检验和消除异方差和自相关的报告
异方差、自相关检验及修正
异方差、自相关的检验与修正实验目的：通过对模型的检验掌握异方差性问题和自相关问题的检验方法及修正的原理，以及相关的Eviews 操作方法。
模型设定：εβββ+++=23121i i i X X YYi----人均消费支出X1--从事农业经营的纯收入X2--其他来源的纯收入 中国内地2006年各地区农村居民家庭人均纯收入与消费支出 单位：元 城市 y x1 x2 城市 y x1 x2 北京 5724.5 958.3 7317.2 湖北 2732.5 1934.6 1484.8 天津 3341.1 1738.9 4489 湖南 3013.3 1342.6 2047 河北 2495.3 1607.1 2194.7 广东 3886 1313.9 3765.9 山西 2253.3 1188.2 1992.7 广西 2413.9 1596.9 1173.6 内蒙古 2772 2560.8 781.1 海南 2232.2 2213.2 1042.3 辽宁 3066.9 2026.1 2064.3 重庆 2205.2 1234.1 1639.7 吉林 2700.7 2623.2 1017.9 四川 2395 1405 1597.4 黑龙江 2618.2 2622.9 929.5 贵州 1627.1 961.4 1023.2 上海 8006 532 8606.7 云南 2195.6 1570.3 680.2 江苏 4135.2 1497.9 4315.3 西藏 2002.2 1399.1 1035.9 浙江 6057.2 1403.1 5931.7 陕西 2181 1070.4 1189.8 安徽 2420.9 1472.8 1496.3 甘肃 1855.5 1167.9 966.2 福建 3591.4 1691.4 3143.4 青海 2179 1274.3 1084.1 江西 2676.6 1609.2 1850.3 宁夏 2247 1535.7 1224.4 山东 3143.8 1948.2 2420.1 新疆 2032.4 2267.4 469.9 河南 2229.3 1844.6 1416.4 数据来源：《中国农村住户调查年鉴（2007）》、《中国统计年鉴（2007）》参数估计：估计结果如下：2709030.01402097.01402.728X X Y ++=Λ(2.218) (2.438) (16.999) 922173.02=R D.W.=1.4289 F=165.8853 SE=395.2538实验步骤：一、检查模型是否存在异方差1．图形分析检验(1)散点相关图分析分别做出X1和Y 、X2和Y 的散点相关图，观察相关图可以看出，随着X1、X2的增加，Y 也增加，但离散程度逐步扩大，尤其表现在X1和Y .这说明变量之间可能存在递增的异方差性。
计量经济学实验报告
上海海关学院
实验报告
实验课程名称 __ 计量经济学_ _
指导教师姓名 __ 高军______
学生姓名＿＿王圣＿＿＿
学生专业班级＿＿税收1401 ＿＿
填写日期＿＿2017.6.10
四、模型设定
为分析建筑业企业利润总额（Y）和建筑业总产值(X)的关系，作如下散点图：
Y i=2.368138+0.034980X i (9.049371) (0.001754)
检验
F=；查表可得
绝原假设，此即表明模型存在异方差。
表.用权数w2的结果
(3) w3=1/x^0.5
经估计检验发现用权数w2的效果最好。
可以看出，运用加权最小二乘法消除了异方检验均显著，F检验也显著，即估计结果为
表示国内生产总值。
三、检验自相关
该回归方程可决系数较高，回归系数显著。
dL=1.316,dU=1.469, DW<dL,
，说明在
4.利用EViews软件作如图残差图
LM=TR²=27×0.517409=13.970043，其中p 值为0.0009，表明存在自相关。
自相关问题的处理
由最终模型可知，中国进口需求总额每增加1亿元，平均说来国内生产总值
20。
自相关和异方差处理顺序
自相关和异方差处理顺序引言自相关和异方差是时间序列分析中常见的两种问题，它们影响了模型的准确性和可靠性。
在进行时间序列建模时，需要处理这些问题，以确保模型的有效性。
本文将深入探讨自相关和异方差处理的顺序，并讨论不同处理顺序的影响。
什么是自相关和异方差自相关自相关是指时间序列中当前观测值与之前观测值之间的相关性。
它衡量的是时间序列中各个观测值之间的依赖关系。
自相关可以用自相关函数（ACF）图来表示，通过观察ACF图，可以判断时间序列是否存在自相关。
异方差异方差是指时间序列中方差不稳定的特征。
在时间序列中，方差可能随着时间的推移发生变化，这会导致模型的拟合不准确。
异方差可以用方差函数（VCF）图来表示，通过观察VCF图，可以判断时间序列是否存在异方差。
自相关和异方差处理的重要性自相关和异方差对时间序列建模的准确性和可靠性有重要影响，它们需要被处理以获得可靠的模型结果。
•自相关的存在会导致参数估计不准确，预测结果失真。
如果存在自相关，模型会无法捕捉到序列的真实动态，导致预测结果不准确。
•异方差使得模型的残差不符合正态分布，违背了建模的基本假设。
这会使得模型的显著性检验和置信区间估计不可靠，影响模型的有效性。
因此，为了获得可靠的模型结果，需要对自相关和异方差进行处理。
自相关和异方差处理顺序的影响自相关和异方差的处理顺序会对最终的模型结果产生影响。
不同的处理顺序可能导致不同的模型结构和参数估计。
先处理自相关后处理异方差如果先处理自相关再处理异方差，可能会导致如下影响：1.自相关处理可能会改变时间序列的动态特征。
当我们去除自相关时，可能会削弱序列中的一些重要信息，导致模型无法准确捕捉到序列的动态变化。
2.异方差处理可能会影响自相关的结构。
当我们对残差进行异方差处理时，可能会改变残差序列的结构，从而使得自相关的估计失真。
先处理异方差后处理自相关如果先处理异方差再处理自相关，可能会产生如下影响：1.异方差处理可能改变原始序列的动态特征。
多元线性回归实验报告
实验题目：多元线性回归、异方差、多重共线性实验目的：掌握多元线性回归的最小二乘法，熟练运用Eviews软件的多元线性回归、异方差、多重共线性的操作，并能够对结果进行相应的分析。
实验内容：习题3.2，分析1994-2011年中国的出口货物总额（Y）、工业增加值（X2）、人民币汇率（X3），之间的相关性和差异性，并修正。
实验步骤：1.建立出口货物总额计量经济模型：错误！未找到引用源。
（3.1）1.1建立工作文件并录入数据，得到图1图1在“workfile"中按住”ctrl"键，点击“Y、X2、X3”，在双击菜单中点“open group”,出现数据表。
点”view/graph/line/ok”,形成线性图2。
图21.2对（3.1）采用OLS估计参数在主界面命令框栏中输入ls y c x2 x3，然后回车，即可得到参数的估计结果，如图3所示。
图 3根据图3中的数据，得到模型（3.1）的估计结果为（8638.216）（0.012799）（9.776181）t=(-2.110573) (10.58454) (1.928512)错误！未找到引用源。
错误！未找到引用源。
F=522.0976从上回归结果可以看出，拟合优度很高，整体效果的F检验通过。
但当错误！未找到引用源。
=0.05时，错误！未找到引用源。
=错误！未找到引用源。
2.131.有重要变量X3的t检验不显著，可能存在严重的多重共线性。
2．多重共线性模型的识别2.1计算解释变量x2、x3的简单相关系数矩阵。
点击Eviews主画面的顶部的Quick/Group Statistics/Correlatios弹出对话框在对话框中输入解释变量x2、x3，点击OK，即可得出相关系数矩阵（同图4）。
相关系数矩阵图4由图4相关系数矩阵可以看出，各解释变量相互之间的相关系数较高，证实解释变量之间存在多重共线性。
2.2多重共线性模型的修正将各变量进行对数变换，在对以下模型进行估计。
多重共线性和自相关的检验和解决
《计量经济学》课程实训项目报告项目名称多重共线性和自相关的检验及解决方法实训日期2012.11.23 实训人53 班级统计1005 学号1004100508 指导教师张维群应用软件SPSS 实训地点实验楼314实训目的1.多重共线性和自相关的检验及解决方法的软件操作能力训练2.验证多重共线性和自相关的检验及解决方法的理论，并加深理解。
实训内容1.根据自己在网上寻找到的感兴趣的数据，用膨胀因子法和相关系数法对其进行是否存在多重共线性的检验；运用图示法和D-W法对数据是否存在自相关进行检验。
2.若检验出有多重共线性，则用逐步回归法剔除对因变量影响不大的解释变量；若检验出存在自相关，则用广义差分法建立新的模型进行解决。
实训数据资料说明1.问题：我国GDP的增长率与第一产业增长率、第二产业增长率、第三产业增长率用最小二乘法回归时的模型是否存在多重共线性和自相关。
若存在，先解决多重共线性再解决自相关并重新估计。
2.指标有哪些？自变量有x1：第一产业增长率,x2：第二产业增长率，x3：第三产业增长率。
因变量是y：GDP的增长率。
3.数据来源什么地方？数据是从网上查找的，数据包括从1981—2010年我国的GDP增长率、第一产业增长率、第二产业增长率和第三产业增长率，为时间序列数据，样本量为30。
实训结果与简要分析首先对原始数据进行用普通最小二乘法进行大致的拟合，并选择Linear Regression-Statistics-Collinearity diagnostics，即用膨胀因子法对原模型进行多重共线性检验，结果如下：Model SummaryModel R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate1 .982a.965 .961 .55883表1A N OVA bModel Sum of Squares df Mean Square F Sig.1 Regression 224.079 3 74.693 239.176 .000aResidual 8.120 26 .312T otal 232.199 29表2Coefficients aModel1(Constant) 第一产业增长率第二产业增长率第三产业增长率Unstandardized Coeff icients B .690 .187 .456 .287Std. Error .400 .047 .030 .042 Standardized Coeff icients Beta .169 .742 .344t 1.727 3.971 15.045 6.837 Sig. .096 .001 .000 .000 Collinearity Statistics T olerance .740 .553 .531VIF 1.351 1.809 1.883表3由表1可知模型的可决系数R^=0.965>0.8，可见其拟合程度较好。
计量经济学报告
计量经济学报告在当今社会，计量经济学扮演着重要的角色。
它使用数学和统计方法来研究经济现象，并对经济政策制定者提供决策支持。
通过分析数据、建立模型以及进行推断，计量经济学能够帮助我们理解经济中的因果关系和发展趋势。
在这篇文章中，我们将探讨计量经济学的应用以及它对经济学研究的意义。
计量经济学的应用广泛。
它可以用于分析个体和家庭的消费行为，企业的生产效率，以及国家之间的贸易关系。
例如，通过使用计量经济学方法，经济学家可以测量某个因素对经济增长的影响，以及确定制定货币政策的最佳方式。
此外，计量经济学还可以用于评估政府政策的效果，如减贫计划和环境保护措施。
通过分析数据和建立模型，我们可以量化政策的效果并提出改进建议。
计量经济学的研究方法至关重要。
研究者使用大量的数据来验证他们的假设，并通过计量模型来预测未知的现象。
其中最常用的方法之一是回归分析。
回归分析可以用来研究两个或多个变量之间的关系，并量化这种关系的强度。
通过建立回归模型，我们可以识别出对一个变量的影响因素，并进一步探讨这种影响的原因。
为了确保分析结果的准确性和可靠性，计量经济学研究需要遵循一定的方法和原则。
首先，数据的选择和准备非常重要。
研究者需要确保所使用的数据具有代表性，并且要对数据进行清洗和整理，以便消除不准确或不完整的信息。
其次，模型的建立需要符合经济学的理论框架。
只有在理论的基础上，计量经济学模型才能更好地解释现实世界的经济现象。
此外，计量经济学还使用了一些假设和统计工具来处理数据中的问题，如异方差性和自相关性等。
计量经济学对经济学研究的意义不言而喻。
它不仅可以提供有关经济现象的深刻见解，还可以为经济政策制定者提供决策支持。
通过分析数据和建立模型，计量经济学使我们能够预测经济发展的趋势，并制定相应的政策来应对挑战。
此外，计量经济学还有助于改善政策的效果，并评估政府的干预措施。
通过使用计量经济学的方法，我们能够更好地理解经济学中的因果关系，并为实现可持续发展和社会福利做出贡献。
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。
异方差、自相关检验
计量经济学作业一、异方差（1）Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 09/29/11 Time: 22:09Sample: 1 29Included observations: 29Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C 58.31791 49.04935 1.188964 0.2448X 0.795570 0.018373 43.30193 0.0000R-squared 0.985805 Mean dependent var 2111.931 Adjusted R-squared 0.985279 S.D. dependent var 555.5470 S.E. of regression 67.40436 Akaike info criterion 11.32577 Sum squared resid 122670.4 Schwarz criterion 11.42006 Log likelihood -162.2236 F-statistic 1875.057 Durbin-Watson stat 1.893970 Prob(F-statistic) 0.000000（1）戈徳菲尔德—匡特检验：简单步骤如下：1、先排列2、分成两组1-11，19-29，做回归检验，得残差平方和3、得 F ，查表比较。
Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 09/29/11 Time: 19:38Sample: 1 11Included observations: 11Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C 55.84840 60.15527 0.928404 0.3774X 0.802769 0.021586 37.18930 0.0000R-squared 0.993535 Mean dependent var 2203.182 Adjusted R-squared 0.992816 S.D. dependent var 660.2351 S.E. of regression 55.95928 Akaike info criterion 11.05009 Sum squared resid 28182.97 Schwarz criterion 11.12244 Log likelihood -58.77550 F-statistic 1383.044Durbin-Watson stat 1.657950 Prob(F-statistic) 0.000000第一组：Sum squared resid（残差平方和）=28182.97Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 09/29/11 Time: 19:39Sample: 19 29Included observations: 11Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C 92.44615 96.01293 0.962851 0.3608X 0.782281 0.035369 22.11798 0.0000R-squared 0.981935 Mean dependent var 2141.455Adjusted R-squared 0.979928 S.D. dependent var 590.5276S.E. of regression 83.66352 Akaike info criterion 11.85445Sum squared resid 62996.26 Schwarz criterion 11.92679Log likelihood -63.19947 F-statistic 489.2051Durbin-Watson stat 1.770865 Prob(F-statistic) 0.000000第二组：Sum squared resid（残差平方和）=62996.26F=62996.26/28182.97=2.23526，给定显著性水平a=0.05查F分布临界值表可得临界值F0.05（11,11）=2.85，所以统计量F< F0.05（11,11）,支出模型不存在异方差。
计量经济学案例分析报告
《计量经济学》实验报告实验课题：各章节案列分析姓名：茆汉成班级：会计学12-2班学号：指导老师：蒋翠侠报告日期：目录第二章简单线性回归模型案例 (1)1 问题引入 (2)2 模型设定 (2)3 估计参数 (2)4 模型检验 (2)第三章多元线性回归模型案例 (3)1 问题引入 (3)2 模型设定 (3)3 估计参数 (4)4 模型检验 (4)第四章多重线性案例 (4)1 问题引入 (4)2 模型设定 (5)3 参数估计 (5)4 对多重共线性的处理 (5)第五章异方差性案例 (6)1 问题引入 (6)2 模型设定 (6)3 参数估计 (6)4 异方差检验 (7)5 异方差性的修正 (7)第六章自相关案例 (8)1 问题引入 (8)2 模型设定 (8)3 用OLS估计 (8)4 自相关其他检验 (8)5 消除自相关 (9)第七章分布滞后模型与自回归模型案例 (9)案例1 (9)1 问题引入 (9)2 模型设定 (10)3 参数估计 (10)案例2 (10)1 问题引入 (10)2 模型设定 (10)3、回归分析 (10)4 模型检验 (11)第八章虚拟变量回归案例 (11)1 问题引入 (11)2 模型设定 (11)3 参数估计 (12)4 模型检验 (12)第二章简单线性回归模型案例1、问题引入居民消费在社会经济的持续发展中有着重要的作用。
适度的居民消费规模和合理的消费模型是人民生活水平的具体体现，有利于经济持续健康的增长。
随着社会信息化程度和居民的收入水平的提高，计算机的运用越来越普及，作为居民耐用消费品重要代表的计算机已经为众多的城镇居民家庭所拥有。
研究中国各地区城镇居民计算机拥有量与居民收入水平的数量关系。
影响居民计算机拥有量的因素有多种，但从理论和经验分析，最主要的影响因素应是居民收入水平。
从理论上说居民收入水平越高，居民计算机拥有量越多。
所以我们设定“城镇居民家庭平均每百户计算机拥有量（台）”为被解释变量，“城镇居民平均每人全年家庭总收入（元）”为解释变量。
自相关和异方差处理顺序
自相关和异方差处理顺序在统计学和计量经济学中，自相关和异方差是两个常见的问题，需要进行相应的处理才能保证模型的准确性和可靠性。
本文将以人类的视角，采用准确的中文进行描述，详细介绍自相关和异方差的处理顺序及其重要性。
一、自相关处理自相关是指时间序列数据中观测值之间存在的相关性。
当序列中的观测值之间存在一定的相关性时，会导致统计模型的参数估计不准确，假设检验无效，预测结果不可靠。
因此，需要进行自相关的处理。
自相关处理的一种常见方法是使用自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）进行分析。
ACF表示观测值与不同滞后期的观测值之间的相关性，PACF表示观测值与滞后期观测值之间的相关性，探究观测值之间的相关性结构。
在进行自相关处理时，可以采取以下步骤：1. 绘制时间序列图，观察序列的趋势和波动性。
2. 进行序列的平稳性检验，确保序列满足平稳性的要求。
3. 绘制ACF和PACF图，分析观测值之间的相关性结构。
4. 根据ACF和PACF的图形特征，选择合适的自回归移动平均模型（ARMA模型）。
5. 估计模型参数，进行模型拟合。
6. 检验模型的残差序列是否存在自相关，如果存在，则返回第3步，重新选择模型。
通过以上步骤，可以有效地处理自相关问题，提高模型的准确性和可靠性。
二、异方差处理异方差是指随着自变量的变化，因变量的方差也发生变化。
当存在异方差时，会导致模型的参数估计不准确，假设检验无效，预测结果不可靠。
因此，需要进行异方差的处理。
异方差处理的一种常见方法是使用加权最小二乘法（Weighted Least Squares, WLS）。
WLS是一种在回归分析中常用的方法，通过对误差项进行加权，降低异方差对回归结果的影响。
在进行异方差处理时，可以采取以下步骤：1. 绘制残差图，观察残差的分布特征。
2. 进行异方差检验，判断是否存在异方差。
3. 如果存在异方差，可以使用加权最小二乘法进行回归估计。
4. 根据异方差的特点，选择合适的加权函数，对误差项进行加权。
自相关的检验与修正
自相关的检验与修正一、自相关的检验1、看残差图这里的残差图绘制不同于异方差检验里残差图的绘制，自相关检验时绘制的是e t 与e t −1的图形。
针对书上P152例6.1，命令如下：其中，L.e 表示的是e 的一阶滞后值。
显然，存在正相关。
还有一个命令，可以得到多阶的残差图。
在估计了残差项e之后，直接运行命R e s i d u a l s令ac e 就可得到下图(ac 为autocorrelation 的缩写)：横轴表示的是滞后阶数，阴影部分表示的是相应的置信区间，在上图中，显然一阶滞后是自相关的。
补充：滞后算子L 。
L.x 表示x 的一阶滞后值，L2.x 表示二阶滞后值。
差分算子D 。
D.x 表示x 的一阶差分，D2.x 表示二阶差分。
LD.x 表示一阶差分的一阶滞后值。
需要注意的是，在使用之后算子和差分算子时，一定要事先设定时间变量。
2、DW 检验该方法出现较早，现在已经过时，主要是因为该方法只能检验一阶自相关。
命令：estat dwatson 。
经验上DW 值在1.8---2.2之间接受原假设，不存在一阶自相关。
DW 值接近于0或者接近于4，拒绝原假设，存在一阶自相关。
3、LM检验(BG检验)命令：estat bgodfrey 一阶滞后自相关检验estat bgodfrey，lags(p) P阶滞后自相关检验滞后阶数P的选取最简单的方法就是看自相关图，阴影部分以外的自相关阶数为显著。
二、自相关的处理—广义最小二乘法FGLS命令：prais y x1 x2 x3 该命令对应的是书上P147的(6.33)方法prais y x1 x2 x3，corc 该命令对应的是书上P147的(6.32)方法在自相关检验及处理上，还有比较常用的稳健标准差命令newey以及Q-Test命令，感兴趣的同学可以去查阅相关书籍。
在报告中解释和评估统计回归分析中的异方差性和序贯性
在报告中解释和评估统计回归分析中的异方差性和序贯性统计回归分析是一种常用的统计方法，用于研究自变量与因变量之间的关系。
在进行统计回归分析时，我们常常需要考虑到异方差性和序贯性这两个问题。
本文将就这两个问题展开讨论，并给出解释和评估的方法。
一、异方差性的概念和影响异方差性指的是随着自变量的变化，误差项的方差也在变化的现象。
这种现象会使得统计回归分析的结果产生偏差，影响我们对自变量与因变量之间关系的解释和评估。
1. 异方差性的影响异方差性会导致回归系数的估计不准确，使得显著性检验的结果失去可靠性。
具体来说，当存在异方差性时，回归系数的估计值可能会偏向对方差较大的观测值，从而导致估计结果的偏差。
2. 发现异方差性为了发现数据中是否存在异方差性，我们可以使用图形方法和统计检验方法。
图形方法包括绘制残差图和方差图，观察残差的分布和方差的变化情况。
统计检验方法则可以使用异方差检验，如Park检验和White检验等。
3. 处理异方差性当我们发现数据中存在异方差性时，需要采取相应的处理方法，以保证回归分析结果的可靠性和准确性。
常见的处理方法包括转换变量、加权最小二乘法和异方差稳健标准误等。
二、序贯性的概念和影响序贯性指的是误差项之间存在相关性或者时间序列相关性的现象。
这种现象可能会违背统计回归分析的基本假设，使得我们对自变量与因变量之间关系的解释和评估产生偏差。
1. 序贯性的影响序贯性会导致回归系数的估计值不稳定，使得显著性检验的结果失去准确性。
具体来说，当存在序贯性时，回归系数的估计值不再是无偏的，拟合优度和显著性检验的结果也可能受到影响。
2. 发现序贯性要发现数据中是否存在序贯性，我们可以使用图形方法和统计检验方法。
图形方法包括绘制残差图和自相关图，观察残差的分布和自相关性的程度。
统计检验方法可以使用Durbin-Watson检验和Ljung-Box检验等。
3. 处理序贯性当我们发现数据中存在序贯性时，需要采取相应的处理方法，以保证回归分析结果的准确性和可靠性。
自相关和异方差处理顺序
自相关和异方差处理顺序自相关和异方差是统计学中常见的两个问题，它们在数据分析和建模中起着重要的作用。
在本文中，我们将讨论自相关和异方差的处理顺序，并介绍一些常用的方法和技巧。
一、自相关的处理自相关是指同一时间序列数据中不同时间点之间的相关性。
在时间序列分析中，我们经常会遇到自相关的问题，这会影响到模型的准确性和可靠性。
为了解决自相关问题，我们可以采取以下几种方法：1. 平稳化处理：对于非平稳的时间序列数据，我们可以通过差分、对数变换或者其他方法来使其变得平稳。
平稳化后的数据能够更好地满足模型的假设条件，从而减小自相关的影响。
2. 引入滞后项：在建立模型时，我们可以引入滞后项来考虑时间序列数据中不同时间点之间的相关性。
常用的方法有自回归（AR）模型和移动平均（MA）模型等。
3. 模型诊断：在建立模型后，我们需要对模型进行诊断，检验是否存在自相关。
常用的方法有自相关图和部分自相关图等。
如果发现存在自相关，我们可以进一步调整模型的参数或者引入其他变量来解决自相关问题。
二、异方差的处理异方差是指同一时间序列数据中不同时间点之间方差不相等的现象。
异方差会导致模型的预测结果不准确，因此需要进行处理。
以下是一些处理异方差的方法：1. 变换方法：对于存在异方差的数据，我们可以通过对数变换、平方根变换或者倒数变换等方法来使其变得更加稳定。
变换后的数据能够更好地满足模型的假设条件，从而减小异方差的影响。
2. 加权最小二乘法：在建立模型时，我们可以采用加权最小二乘法来解决异方差问题。
加权最小二乘法能够根据不同时间点的方差大小来调整模型的参数，从而减小异方差的影响。
3. 残差诊断：在建立模型后，我们需要对模型的残差进行诊断，检验是否存在异方差。
常用的方法有残差图和方差稳定性检验等。
如果发现存在异方差，我们可以进一步调整模型的参数或者引入其他变量来解决异方差问题。
自相关和异方差是统计学中常见的问题，它们在数据分析和建模中起着重要的作用。
自相关和异方差处理顺序
自相关和异方差处理顺序自相关和异方差是时间序列分析中常见的问题，处理它们的顺序对结果有很大的影响。
在处理时间序列数据时，我们通常需要对数据进行平稳性检验，以确保数据的稳定性和可靠性。
其中，自相关和异方差是两个常见的非平稳性问题。
自相关是指时间序列中的数据点之间存在相关性，即当前数据点与之前的数据点之间存在一定的关联性。
在时间序列分析中，我们通常使用自相关函数（ACF）来检测数据的自相关性。
如果数据存在自相关性，则需要对其进行处理，以消除这种相关性。
异方差是指时间序列中的方差不稳定，即方差随时间变化而变化。
在时间序列分析中，我们通常使用异方差函数（HCF）来检测数据的异方差性。
如果数据存在异方差性，则需要对其进行处理，以消除这种方差不稳定性。
在处理自相关和异方差时，处理的顺序对结果有很大的影响。
通常情况下，我们应该先处理自相关，再处理异方差。
这是因为自相关可能会导致模型的误差项不独立，从而影响模型的准确性。
而异方差则可能会导致模型的方差不稳定，从而影响模型的可靠性。
在处理自相关时，我们通常使用差分法或滑动平均法来消除自相关性。
差分法是指对时间序列进行差分，即将当前数据点与之前的数据点相减，以消除自相关性。
滑动平均法是指对时间序列进行平滑处理，即将当前数据点与之前的若干个数据点的平均值作为当前数据点的值，以消除自相关性。
在处理异方差时，我们通常使用对数变换或方差稳定化方法来消除异方差性。
对数变换是指对时间序列取对数，以消除方差不稳定性。
方差稳定化方法是指对时间序列进行加权处理，以使方差稳定。
总之，处理自相关和异方差时，处理的顺序对结果有很大的影响。
通常情况下，我们应该先处理自相关，再处理异方差。
在处理自相关时，我们可以使用差分法或滑动平均法来消除自相关性；在处理异方差时，我们可以使用对数变换或方差稳定化方法来消除异方差性。
通过合理的处理顺序和方法，我们可以有效地消除时间序列数据中的非平稳性问题，提高模型的准确性和可靠性。
异方差、自相关及结构性断点检验
（3.10）
式中 t 为随机误差项。
et2 0 11t 2 2t p pt t 2 （3.11） ˆ
22
第三步，用OLS方法估计式（3.11）中的未知参 数，计算解释的平方和ESS，可以证明当有同方 差性，且n无限增大时有 ESS 2 ~ p 2
满足条件：观测值的数目至少是参数的二倍；随机
项没有自相关并且服从正态分布。 统计假设：零假设 H 0 ： i 是同方差（i=1,2,…,n）
备择假设 H1 ：i 具有异方差
11
Goldfeld-Quandt检验法涉及对两个最小二乘回归 直线的计算，一个回归直线采用我们认为随机项
方差较小的数据，另一个采用我们认为随机项方
ˆ i 1 vi Xi
ˆ i X i vi ˆ i X 2i vi
19
Glejser检验方法的优点是允许在更大的范围内寻 找异方差性的结构函数。缺点是难于确定 X i 的适 当的幂次，这往往需要进行大量的计算。从实际 方面考虑，该方法可用于大样本，而在小样本中，
差较大的数据。如果各回归直线残差的方差大致 相等，则不能拒绝同方差的原假设，但是如果残 差的方差增加很多，就可能拒绝原假设。步骤为：
12
第一步，处理观测值。 将某个解释变量的观测值按由小到大的 顺序排列，然后将居中的d项观测数据除 去，其中d的大小可以选择，比如取样本 容量的1/4。再将剩余的（n-d）个数据 分为数目相等的二组。
18
（三）Glejser检验法
这种方法类似于Park检验。首先从OLS回归取得 ˆ ˆ 残差 i 之后，用 i 的绝对值对被认为与 i 2 密切 相关的X变量作回归。 有如下几种函数形式（其中 vi 是误差项）：
计量经济学实验报告3 自相关 异方差 多重共线性 心得体会
辽宁工程技术大学上机实验报告
实验名称
计量经济学多重共线性 异方差 自相关
院系
工商管理
专业
金融
班级
09-2
姓名
于佳琦
学号
08
日期
实验
目的
简述本次实验目的：掌握多元线性回归模型基础上掌握多重共线性模型，异方差模型，自相关模型的估计和检验方法以及处理方法。
实验
准备
你为本次实验做了哪些准备：收集数据选择方程进行多元线性回归，熟悉各种检验方法，了解检验方法对应的原理以及面对各种情况所对应的检验方法
建立的模型可能出现各种问题，需要检验，但检验时也需要具体问题具体分析，所以，要建立一个完美的模型，需要在建模初始的时候考虑周全，也需要在建模后期，谨慎进行检验。
教师
评语
实验
进度
本次共有12个练习，完成12个。
实验பைடு நூலகம்
总结
日
本次实验的收获、体会、经验、问题和教训：在出现多重共线性，异方差性以及自相关问题时，我们应该正确找到方法与之对应，我们在此之前，应该着重强调和理解最小二乘法建立模型时的三个基本假设，与之其一违背，模型讲存在问题。对于多重共线性，书中首先提到的VIF法较为直观，可是当在EVIEWS当中，不能直接计算VIF的值，只能逐一回归，所以上机不适合这种方法，可以从变量的相关系数矩阵来判断是否存在多重共线性。异方差性中，利用White检验，可以利用残差和解释变量来建立辅助模型进行回归，异方差已知时，可以利用WLS加权最小二乘法来解决，缺点在于，确定权数以及后期计算加权的过程比较麻烦。在自相关当中，图示法较为简单，观察到如果存在锯齿形状，则有自相关，在DW检验中，不仅能检验出是否存在自相关，而且可以检验存在正自相关和负自相关，缺点在于，只可以检验一阶自相关。
检验和消除异方差和自相关的报告
消除异方差和自相关的实验报告【实验内容】通过查询中国统计局的2012年中国统计年鉴及新浪财经数据网，获得1980年--2012年各项指标的数据，如下表所示:年份Y-出口贸易总额（亿美元）X-外商直接投资（亿美元）1980181.19 3.54 1981220.10 3.54 1982223.20 3.54 1983222.309.20 1984261.4014.20 1985273.5019.56 1986309.4022.44 1987394.4023.14 1988475.2031.94 1989525.4033.92 1990620.9134.87 1991719.1043.66 1992849.40110.08 1993917.44275.15 19941210.06337.67 19951487.80375.21 19961510.48417.26 19971827.92452.57 19981837.09454.63 19991949.31403.1920002492.03407.1520012660.98468.7820023255.96527.4320034382.28535.0520045933.26606.3020057619.53603.2520069689.36630.21200712177.76747.68200814306.93923.95200912016.12900.33201015779.301057.40201118986.001160.23201220489.301116.16【实验步骤——检验并消除异方差】一检查模型是否存在异方差性1、图形分析检验（1）散点相关图分析做出外商直接投资X与出口贸易总额Y的散点图（SCAT X Y）。
观察相关图可以看出，随着外商直接投资的增加，出口贸易总额的平均水平不断提高，但离散程度也逐步扩大。
这说明变量之间可能存在递增的异方差性。
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消除异方差和自相关的实验报告【实验内容】通过查询中国统计局的2012年中国统计年鉴及新浪财经数据网，获得1980年--2012年各项指标的数据，如下表所示:年份Y-出口贸易总额（亿美元）X-外商直接投资（亿美元）1980181.19 3.54 1981220.10 3.54 1982223.20 3.54 1983222.309.20 1984261.4014.20 1985273.5019.56 1986309.4022.44 1987394.4023.14 1988475.2031.94 1989525.4033.92 1990620.9134.87 1991719.1043.66 1992849.40110.08 1993917.44275.15 19941210.06337.67 19951487.80375.21 19961510.48417.26 19971827.92452.57 19981837.09454.63 19991949.31403.1920002492.03407.1520012660.98468.7820023255.96527.4320034382.28535.0520045933.26606.3020057619.53603.2520069689.36630.21200712177.76747.68200814306.93923.95200912016.12900.33201015779.301057.40201118986.001160.23201220489.301116.16【实验步骤——检验并消除异方差】一检查模型是否存在异方差性1、图形分析检验（1）散点相关图分析做出外商直接投资X与出口贸易总额Y的散点图（SCAT X Y）。
观察相关图可以看出，随着外商直接投资的增加，出口贸易总额的平均水平不断提高，但离散程度也逐步扩大。
这说明变量之间可能存在递增的异方差性。
（2）残差图分析建立一元线性回归；Y=β1+β2X +u，使resid中存放最后一次回归的残差。
Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 05/18/13 Time: 12:32Sample: 1980 2012Included observations: 33Variable CoefficientStd.Error t-Statistic Prob.C-1451.623598.2829-2.4263150.0213 X15.188931.13869713.338880.0000R-squared0.851622 Mean dependentvar4418.315Adjusted R-squared0.846835 S.D. dependentvar5949.497S.E. of Akaike inforegression2328.409criterion18.40245Sum squaredresid 1.68E+08 Schwarz criterion18.49315Log likelihood-301.6404 F-statistic177.9257Durbin-Watsonstat0.180035 Prob(F-statistic)0.000000因为残差存在负值，所以建立列函数（e=resid^2),获得e=resid^2的数列，建立e关于X的散点图，可以发现随着X增加，残差呈现明显的扩大趋势，表明存在递增的异方差。
2、White检验+β2X +u回归模型。
建立Y=β1在窗口菜单中选择Residual Tests: White Heteroskedasticity，检验结果如下：White Heteroskedasticity Test:F-statistic 3.333467 Probability0.049283Obs*R-squared6.000197 Probability0.049782取显著水平，由于Probability （Obs*R-squared）<0.05的显著水平，认为存在异方差性。
3、ARCH检验建立Y=β+β2X +u回归模型。
1在窗口菜单中选择Residual Tests: ARCH Test，阶数为2，检验结果如下：Lags to 2:ARCH Test:F-statistic19.16665 Probability0.000006Obs*R-squared17.91457 Probability0.000129取显著水平，由于Probability （Obs*R-squared）<0.05的显著水平，认为存在异方差性。
同理，分别作3阶，4阶的ARCH检验，取得同样的检验结果：Lags to 3:ARCH Test:F-statistic12.90773 Probability0.000023Obs*R-squared17.94868 Probability0.000451Lags to 4:ARCH Test:F-statistic8.862241 Probability0.000153Obs*R-squared17.29248 Probability0.0016964、Gleiser检验建立Y=β1+β2X +u回归模型。
生成新变量序列： GENR E1 = ABS(Resid)建立新残差序列E1对解释变量X的回归模型，回归结果如图所示。
Dependent Variable: E1Method: Least SquaresDate: 05/18/13 Time: 13:28Sample: 1980 2012Included observations: 33Variable CoefficientStd.Error t-Statistic Prob.C1666.263252.99656.5861090.0000 X0.9128950.4815221.8958530.0673R-squared0.103898 Mean dependentvar2019.061Adjusted R-squared0.074991 S.D. dependentvar1023.751S.E. ofregression984.6169 Akaike infocriterion16.68107Sum squaredresid30053586 Schwarzcriterion16.77177Log likelihood-273.2377 F-statistic 3.594258Durbin-Watsonstat0.724867 Prob(F-statistic)0.067335由上述回归结果可知，回归模型中解释变量的系数估计值显著不为0，通过10%显著性检验。
所以认为存在异方差性。
二克服异方差1、确定权数变量W1=1/X ，W2=1/X^2 ， W3=1/SQR(X)其中RESID为最初回归模型LS Y C X的残差序列。
2、利用加权最小二乘法估计模型在Eviews命令窗口中键入命令LS= Y C X，在回归的权数变量栏里依次输入W1、W2、W3、W4，得到回归结果。
并对所估计的模型再分别进行White检验，观察异方差的调整情况。
W1:Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 05/18/13 Time: 13:52Sample: 1980 2012Included observations: 33Weighting series: W1Variable CoefficientStd.Error t-Statistic Prob.C-7316.965808.6150-9.0487620.0000 X23.181690.91253425.403650.0000Weighted StatisticsR-squared0.986405 Mean dependentvar9398.091Adjusted R-squared 0.985966 S.D. dependentvar16564.41S.E. ofregression1962.300 Akaike infocriterion18.06031Sum squaredresid 1.19E+08 Schwarz criterion18.15101 Log likelihood-295.9952 F-statistic645.3454 Durbin-Watsonstat0.949176 Prob(F-statistic)0.000000UnweightedStatisticsR-squared0.391213 Mean dependentvar4418.315Adjusted R-squared0.371575 S.D. dependentvar5949.497S.E. ofregression4716.361 Sum squaredresid 6.90E+08Durbin-Watsonstat0.062636W2：Dependent Variable: YMethod: Least Squares Date: 05/18/13 Time: 13:55 Sample: 1980 2012 Included observations: 33 Weighting series: W2Variable CoefficientStd.Error t-Statistic Prob.C187.892514.8476412.654700.0000 X 5.6939513.9978031.4242700.1644Weighted StatisticsR-squared0.990402 Meandependent var218.0007Adjusted R-squared0.990093 S.D. dependentvar598.0862S.E. ofregression59.53023 Akaike infocriterion11.06954Sum squaredresid109859.3 Schwarzcriterion11.16023Log likelihood-180.6474 F-statistic 2.028545Durbin-Watsonstat1.654586 Prob(F-statistic)0.164358UnweightedStatisticsR-squared0.398773 Meandependent var4418.315Adjusted R-squared0.379379 S.D. dependentvar5949.497S.E. ofregression4686.985 Sum squaredresid 6.81E+08Durbin-Watsonstat0.055673W3：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 05/18/13 Time: 14:11Sample: 1980 2012Included observations: 33Weighting series: W3Variable Coefficient Std.Errort-Statistic Prob.C116.981796.512321.2120910.2346 X11.130040.98372711.314150.0000Weighted StatisticsR-squared0.595113 Meandependent var1387.549Adjusted R-squared0.582052 S.D. dependentvar1231.245S.E. ofregression795.9862 Akaike infocriterion16.25573Sum squaredresid19641413 Schwarzcriterion16.34643Log likelihood-266.2196 F-statistic128.0101 Durbin-Watsonstat0.126450 Prob(F-statistic)0.000000UnweightedStatisticsR-squared0.790807 Meandependent var4418.315Adjusted R-squared0.784059 S.D. dependentvar5949.497S.E. ofregression2764.697 Sum squaredresid 2.37E+08Durbin-Watsonstat0.128599经比较，以W1=1/W作为权数的模型消除异方差性效果最好，参数的t检验均显著，可决系数大幅提高（R2=0.986405）,拟合程度较好，F检验也显著，并说明外商直接投资每增加1亿美元，平均说来将增加11.13004亿美元出口贸易总额，而不是原模型的15.18893亿美元出口贸易总额。