序列自相关检验及修正
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序列自相关检验及修正
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序列自相关检验及修正
序列相关性：模型的随机干扰项违背了相互独立 的基本假设。
产生原因：1、经济变量固有的惯性2、模型设定 的偏误3、数据的“编造”
序列相关性的后果：1、参数估计量非有效2、变 量的显著性检验失去意义3、模型的预测失效
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序列自相关检验及修正
Mt=78.09+0.938Mt-1-0.469Mt-2+0.055GDPt0.096GDPt-1+0.054GDPt-2
R2=0.9913 D.W.=2.31
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序列自相关检验及修正
第二步，作差分变换：点对象窗口工具栏上的 genr按钮，在对话框中输入等式1[mnew=m0.938*m(-1)+0.469*m(-2)]和等式 2[gdpnew=gdp-0.938*gdp(-1)+0.469*gdp(2)],再对新得到的mnew关于gdpnew进行OLS估 计，其结果见图六：
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序列自相关检验及修正
Mnew=86.18+0.02GDPnew (2.76) (16.46)
D.W.=1.583 ,在5%的显著性水平下， D.W.>du=1.43,已不存在自相关。
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序列自相关检验及修正
2、科克伦-奥科特迭代法 将组m gdp打开，点Proc\Make Equations…在 specification中输入的变量：m gdp ar(1) ar(2) c，点确定得到结果（见图七）
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同理，可以作出含3阶滞后残差项的辅助回归方 程：
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序列自相关检验及修正
辅助回归方程为：
et=6.692-0.0003*GDP+1.108*et-1（0.228）（-0.497）（4.541）
0.819et-2+0.032et-3 （-1.842）（0.087）
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序列自相关检验及修正
2阶广义差分的估计结果为： Mt=169.32+0.020GDPt+1.108AR(1)-0.801AR(2) D.W.=1.85>du=1.66,表明经广义差分变换后的模
型已不存在序列相关性。
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Test，Lag取2，得到（见图三）：
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序列自相关检验及修正
含2阶滞后残差项的辅助回归为： et=6.593-0.0003*GDP+1.094*et-1-0.786et-2
（0.231）（-0.504）（6.231）（-3.692） R2=0.6614
LM=22*0.6614=14.55，该值大于显著性水平为 5%，自由度为2的x2分布的临界值x20.05（2） =5.991，由此判断原模型存在2阶序列自相关。
来自百度文库
R2=0.6615
LM=13.89，大于显著性水平为5%，自由度为3的临界
值x20.05（3）=7.815，原模型仍存在序列相关性，但 由于et-3的参数不显著，说明不存在3阶序列相关性。
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序列自相关检验及修正
三、序列相关的补救 1、杜宾两步法过程
第一步：先将组m gdp打开，点Proc\Make Equations…在specification中输入变量： m m(-1) m(-2) gdp gdp(-1) gdp(-2) C,点确定 得到估计结果，见图五。
下面我们使用中国商品进口M与国内生产总值 GDP的关系数据进行分析。
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序列自相关检验及修正
一、首先进行OLS的估计，其结果见图一：
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序列自相关检验及修正
二、进行序列相关性的检验 1、序列相关检验（残差图），点View \Actual,
Fitted, Residual \Residual Graph得到 图二：
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序列自相关检验及修正
二、D.W.检验 在5%的显著性水平下，n=24,k=2,查表得出
d1=1.27，du=1.45，D.W.=0.628<d1，故存在 正自相关。
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三、G-B检验（拉格朗日乘数检验） 点击View\Residual Test\Serial Correlation LM
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序列相关性：模型的随机干扰项违背了相互独立 的基本假设。
产生原因：1、经济变量固有的惯性2、模型设定 的偏误3、数据的“编造”
序列相关性的后果：1、参数估计量非有效2、变 量的显著性检验失去意义3、模型的预测失效
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Mt=78.09+0.938Mt-1-0.469Mt-2+0.055GDPt0.096GDPt-1+0.054GDPt-2
R2=0.9913 D.W.=2.31
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第二步，作差分变换：点对象窗口工具栏上的 genr按钮，在对话框中输入等式1[mnew=m0.938*m(-1)+0.469*m(-2)]和等式 2[gdpnew=gdp-0.938*gdp(-1)+0.469*gdp(2)],再对新得到的mnew关于gdpnew进行OLS估 计，其结果见图六：
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Mnew=86.18+0.02GDPnew (2.76) (16.46)
D.W.=1.583 ,在5%的显著性水平下， D.W.>du=1.43,已不存在自相关。
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2、科克伦-奥科特迭代法 将组m gdp打开，点Proc\Make Equations…在 specification中输入的变量：m gdp ar(1) ar(2) c，点确定得到结果（见图七）
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同理，可以作出含3阶滞后残差项的辅助回归方 程：
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辅助回归方程为：
et=6.692-0.0003*GDP+1.108*et-1（0.228）（-0.497）（4.541）
0.819et-2+0.032et-3 （-1.842）（0.087）
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序列自相关检验及修正
2阶广义差分的估计结果为： Mt=169.32+0.020GDPt+1.108AR(1)-0.801AR(2) D.W.=1.85>du=1.66,表明经广义差分变换后的模
型已不存在序列相关性。
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Test，Lag取2，得到（见图三）：
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含2阶滞后残差项的辅助回归为： et=6.593-0.0003*GDP+1.094*et-1-0.786et-2
（0.231）（-0.504）（6.231）（-3.692） R2=0.6614
LM=22*0.6614=14.55，该值大于显著性水平为 5%，自由度为2的x2分布的临界值x20.05（2） =5.991，由此判断原模型存在2阶序列自相关。
来自百度文库
R2=0.6615
LM=13.89，大于显著性水平为5%，自由度为3的临界
值x20.05（3）=7.815，原模型仍存在序列相关性，但 由于et-3的参数不显著，说明不存在3阶序列相关性。
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序列自相关检验及修正
三、序列相关的补救 1、杜宾两步法过程
第一步：先将组m gdp打开，点Proc\Make Equations…在specification中输入变量： m m(-1) m(-2) gdp gdp(-1) gdp(-2) C,点确定 得到估计结果，见图五。
下面我们使用中国商品进口M与国内生产总值 GDP的关系数据进行分析。
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序列自相关检验及修正
一、首先进行OLS的估计，其结果见图一：
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序列自相关检验及修正
二、进行序列相关性的检验 1、序列相关检验（残差图），点View \Actual,
Fitted, Residual \Residual Graph得到 图二：
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序列自相关检验及修正
二、D.W.检验 在5%的显著性水平下，n=24,k=2,查表得出
d1=1.27，du=1.45，D.W.=0.628<d1，故存在 正自相关。
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序列自相关检验及修正
三、G-B检验（拉格朗日乘数检验） 点击View\Residual Test\Serial Correlation LM