25496.519851622.60192.9199638520.84544.119862237.60210.0199746279.80592.019873073.30234.0199853407.47638.219883801.50260.7【实验步骤】一、回归模型的筛选⒈相关图分析SCAT X Y相关图表明，GDP 指数与居民储蓄存款二者的曲线相关关系较为明显。

现将函数初步设定为线性、双对数、对数、指数、二次多项式等不同形式，进而加以比较分析。

⒉估计模型，利用LS 命令分别建立以下模型⑴线性模型： LS Y C Xx y5075.9284.14984ˆ+-= (-6.706) (13.862)=t ＝0.9100 F ＝192.145 S.E ＝5030.8092R ⑵双对数模型：GENR LNY=LOG(Y)GENR LNX=LOG(X)LS LNY C LNXx yln 9588.20753.8ˆln +-= (-31.604) (64.189)=t ＝0.9954 F ＝4120.223 S.E ＝0.12212R ⑶对数模型：LS Y C LNXx yln 82.236058.118140ˆ+-= (-6.501) (7.200)=t ＝0.7318 F ＝51.8455 S.E ＝8685.0432R ⑷指数模型：LS LNY C Xx y010005.03185.5ˆln += (23.716) (14.939)=t ＝0.9215 F ＝223.166 S.E ＝0.50492R ⑸二次多项式模型：GENR X2=X^2LS Y C X X221966.05485.4456.2944ˆx x y+-= (3.747) (-8.235) (25.886)=t ＝0.9976 F ＝3814.274 S.E ＝835.9792R ⒊选择模型比较以上模型，可见各模型回归系数的符号及数值较为合理。

eviews时间序列一阶自相关检验命令

eviews时间序列一阶自相关检验命令在EViews中，我们可以使用AR（p）模型来进行时间序列的一阶自相关检验。

AR（p）模型表示自回归模型，其中p表示阶数。

一阶自相关检验是用来确定时间序列数据是否存在自相关性。

自相关是指序列中一个值与其在时间上前一时刻的值之间的相关性。

在时间序列分析中，我们希望序列的值是彼此相互独立的，因此自相关性可能会影响我们对序列的分析和预测。

在EViews中，可以通过以下步骤来进行一阶自相关检验：1.打开EViews软件并导入时间序列数据。

2.在EViews主菜单中选择“Quick/Estimate Equation”（快速估计方程）。

3.在“Equation Specification”（方程规范）对话框中，输入要估计的模型。

例如，如果要进行一阶自相关检验，则可以输入模型“y c ar(1)”。

- “y”表示被解释变量。

- “c”表示常数项。

- “ar(1)”表示自回归项，其中1表示阶数。

4.单击“OK”按钮以估计模型。

5.将结果显示为估计方程的系数，t统计量，R-squared（R平方值）等。

在估计方程后，EViews将为我们提供一阶自相关检验的结果。

重要的统计值包括Jarque-Bera（JB）统计量、ARCH LM检验、DW统计量等。

- Jarque-Bera（JB）统计量是用来检验数据是否服从正态分布。

如果JB统计量的p值小于0.05，则我们可以拒绝原假设，即数据不服从正态分布。

- ARCH LM检验旨在检验序列中是否存在异方差性。

如果ARCH LM 统计量的p值小于0.05，则我们可以拒绝原假设，即序列中存在异方差性。

- Durbin-Watson（DW）统计量是用来检验序列的自相关性。

DW统计量的值介于0和4之间，如果DW值接近于2，则表示序列不存在一阶自相关。

除了上述统计量之外，EViews还提供了其他有关模型估计的信息，包括系数的标准误差、置信区间、F统计量和R平方等。

EVIEWS序列相关检验2介绍

（2）构造统计量：
一阶自回归模型μi=ρμi‐1+εi
的参数估计。
n
∑ (e%t − e%t−1 )2
D.W . = t=2 n
∑ e%t2
t =1
展开D.W.统计量：
∑ ∑ ∑ n
e~t2 +
n
e~t
2 −1
−2
n
e~t e~t−1
D.W . = t=2
t=2
t=2
∑n e~t2
t =1
（*）
n
（多种函数形式进行试验）
• （3）对不同形式模型进行OLS参数估计，如果检验的结果都不显著，则表明不相关
• 工作量大、繁琐
et = ρet−1 + vt
常用的函数形式主要有
et
=
ρ
e2 t −1
+ vt
et = ρ1et−1 + ρ2et−2 + vt
et = ρ et−1 + vt
et = ρ / et−1 + vt
t=2
=ρ
n
n
∑ ∑ e%t2
e%
2 t−
1
t =1
t =1
∑n ~et ~et−1
D.W . ≈ 2(1 − t=2
) ≈ 2(1 − ρ )
∑n ~et2
t =1
（3）检验自相关性：
Q−1 ≤ ρ ≤ 1 ∴0 ≤ DW ≈ 2(1− ρ) ≤ 4
完全一阶正相关，即ρ=1，则 D.W.≈ 0 完全一阶负相关，即ρ= -1, 则 D.W.≈ 4 完全不相关，即ρ=0，则 D.W.≈2
n
n
∑ ∑ ∑ 当n较大时， e%t2 e%t2−1 e%t2 大致相等，

eviews回归分析结果解读

eviews回归分析结果解读EViews回归分析结果解读：一、模型验证1.残差检验：通过残差的自相关检验来评估模型拟合的效果。

EViews 提供的残差检验的指标主要有自相关系数（AC）、均值偏差（PD）和多元偏差（MD）等，通过综合这三个指标来验证模型的优度。

2.残差的正态性检验：通过对残差的正态检验，来判断模型是否拟合得合适。

EViews绘出的正态性检验图，其上四象限内的残差数据点簇应该尽可能集中在图中心。

3.异方差性检验：这是检验模型拟合优度的另一种用法，主要依靠残差曲线的图形显示。

异方差的判定参考指标主要有自相关（ACF）和偏度（SKEW），此外还可以看“逐步残差图”。

二、系数验证1.系数绝对值：通过检验系数，来确定模型中每个变量的解释力。

系数的绝对值越大，说明该变量对模型影响越大。

2.系数t检验：系数t检验主要用来检验回归分析模型中，系数中存在的显著性关系。

EViews通过给出系数的t值和概率值来做检验，如果概率值小于一定的显著性水平，则该系数的t值就具有统计学显著性，表明变量与目标变量有关系。

3.系数F检验：F检验用来检验模型均方根残差对应回归方程变量对解释能力的贡献程度。

F检验的结果反映了模型在拟合中的效果，当F值较大时，说明模型所用的变量都有较强的解释能力。

三、模型优度1.R平方：R平方指的是回归方程对于平均自变量的拟合程度。

它衡量的是样本内变量和预期值之间的相似程度，R平方越大，模型对数据的拟合度越高。

2.拟合误差：拟合误差指的是拟合出来的模型误差，它反映了独立变量与因变量之间存在的不确定性。

拟合误差越小，说明模型拟合效果越好。

3.解释力：这是一个衡量模型效果的比率，主要反映模型对数据集中变量对解释能力，一般要在0.7以上才有一定的参考价值。

四、回归方程概况回归方程概况意指模型中因变量的各种参数，如常数项a0、斜率a1以及误差项的统计量。

这些参数的准确性和完整度将影响到模型的拟合程度和预测能力。

eviews-4.自相关

存在正自相关
dL<DW<dU
dU <DW<4－dU 4－dU <DW<4－ dL 4－dL <DW<4
不能确定
无自相关不能确定存在负自相关
正相关
不确定
无自相关
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ不确定
负相关
0
dL
dU
2
4-dU
4-dL
4
d
LM检验（Breusch-Godfrey BG）

对于多元回归模型
Yt 0 1 X1t 2 X 2t k X kt ut
（1）随机误差项ui为一阶自回归形式：
ui=ui-1+i
（2）回归模型中不应含有滞后因变量作为解释
变量，即不应出现下列形式：
Yi=0+1X1i+kXki+Yi-1+ui
（3）样本容量应充分大(T>15)
Durbin-Watson检验思想

原假设：H0: =0，即不存在一阶自回归，构如下造统计量：
3、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，当模型出现序列相关性时，它的预测功能失效。
四、自相关性的检验
基本思路:
~ ei 表示： “近似估计量” ，用首先，采用OLS法估计模型，得到残差作为随
机误差项的估计。
首先，采用 OLS 法估计模型，以求得随机误差项的自相关性检验方法有多种，但基本思路相同：
ts
经济变量以正相关居多，所以此项多为正数
ˆ ) var( ) ˆ var(
1 1
2、变量的显著性检验失去意义

eviews序列相关稳健标准误法

Eviews序列相关稳健标准误法序言Eviews是一种广泛使用的统计分析工具，具有强大的序列分析功能。

在进行序列分析时，我们经常要考虑序列的相关性及其稳健性。

本文将重点介绍Eviews中序列相关稳健标准误法的原理和应用。

一、序列相关性的概念及检验方法1.1 序列相关性的概念在时间序列分析中，序列相关性是指序列中各个观测值之间的相关关系。

如果序列中的观测值之间存在一定的相关性，那么我们就需要考虑相关性对模型估计和预测的影响。

1.2 序列相关性的检验方法在Eviews中，我们可以通过计算序列的自相关系数和偏自相关系数来检验序列相关性。

自相关系数是指序列与其自身滞后期的相关系数，而偏自相关系数则是通过排除中间滞后项的影响来计算序列间的相关系数。

二、序列相关稳健标准误法的原理2.1 序列相关稳健标准误法的概念在实际应用中，我们经常遇到序列中存在的异方差性和相关性问题。

传统的OLS估计方法在存在序列相关性和异方差性时会导致估计量的无偏性和有效性受到影响。

为了解决这一问题，引入了序列相关稳健标准误法。

2.2 序列相关稳健标准误法的原理序列相关稳健标准误法通过调整OLS估计量的标准误来适应序列相关性和异方差性的存在。

在Eviews中，我们可以通过设置相关稳健标准误来进行估计，以提高估计量的有效性和精确度。

三、Eviews中序列相关稳健标准误法的应用3.1 Eviews中设置序列相关稳健标准误的步骤在Eviews中，设置序列相关稳健标准误非常简单。

用户只需在进行估计时选择相关稳健标准误选项即可，Eviews会自动对估计量进行调整。

3.2 序列相关稳健标准误法的优势相比于传统的OLS估计方法，序列相关稳健标准误法能够更好地适应序列相关性和异方差性的存在，提高了估计量的精确度和有效性。

在实际应用中，我们更倾向于使用序列相关稳健标准误法来进行序列分析。

结论通过本文的介绍，我们了解了序列相关稳健标准误法在Eviews中的应用。

案例3利用Eviews4.0检验一阶自相关并消除自相关

案例3利用Eviews4.0检验一阶自相关并消除自相关一、实验目的本实验着重介绍如何检模型中是否存在自相关，如果存在自相关应该如何消除自相关。

主要步骤该实验主要的步骤可以用如下的框图来表示:三、一个示例本示例的数据请参见第一个示例的内容，试建立模型，并检验该模型是否存在自相关，如果存在请给予消除。

解：1、首先建立一个工作文件，采用命令方法为：WORKFILE MYFILE A 1985 2005建立一个MFFILE 的工作文件，然后输入变量数据，命令为：DATA X Y其中Y 代表支出，X 代表收入。

打开电子表格后，输入表中的数据。

2、经济理论表明，消费性支出为可支配收入的线性函数，所以可以建立一个以消费性支出为因变量可支配收入为自变量的计量模型，即：Y = \iX ；3、为了进一步确定它们之间是否具备线性形式，可以建立两者的散点图，首先把变量建立一个组，命令为：GROUP MG X Y该组为MG 建立的图形的命令为：MG.SCAT显然两者的线性关系比较显著，进一步计算两者的相关系数为二、本实验的0.999552，使用的命令为： MG.COR从而可以建立线性回归模型形式。

4、使用命令建立回归模型为：EQUATION EQ1.LS Y C X同时得到如下的回归估计结果：Samplefadjusted): 1995 2004Included obseivatians: 20 after adjusting endlpoinlsVariable Coefficient Std Error t-Statistic ProbC 176.766626.80411 6.5S4763 0.0000X0756666 0.006616 137 1753 0.0000R-squared Mean dependent var3233 946Adjusted R-squared 0.998891 S.D. dependentvar 2096.656S E. of regression 66.59812 Akaike info criterion 11 32907Sum squared resid 79835.57Schwarz criterion 11.42944Log likelihood -111.2907F-statistic10B17.OGDurbin-Wats&ri st at O.a94655 P no b(F-statistic) 0.000000显然得到两个模型的参数估计分别为176.7668、0.756668，所以可以初步得到两者的线性回归模型为：Y=176.7668+0.756668X5、首先从经济意义上来说，176.7668为基本支出，符合经济理论要求，0.756668为消费倾向，也符合有关经济理论要求，所以整个模型符合经济理论要求；从显著性检验角度来说，参数的显著性检验和回归模型的整体线性性检验也都显著，所以显著性检验也通过；关于计量检验这里不论述，假设通过，所以可以认为该模型通过了所有检验。

eviews异方差、自相关检验与解决办法

eviews异方差、自相关检验与解决办法一、异方差检验：1．相关图检验法LS Y C X 对模型进行参数估计GENR E=RESID 求出残差序列GENR E2=E^2 求出残差的平方序列SORT X 对解释变量X排序SCAT X E2 画出残差平方与解释变量X的相关图2．戈德菲尔德——匡特检验已知样本容量n=26，去掉中间6个样本点（即约n/4），形成两个样本容量均为10的子样本。

SORT X 将样本数据关于X排序SMPL 1 10 确定子样本1LS Y C X 求出子样本1的回归平方和RSS1SMPL 17 26 确定子样本2LS Y C X 求出子样本2的回归平方和RSS2计算F统计量并做出判断。

解决办法3．加权最小二乘法LS Y C X 最小二乘法估计，得到残差序列GRNR E1=ABS(RESID) 生成残差绝对值序列LS(W=1/E1) Y C X 以E1为权数进行加权最小二成估计二、自相关1．图示法检验LS Y C X 最小二乘法估计，得到残差序列GENR E=RESID 生成残差序列SCAT E(-1) E et—et-1的散点图PLOT E 还可绘制et的趋势图2．广义差分法LS Y C X AR(1) AR(2)首先，你要对广义差分法熟悉，不是了解，如果你是外行，我奉劝你还是用eviews来做就行了，其实我想老师要你用spss无非是想看你是否掌握广义差分，好了，废话不多说了。

接着，使用spss16来解决自相关。

第一步，输入变量，做线性回归，注意在Liner Regression 中的Statistics中勾上DW，在save中勾Standardized，查看结果，显然肯定是有自相关的（看dw值）。

第二步，做滞后一期的残差，直接COPY数据（别告诉我不会啊），然后将残差和滞后一期的残差做回归，记下它们之间的B指（就是斜率）。

第三步，再做滞后一期的X1和Y1，即自变量和因变量的滞后一期的值，也是直接COPY。

自相关问检验的Eviews的操作方法

计量经济学实验报告实验目的：掌握自相关问题的检验以及相关的Eviews的操作方法。

实验内容：消费总量的多少主要有GDP决定。

为了考察GDP对消费总额的影响，可使用如下模型：Yi =1ββ+iX；其中，X表示GDP，Y表示消费总量。

下表列出了中国1990-2000的GDP的X与消费总额Y的统计数据。

计量经济学EViews自相关检验及修正实验报告

自相关问题的检验与修正【实验目的与要求】熟练使用EViews软件进行计量分析，理解自相关的检验和估计的基本方法【实验准备】1.自相关的基本概念：若Cov(u i,u j)=E(u i uj)=0(i≠j)不成立，即线性回归模型扰动项的方差—协方差矩阵的非主对角线元素不全为零，则称为扰动项自相关，或序列相关（serial correlation）2.自相关的后果：（1）在扰动项自相关的情况下，尽管OLS估计量仍为无偏估计量，但不再具有最小方差的性质，即不是BLUE。

（2）OLS估计量的标准误差不再是真实标准误差的无偏估计量，使得在自相关的情况下，无法再信赖回归参数的置信区间或假设检验的结果。

3.检验自相关的基本方法：残差检验、D.W检验、Q检验4.自相关的修正方法：广义差分法。

【实验内容】1.利用实验数据建立实际有效汇率REER对名义有效汇率NEER的一元回归模型，根据残差检验、D.W 检验、Q检验判别是否存在自相关。

2.利用实验数据，建立中国出口EX对中国进口IM的一元回归模型，根据残差检验、D.W检验、Q 检验判别是否存在自相关。

3.如果检验结果为存在自相关，根据残差检验和D.W检验估计一阶自相关系数。

4.根据估计出的一阶自相关系数，利用广义差分法估计模型。

5.对利用广义差分法估计得到的模型，根据残差检验、D.W检验、Q检验判别是否存在自相关。

6.对实际有效汇率REER对名义有效汇率NEER和中国出口EX对中国进口IM的一元回归模型，根据残差检验和Q检验判别是否存在高阶自相关。

7.如果检验结果为存在高阶自相关，根据残差检验估计高阶自相关系数。

8.根据估计出的高阶自相关系数，利用广义差分法估计模型。

9.对利用广义差分法估计得到的模型，根据残差检验和Q检验判别是否存在高阶自相关。

10.对在同样数据基础上得到的不同模型进行比较分析。

以下实验数据为1980-2003年人民币名义有效汇率（NEER）和实际有效汇率（REER）的数据（来源于国际货币基金组织出版的国际金融统计（IFS））和1982-2002年中国出口（EX）和进口（IM）（单位：亿美元）的数据（来源于中国商务部网站）。

EVIEWS序列相关检验2介绍

EVIEWS序列相关检验2介绍
Eviews序列相关检验（Serial Correlation Test）使用EViews可
以快捷方便地进行序列相关检验。

该工具可以使用不同的统计检验来检验
序列数据中是否存在自相关性。

一、检验原理
序列相关检验，也称为自相关检验，用于检查序列数据中是否存在其
中一种自相关性。

假设序列数据由一个残差过程组成，其中残差经过自相
关过程。

自相关过程指的是延迟和移动残差之间的关系（即序列数据可能
存在其中一种趋势或周期性变化）。

序列相关检验的目的是检测残差序列
是否存在自相关性，以及其是否具有统计学意义。

二、序列相关检验方法
使用EViews可以实现以下几种序列相关检验方法：
1）Durbin-Watson法：该测试方法使用差分来计算系数，并计算残差。

如果系数的值落在特定的范围之内，则说明残差具有显著的自相关特性。

此外，Durbin-Watson法还可以用于检查残差是否具有趋势或移动性。

2）Dickey-Fuller测试：该测试法基于假设残差序列是一个时变趋
势的非周期性过程。

假如该假设成立，则可以拟合一个线性模型，用于描
述残差的趋势，然后通过相关指标来评估该模型的拟合程度。

3）Cum-Sum法：该测试法基于假设残差序列具有定常性质，即残差
中可能存在其中一种移动性。

eviews时间序列一阶自相关检验命令

eviews时间序列一阶自相关检验命令摘要：一、引言二、eviews 时间序列一阶自相关检验命令介绍1.语法结构2.参数说明三、eviews 时间序列一阶自相关检验命令实例1.数据准备2.命令执行3.结果解读四、结论正文：一、引言在时间序列分析中，自相关系数检验是评估时间序列数据之间关系的重要方法。

eviews 作为一款强大的时间序列分析软件，提供了丰富的自相关系数检验命令。

本文将详细介绍eviews 时间序列一阶自相关检验命令及其应用。

二、eviews 时间序列一阶自相关检验命令介绍1.语法结构eviews 时间序列一阶自相关检验命令为：ACF(depvar, type, lags, options)其中：- depvar：因变量（时间序列数据）- type：自相关系数类型，包括"ACF"（自相关系数）和"CCF"（偏自相关系数）- lags：滞后阶数- options：可选参数，如"plot"（绘制自相关系数图）2.参数说明在上述语法结构中，depvar 表示需要进行自相关检验的时间序列数据，type 表示需要计算的自相关系数类型，lags 表示需要计算的滞后阶数。

options 为可选参数，用于指定是否绘制自相关系数图等。

三、eviews 时间序列一阶自相关检验命令实例1.数据准备假设我们已经得到了一个时间序列数据集，包含以下变量：- 时间（time）- 因变量（y）2.命令执行我们可以通过以下命令计算时间序列一阶自相关系数：ACF(y, ACF, 1)该命令表示计算y 变量的一阶自相关系数（ACF），滞后阶数为1。

3.结果解读命令执行后，eviews 会显示计算得到的自相关系数结果。

对于一阶自相关系数，我们主要关注其p 值。

如果p 值小于显著性水平（通常为0.05），则说明因变量与自身存在显著的正相关或负相关关系；反之，则无法拒绝原假设，认为因变量与自身不存在显著的相关关系。

EVIEWS序列相关检验2介绍

变换原模型：用D-1左乘（1）式
D−1Y = D−1 X β + D−1μ (*)
令 X* = D−1X , Y* = D−1Y
Y* = X*β + μ*
该模型具有同方差性和随机误差项互相独立性：
E(μ*μ*′ ) = E(D−1μμ′D−1′ ) = D−1E(μμ′)D−1′
= σ I = D−1σ 2ΩD−1′ = D−1σ 2DD′D′−1
古典回归模型基本假定的随机误差项。
将模型滞后一期，得
Yt−1 = b0 + b1 X t−1 + μt−1
乘ρ
Yt − ρYt−1 = b0 (1− ρ ) +b1( X t − ρ X t−1) + (μt − ρμt−1)
⎧ ⎨ ⎩
Y * = Yt − ρYt−1 X * = X t − ρ X t−1
（多种函数形式进行试验）
• （3）对不同形式模型进行OLS参数估计，如果检验的结果都不显著，则表明不相关
• 工作量大、繁琐
et = ρet−1 + vt
常用的函数形式主要有
et
=
ρ
e2 t −1
+ vt
et = ρ1et−1 + ρ2et−2 + vt
et = ρ et−1 + vt
et = ρ / et−1 + vt
不能确定
注意：是否取到等号
不正能相确关定
0 dL dU
无
自
不
相关
能确负定相
关
2 4‐dU 4‐dL 4
•DW的局限： •1阶；有两个无法判断的区域；不适用于联立方程组模型中各单一方程随机误差项序列相关的检验；不适用于含有滞后被解释变量的情况

eviews自相关系数

eviews自相关系数Eviews自相关系数自相关系数是一种用于研究时间序列数据中自变量和因变量之间关系的统计指标。

在Eviews软件中，自相关系数可以通过自相关函数来计算和分析。

自相关函数是衡量时间序列数据与其自身滞后版本之间相关性的统计函数。

它可以帮助我们了解时间序列数据中的趋势和周期性。

在Eviews软件中，我们可以通过选择“Quick/Estimate Equation”来进行自相关系数的计算。

在这个窗口中，我们可以选择需要进行自相关系数分析的变量，并设置滞后阶数。

自相关系数的计算是基于以下假设的：数据是平稳的，即均值和方差不随时间变化。

如果数据不平稳，我们需要进行差分运算，将其转化为平稳序列，然后再进行自相关系数的计算。

在Eviews中，自相关系数的取值范围是-1到1之间。

当自相关系数接近1时，表示变量之间存在正相关关系；当自相关系数接近-1时，表示变量之间存在负相关关系；当自相关系数接近0时，表示变量之间不存在线性相关关系。

在实际应用中，自相关系数可以用于判断时间序列数据是否存在自相关性。

如果自相关系数显著不等于0，则可以认为数据存在自相关性。

通过分析自相关系数，我们可以了解时间序列数据中的趋势和周期性，从而预测未来的变化趋势。

Eviews软件还提供了自相关系数的图表展示功能。

我们可以选择“View/Graphs/Residual Diagnostics”来查看自相关系数图。

在这个图表中，横坐标表示滞后阶数，纵坐标表示自相关系数的值。

通过观察图表的走势，我们可以进一步了解时间序列数据中的自相关性。

Eviews是一款强大的统计分析软件，可以帮助我们计算和分析时间序列数据中的自相关系数。

通过对自相关系数的计算和分析，我们可以了解时间序列数据中的趋势和周期性，从而进行未来的预测和决策。

希望本文对你理解Eviews自相关系数的计算和分析有所帮助。

如果你有任何问题或需要进一步了解，请随时提问。

计量经济学实验《自相关性的检验与补救》

实验三：自相关性的检验与补救【实验目的】1、熟悉计量经济学软件包EViews；2、理解自相关性的不良后果；3、掌握检验自相关性的若干方法及基本操作；4、掌握自相关性的补救方法及基本操作。

【实验类型】验证型【实验软硬件要求】计量经济学软件包EViews、微型计算机【实验内容】为了考察股票市场的繁荣程度与宏观经济运行情况之间的关系，取股票价格指数（Y）与国内生产总值（X），建立简单线性回归模型Y i=β1+β2X i+u i。

现请按照下列步骤完成实验三，每个步骤要写出操作过程：（1）打开EViews，新建适当的工作文件夹；打开Eviews后，依次点击File－New－Workfile，新建一个时间序列数据（Dated-regular frequencied）类型的文件，频率选择年度（Annual），键入起止日期1981-2006，点击ok，新建工作文件夹完成（2）在工作文件夹中新建变量X和Y，并输入数据；依次点击Objects－New Object，对象类型选择序列（Series），并输入序列名Y，点击OK，重复以上操作，新建系列对象X。

新建系列对象完成后如图按住ctrl并同时选定X和Y，用鼠标右击选择open—as group，点击Edit ＋/－开始编辑，输入数据，数据输入完毕再点击Edit＋/－一次。

数据输入后如图（3）用OLS法对模型Y i=β1+β2X i+u i做参数估计，将估计结果保存在工作文件夹中，命名为eq01，写出操作过程和回归分析报告；在窗口空白处输入：ls y c x ，回车，得到结果如图回归分析报告：Ŷi = -2123.864 + 0.784106Xi(324.8012) (0.041276)t = (-6.538966) (18.99680)P = 0.000000R2 = 0.937643 F=360.8784D.W.= 0.440822 n=26（4）采用图示法检验该模型的自相关性，将图片保存在工作夹中，命名为graph01，按检验步骤写出操作过程，并画出图像；该模型的自相关性明显吗，是正的还是负的自相关？依次点击Quick—Graph……，输入序列名resid(-1)和resid，点击OK，在弹出的对话框中选择Scatter，得到残差与滞后残差的散点图如下图由散点图可知模型的自相关性明显，是正的自相关（5）采用回归法检验该模型的自相关性，写出操作过程和回归检验法的回归分析报告，并在0.05的显著性水平下判断模型的自相关性；点击Objects－Generate Sereies，出现Generate Series by Equation窗口，在Enter equation 窗口中输入公式：e=resid，点击OK，如图在EViews工作文件窗口点击Quick——Estimate Eqution……，在模型设定对话框中输入e e(-1)，得到以当期残差为被解释变量，以滞后一期残差为解释变量的辅助回归模型回归分析报告：e = 0.768816e(-1)(0.127193)t = 6.044486P = 0.0000R2 = 0.603173P = 0.0000 < α= 0.05 ，所以该模型存在自相关性（6）在0.05的显著性水平下，采用DW法检验该模型的自相关性，写出检验步骤，并根据DW值估计一阶自相关系数；由（1）中可知 D.W.= 0.440822 K’= K-1=1 n=26查DW表可得d L=1.30 ，d U =1.46DW = 0.440822 < d L=1.30所以模型存在正的自相关性一阶自相关系数ρ≈ 1 - DW/2 = 1-0.440822/2 = 0.779589（7）在0.05的显著性水平下，采用BG法检验该模型的自相关性，先写出EViews操作过程，再根据结果写出BG检验的辅助回归估计式和nR2，最后写出BG检验的过程；双击eq01，在其工具条上选择View——Residual Diagnostics——Serial Correlation LM Test……，在Lags to include栏输入2，点击确定得到BG检验法的输出结果，如图由BG检验的输出结果可知:e t-1-0.681559e t-2辅助回归分析式：e t = -38.62611+0.006719x+1.296707nR2 = 20.09265提出原假设H0：ρ1 = ρ2 = 0α= 0.05，卡方分布的自由度p=2查卡方分布表得χ20.05(2) = 5.99则nR2 = 20.09265 > χ20.05(2) = 5.99故拒绝原假设，即原模型存在自相关（8）用广义差分法对原模型的自相关性进行补救，将估计结果保存在工作文件夹中，命名为eq02，写出操作过程和回归分析报告；在EViews工作文件窗口点击Quick——Estimate Eqution……，在模型设定对话框中依次输入Y C X ar(1)，点击OK，估计结果如下图β1 = -2914.286/（1-0.779589）= -13222.053回归分析报告:Ŷi =-13222.053 + 0.865050Xi(1192.273) (0.119983)t = (-2.444311) (7.209763)R2 = 0.975002F = 429.0384D.W.= 0.912240 n=26（9）对eq02再做BG检验，此时还有没有自相关性？双击eq02，在其工具条上选择View——Residual Diagnostics——Serial Correlation LM Test……，在Lags to include栏输入2，点击确定得到BG检验法的输出结果，如下图由输出结果可知nR2=11.85149提出原假设H0：ρ1 = ρ2 = 0α= 0.05，卡方分布的自由度p=2查卡方分布表得 20.05(2) = 5.99则nR2 = 11.85149> 20.05(2) = 5.99故拒绝原假设，即原模型依旧存在自相关（10）将工作文件夹保存在桌面，文件名为test3.wfl。

eviews自相关性检验

实验五自相关性【实验目的】掌握自相关性的检验与处理方法。

【实验内容】利用表5-1资料，试建立我国城乡居民储蓄存款模型，并检验模型的自相关性。

【实验步骤】一、回归模型的筛选⒈相关图分析SCAT X Y相关图表明，GDP指数与居民储蓄存款二者的曲线相关关系较为明显。

现将函数初步设定为线性、双对数、对数、指数、二次多项式等不同形式，进而加以比较分析。

⒉估计模型，利用LS命令分别建立以下模型⑴线性模型：LS Y C Xt (-6.706) (13.862)=2R＝0.9100 F＝192.145 S.E＝5030.809⑵双对数模型：GENR LNY=LOG(Y)GENR LNX=LOG(X)LS LNY C LNXt (-31.604) (64.189)=2R＝0.9954 F＝4120.223 S.E＝0.1221⑶对数模型：LS Y C LNX=t (-6.501) (7.200)2R ＝0.7318 F ＝51.8455 S.E ＝8685.043 ⑷指数模型：LS LNY C X=t (23.716) (14.939)2R ＝0.9215 F ＝223.166 S.E ＝0.5049 ⑸二次多项式模型：GENR X2=X^2 LS Y C X X2=t (3.747) (-8.235) (25.886)2R ＝0.9976 F ＝3814.274 S.E ＝835.979 ⒊选择模型比较以上模型，可见各模型回归系数的符号及数值较为合理。

各解释变量及常数项都通过了t 检验，模型都较为显著。

除了对数模型的拟合优度较低外，其余模型都具有高拟合优度，因此可以首先剔除对数模型。

比较各模型的残差分布表。

线性模型的残差在较长时期内呈连续递减趋势而后又转为连续递增趋势，指数模型则大体相反，残差先呈连续递增趋势而后又转为连续递减趋势，因此，可以初步判断这两种函数形式设置是不当的。

而且，这两个模型的拟合优度也较双对数模型和二次多项式模型低，所以又可舍弃线性模型和指数模型。