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

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序列相关性检验及补救

EVIEWS序列相关性检验及补救⽬的：1、正确使⽤EVIEWS2、能根据计算结果进⾏序列相关性检验和补救。

3、数据为demo data3实例：国内⽣产总值和出⼝总额之间的关系分析（序列相关性检验及补救）根据某地区1978－1998年国内⽣产总值与出⼝总额的数据资料，其中X表⽰国内⽣产总值（⼈民币亿元），Y表⽰出⼝总额（⼈民币亿元）。

试建⽴⼀元线性回归函数。

设模型函数形式为：obs X Y19783624.100134.800019794038.200139.700019804517.800167.600019814860.300211.700019825301.800271.200019835957.400367.600019847206.700413.800019858989.100438.3000198610201.40580.5000198711954.50808.9000198814922.301082.100198916917.801470.000199018598.401766.700199121622.501956.000199226651.902985.800199334560.503827.100199446670.004676.300199557494.905284.800199666850.5010421.80199773142.7012451.80199878017.8015231.701、⽤OLS估计⽅法求模型的参数估计值点击NEW－WORKFILE，输⼊X,Y的数据。

点击QUICK－ESITMATE EQUATION，在对话框中输⼊Y C X，结果如下：2、⾃相关检验（1）图⽰法由上述OLS计算，可直接得到残差RESID，运⽤GENR命令⽣成序列E，则在QUICK菜单中选GRAPH，在图形对话框中输⼊：E E(-1)，再点击SCATTER DIOGRAM。

得结果如下，从图中可以看出残差et呈线性⾃回归，表明随机误差ut存在⾃相关。

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检验小结

各种检验总结1、偏度：①序列的分布是对称的，S值为0；②正的S值意味着序列分布有长的右拖尾；③负的S值意味着序列分布有长的左拖尾。

2、峰度：①如果K 值大于3，分布的凸起程度大于正态分布；②如果K值小于3，序列分布相对于正态分布是平坦的。

3、正态性检验：Q-Q图：看QQ图上的点是否近似地在一条直线附近, 是的话近似于正态分布。

Jarque-Bera 检验：①如果P值很小，则拒绝原假设，X不服从正态分布；②如果P值大于0.05（0.1）接受原假设, X 服从正态分布。

输入数据用鼠标单击“Quick”，出现下拉菜单，单击“Empty Group”，出现“Group”窗口。

在数据表的第一列中键入y的数据，并将该序列名取为y；在第二、第三列中分别键入x1 和x2的数据，并分别取名为x1和x2。

回归分析用鼠标单击“Quick”，出现下拉菜单，单击“Estimate Equation”，在弹出对话框中键入y c x1 x2；在“Estimation Settings”栏中选择“Least Squares”（最小二乘法)；点击“OK”，屏幕显示回归分析结果如表3-16所示。

回归检验1、拟合优度检验：R2 =0.864267说明，回归方程即上述样本需求函数的解释能力为86.4%，即所有解释变量能对该被解释变量变动的86.4%作出解释。

回归方程的拟合优度较好。

2、回归模型的总体显著性检验：从全部因素的总体影响看，α表示显著性水平(一般取5%，也可取10%根据题目而定)假设在5%显著性水平上，若F检验的P值小于0.05，说明所有解释变量对被解释变量的共同影响显著。

3、单个回归系数的显著性检验：从单个因素的影响看，在5%显著性水平上，查看各个解释变量的T检验值若大于2，一般表示该解释变量对被解释变量有显著影响。

但是，最主要是看解释变量的P检验值，若P值小于0.05则表示该解释变量对被解释变量有显著影响。

异方差检验：（1）判断1.图示法——残差的图示检验通过resid 与x的散布图判断，图形成喇叭状。

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。

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。

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。

Eviews序列相关性实验报告

实验二序列相关性【实验目的】掌握序列相关性问题出现的来源、后果、检验及修正的原理，以及相关的Eviews 操作方法。

【实验内容】经济理论指出，商品进口主要由进口国的经济发展水平，以及商品进口价格指数与国内价格指数对比因素决定的。

由于无法取得价格指数数据，我们主要研究中国商品进口与国内生产总值的关系。

以1978-2001年中国商品进口额与国内生产总值数据为例，练习检查和克服模型的一、建立线性回归模型利用表中数据建立M关于GDP的散点图（SCAT GDP M）。

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（LS M C GDP ）。

即得到的回归式为：9461.02=R .=0.63 F=405二、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。

2、用.检验判断由回归结果输出.=。

若给定05.0=α，已知n=24，k=2，查.检验上下界表可得，45.1,27.1==U L d d 。

由于.=<=L d ，故存在正自相关。

3、用LM 检验判断在估计窗口中选择Serial Correlation LM Test ，设定滞后期Lag=1，得到LM 检验结果。

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E1，首先做一阶自回归（LS E1 E1(-1)）。

采用LM 检验其自相关性，结果表明仍然存在自相关。

用残差项的二阶自回归形式重新建立模型（LS E1 E1(-1) E1(-2)）。

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。

可以得到残差的二阶回归式为：83.90..,66.02==e s R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：GENR GDGDP=*GDP(-1)+*GDP(-2)GENR GDM=*M(-1)+*M(-2)以GDGDP 、GDM 为样本再次回归（LS GDM C GDGDP ），得到结果输出为： LM 检验结果如下，已经很好地克服了自相关性。

计量经济学(回归模型相关性检验并消除自相关)

实验报告
所属课程名称计量经济学实验日期
班级
学号
姓名
【实验目的及要求】
使用Eviews软件对建立的回归模型进行相关性检验并且消除自相关。

【实验原理】
选取中国汇率和进出口数据，利用Eviews软件建立回归模型，运用DW检验和LM检验检验其相关性并且消除自相关。

【实验使用的软件】
Eviews
实验内容：【实验方案设计、步骤、记录、分析】
1.启动Eviews软件包
2.创建工作文件
3.导入中国汇率和进出口数据信息
4.建立回归模型，检验其相关性。

5.消除自相关
6.保存数据
7.关闭Eviews软件包
实验：汇率导入汇率数据
DW检验
因为DW统计量为0.21，根据DW=2(1- ),趋向于1，存在正相关性。

LM检验
因为P值很小，拒绝原假设，所以存在自相关性检验自相关阶数
通过对比，该回归模型存在二阶自相关
实验：进出口导入数据
DW检验
因为DW统计量为0.9，根据DW=2(1- ),趋向于1，存在正相关性。

LM检验
因为P值很小，拒绝原假设，所以存在自相关性。

检验自相关阶数
通过对比，为一阶自相关
消除一阶自相关
已经知道DW为0.9，根据DW=2(1- ),1为0.55，另y1=y-0.55y(-1),x1=x-0.55x(-1),进行回归
此时DW为1.6，根据DW=2(1- )，2为0.2，趋近于0，所以不存在相关性，自相关性消除。

β0=β0*/（1-1）=-39.56。