计量经济学自相关性检验实验报告

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计量经济学自相关性检验实验报告

计量经济学自相关性检验实验报告计量经济学自相关性检验实验报告实验内容：自相关性检验商品进口主要由GDP决定。

为了考察GDP对商品进口的影响，可使用如下模型：；其中，X表示GDP，Y表示商品进口。

下表列出了中国1981--2000商品进口和国内生产总值的统计数据。

资料来源：《中国统计年鉴》一、估计回归方程OLS法的估计结果如下：Y=-8352.304+50.28935X （-2.838588）（17.36553）R2=0.943673，R2=0.940544，SE=7263.295，D.W.=0.870122。

二、进行序列相关性检验（1）图示检验法通过残差与残差滞后一期的散点图可以判断，随机干扰项存在不存在序列相关性。

（2）回归检验法一阶回归检验et=0.583346et-1+εt二阶回归检验et=1.444793et-1－1.172908et-2+εt可见：该模型存在二阶序列相关。

（3）杜宾-瓦森（D.W）检验法由OLS法的估计结果知：D.W.=0.870122。

本例中，在5%的显著性水平下，解释变量个数为2，样本容量为20，查表得dl=1.284，du=1.567,而D.W.=0.870122，小于下限dl=1.284，所以存在自相关性。

（4）拉格朗日乘数（LM）检验法由上表可知：含二阶滞后残差项的辅助回归为：et=668.0079-1.592283X+1.502666et-1－1.145731et-2(0.357417)(-0.822879) (5.825633) (-4.289558)R2=0.679813于是，LM=18×0.679813=12.236634，该值大于显著性水平为5%，自由度为2的χ序列相关性。

2的临界值Χ20.05，由此判断原模型存在2阶三、序列相关的补救（1）广义差分法估计模型由D.W.=0.870122，得到一阶自相关系数的估计值ρ=1-DW/2=0.564939则DY=Y-0.564939*Y(-1)， DX=X-0.564939*X(-1)；以DY为因变量，DX为解释变量，用OLS法做回归模型，这样就生成了经过广义差分后的模型。

计量经济学实验报告自相关

实验报告五一、实验名称：自相关的识别与补救二、实验地点：教E509三、实验时间：2012年11月9日（星期五）一二节课四、实验内容：为研究工资与生产力的关系，提供模型如下：12i i i Y X u ββ=++ 其中i Y 为企业部门实际每小时工酬 i X 为每小时产值指数采用美国年度数据（1960—1991）如下表：根据所给的模型与数据，利用计量经济学软件对模型参数进行估计，分析回归结果并完成以下问题：（1）根据DW 值判断是否存在自相关，并根据上述回归残差，画出残差与时间的关系图进行验证；（2）画出t e 与1t e -的散点图，判断自相关类型（3）分别用d 统计量、Cochrane-Orcutt 法与Durbin 两步法估计ρ，并对回归进行修正，比较修正结果，说明哪一种估计ρ的方法好。

五、实验目的：1. 掌握自相关的识别方法2. 能针对具体问题提出解决自相关问题的措施3. 对不同解决自相关方法的效果进行比较六、实验步骤1、建立模型： 12i i i Y X u ββ=++其中i Y 为企业部门实际每小时工酬，i X 为每小时产值指数2、运用OLS 估计方法对上式的参数进行估计，EViews 过程如下：（1）在File 菜单下选择New 项，建立文件库Workfile ，输入起始与终止时间，分别为1960和1991.（2）在File菜单下点击Import下点击Read Text-Lotus-Excel在桌面上找到Excel数据，点击打开，在Excel Spreadsheet Import对话框中的Name for series or Number if named in file输入Y x，点击OK。

（3）点击Quick菜单下的Estimate Equation,在新对话框中输入Y C x，点击确定。

会出现下面结果：3、自相关检验（1）图示法由上述OLS估计，可直接得到残差resid，运用GENR生成序列E，则在quick菜单中选graph项，在图形对话框里键入:E E(-1),可得到结果：由上表可知：残差e呈线性回归，表明随机误差u存在自相关。

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）。

自相关性的检验和处理实验报告

ˆ 1
3.7831 13.9366 1 0.72855
由此，我们得到最终的收入-消费模型为
Yt 13.9366 0.9484 X t
二、根据北京市连续 19 年城镇居民家庭人均收入与人均支出的数据进行相关分析 1、建立居民收入-消费函数以人均实际收入为 X，人均实际支出为 Y，创建工作文件，输入数据，命令如下： Create a 1 19 Data x y 建立居民收入-消费模型，输入命令 ls y c x，回归结果如下：
ˆ 0.72855 ，对原模型进行广义差分，得到差 ˆ 0.72855et 1 ，由回归方程可知回归方程为 e
分方程： Yt 0.72855Yt 1 1 (1 0.72855) 2 ( X t 0.72855 X t 1 ) t 对上式广义差分方程进行回归，在 Eviews 命令栏中输入命令： ls Y -0.72855*Y(-1) c X-0.72855*X(-1)，回归结果如下：由回归结果可得回归方程为：
关进行相关检验。（二）检验收入—消费模型的自相关情况 1、德宾-沃森检验（DW 检验）法因为 n=36， k=1，在 5%的显著水平下查表得 DL 1.411 ， DU 1.525 ，而 0<0.5234=DW< D L ，因此此模型存在一阶正自相关。 2、偏相关系数检验法由于 DW 法只能检验一阶自相关性，我们用偏相关系数检验法来检验是否存在高阶自相关性。在模型回归结果中选择操作：View/Residual Test/Correlogram-Q-statistics ，默认滞后期为 16，得到偏相关系数结果如下：
由偏相关系数分布图可知，该模型存在明显一阶自相关性，不存在显著高阶自相关性。 3、BG 检验法在偏相关系数检验之后，我们运用 BG 检验对前面的检验结果进行进一步验证，选择操作 View/Residual Test/Serial Correlation LM Test ，选择滞后期为 5，得到结果如下：

计量经济学自相关实验报告

山东轻工业学院实验报告成绩课程名称：计量经济学指导教师：刘海鹰实验日期： 2012年4月23日院（系）：商学院专业班级金融10- 1 实验地点：机电楼B座5楼学生姓名：学号： 201008021029 同组人无实验项目名称：线性回归模型自相关的检验及修正一、实验目的和要求通过Eviews软件估计线性回归模型并计算残差，检验误差项是否存在自相关及自相关的修正，用广义最小二乘法估计回归参数。

二、实验原理图示法检验、DW检验、LM检验、科克伦-奥克特迭代法、广义差分法、最小二乘法。

三、主要仪器设备、试剂或材料计算机，EViews软件四、实验方法与步骤1、启动Eviews5软件，建立新的workfile. 命令：create a 1978 2000 （以下的所有命令均需单击回车键）；2、在命令窗口输入命令：DATA CO I P，开始输入数据。

；3、输入数据后，命令：GENR Y=CO/P和GENR X=I/P ；4、用OLS估计方程。

在命令窗口输入命令：LS Y C X （Eviews输出结果如图一）。

一）图示法检验1、命令：GENR E=RESID LINE E SCAT E SCAT E E(-1) 结果为图二至图四。

2、在图一窗口下，单击resids功能键，得到残差图，如图五。

二）LM检验1、在图一窗口下，点击功能键VIEW，选RESIDUAL TEST/SRRIAL CORRELATION LM TEST…,2、在随后弹出的滞后期对话框中给出最大滞后期1。

点击OK键，即可得到LM自相关检验的结果，如图六。

三）自相关的修正，即广义差分法和科克伦-奥克特迭代法1、命令：LS E E(-1) 得到结果图七；2、命令：GENR GDY=Y-0.70*Y(-1)，GENR GDX=X-0.70X(-1)，LS GDY C GDX,广义差分方程输出结果如图八。

五、实验数据记录、处理及结果分析图一用普通最小二乘法求估计的回归方程结果如下ˆ111.440.7118t tY X =+(6.5) (42.1) R 2 =0.9883 s.e=32.8 DW=0.60 T=23回归方程拟合得效果比较好，但是DW 值比较低。

自相关实验报告

**大学经济学院实验报告估计线性回归模型并计算残差。

用普通最小二乘法估计输出结果如下：20,73.0,086.0.,9988.0)02.122()79.6(18.045.1ˆ2====-+-=T DW e s R X Y tt所以，回归方程拟合得效果比较好，但是DW 值比较低。

（2）残差图见图2。

（3）自相关的检验（检验误差项t u 是否存在自相关）①DW 检验：已知DW=0.73，若给定05.0=α，查表得，得DW 检验临界值41.1,20.1==U L d d ，因为DW=0.73<1.20，认为误差项t u 存在严重的一阶正自相关。

②回归检验法：建立残差t u 与21,--t t e e 的回归模型，如表2和表3。

从表2可以看出，1-t e 的回归参数通过了显著性检验，而表3中，21,--t t e e 中只有1-t e 的回归参数通过显著性检验，故判断误差项具有一阶回归形式的自相关。

表2 残差回归相关结果（1）表3 残差回归结果（2）③LM（BG）检验：辅助回归估计输出结果如下表（1）。

表（1）由LM 检验结果可知，LM （1）=7.998，伴随概率p=0.0047<0.05.LM(2)=8.459,伴随概率p=0.0146，所以在α=0.05显著性水平显著，存在一阶，二阶自相关。

同时，由表一，可得LM(BG)自相关检验辅助回归式估计结果是：00.840.020,74.1,40.0)4.0()4.0()4.3(0004.00609.06388.0221=⨯====-+-+=-TR LM DW R v X e e tt t t因为84.3)1(205.0=χ，LM=8.00>3.84，所以LM 检验结果也说明随机误差项存在一阶正自相关。

（4）用差分法和广义差分法建立模型，消除自相关。

用广义最小二乘法估计回归参数。

估计自相关系数ρˆ，635.0273.0121ˆ=-=-=DW ρ 对原变量做广义差分变换。

计量经济学实验报告4

《计量经济学》课程实验第 3 次实验报告实验内容及基本要求：实验项目名称：运用Eviews 软件进行自相关模拟分析实验类型：上机实验每组人数： 1实验内容及要求：1、总体要求：数据已经输入到eviews 中，数据文件为：自相关实验.wf1，其中的income 为家庭收入，consume 为家庭开支，以此数据建立以consume 为被解释变量的消费方程，用最小二乘法估计变量间的相关关系。

并检验数据中自相关性等特征，采用相应方法进行修正。

2、具体步骤：依次回答下列问题（得到回归结果是指给出回归方程，并做检验）： 1、建立消费方程，做回归，得到回归结果。

2、根据回归结果，边际消费倾向为多少？显著不为1吗，给出检验过程。

3、数据中存在自相关吗，给出检验过程。

4、用dw 值来估计ρ，据此ρ做广义差分来消除自相关性，给出结果 5、假定为ar(1)，用科克兰内-奥克特法来消除自相关性，给出结果6、假定为ar(2)，用科克兰内-奥克特法来消除自相关性，给出结果实验结果：一．模型设定假定被解释变量Y 与解释变量X 存在线性相关关系，则可设定为如下模型:t t t u X Y ++=21ββ其中Y 为家庭支出consume,X 为家庭收入income.Ut 为随机误差项。

二．参数估计——用最小二乘法估计Y 与X 之间的参数值1.数据输入由于之前数据已输入到“自相关实验.wf1”中，故在eviews 设定完Y 和X 之后直接把相对应的数据粘贴就可以了。

2.参数估计通过最小二乘法进行回归估计，结果如图所示：可知该模型为：t t X Y 7829.02336.81^+= SE=180.2928 0.032038T=0.4506 24.4377R 2=0.9552 F=597.1988 DW=1.23373.边际消费倾向分析根据该回归结果可知，边际消费倾向为2β=0.7829，对其显著性进行检验H0：2β=1 H1：2β≠1给定显著性水平α=0.05，查表得2/αt (n-2)=025.0t (28)=2.0487752.6032038.017829.0)(22=-=-=βββSE t可知2/αt （28）=2.048<t ，所以，拒绝H0，即边际消费倾向2β显著不为1.4.自相关检验由上面的回归结果可知，该模型的可决系数R 2，2R 很高，拟合程度较好，回归系数显著。

计量经济学自相关实验报告

第六章自相关实验报告一、研究目的对于广大的中国农村人口而言，其消费总量比重却不高。

农村居民的收入和消费是一个值得研究的问题。

消费模型是研究居民消费行为的常用工具。

通过中国农村居民消费模型的分析可判断农村居民的边际消费倾向，这是宏观经济分析的重要参数。

同时，农村居民消费模型也能用于农村居民消费水平的预测。

二、模型设定影响居民消费的因素很多，但由于受各种条件的限制，通常只引入居民收入一个变量做解释变量，即消费模型设定为：+β1X t+ U tY t=β参数说明：Y——农村居民人均消费支出 (单位：元)tX——农村居民人均纯收入（单位：元）tU t——随机误差项收集到数据如下（见表2-1）表2-1 1985-2011年农村居民人均收入和消费单位：元注：资料来源于《中国统计年鉴》1986-2012。

为了消除价格变动因素对农村居民收入和消费支出的影响，不宜直接采用现价人均收入和现价人均消费支出的数据，而需要用经消费价格进行调整后的1985年可比价格及人均纯收入和人均消费支出的数据做回归分析。

根据表2-1中调整后的1985年可比价格计的人均纯收入和人均消费支出的数据，使用普通最小二乘法估计消费模型得如下结果。

表2-2 最小二乘估计结果Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/04/13 Time: 20:00Sample: 1985 2011Included observations: 27Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C 45.40225 10.30225 4.407025 0.0002X 0.718526 0.012526 57.36069 0.0000R-squared 0.992459 Mean dependent var 580.5296 Adjusted R-squared 0.992157 S.D. dependent var 256.4506 S.E. of regression 22.71079 Akaike info criterion 9.154744 Sum squared resid 12894.50 Schwarz criterion 9.250732 Log likelihood -121.5890 Hannan-Quinn criter. 9.183287 F-statistic 3290.249 Durbin-Watson stat 0.528075 Prob(F-statistic) 0.000000由以上结果得到以下方程:^Y t=45.4022545+0.718526X t（6.1）（10.30225）（0.012526）t = (4.407025) (57.36069)R2=0.992459--R2=0.992157 F=3290.249 DW=0.528075该回归方程可决系数较高，回归系数均显著。

计量经济学实验报告(多元线性回归自相关 )

计量经济学实验报告(多元线性回归自相关 )1. 背景计量经济学是一门关于经济现象的定量分析方法研究的学科。

它的发展使得我们可以对经济现象进行更加准确的分析和预测，并对社会发展提供有利的政策建议。

本文通过对多元线性回归模型和自相关模型的实验研究，来讨论模型的建立与评价。

2. 多元线性回归模型在多元线性回归模型中，我们可以通过各个自变量对因变量进行预测和解释。

例如，我们可以通过考虑家庭收入、年龄和教育程度等自变量，来预测某个家庭的消费水平。

多元线性回归模型的一般形式为：$y_i=\beta_0+\beta_1 x_{i1}+\beta_2 x_{i2}+...+\beta_k x_{ik}+\epsilon_i$在建立模型之前，我们需要对因变量和自变量进行观测和测算。

例如，我们可以通过调查一定数量的家庭，获得他们的收入、年龄、教育程度和消费水平等数据。

接下来，我们可以通过多元线性回归模型，对家庭消费水平进行预测和解释。

在实际的研究中，我们需要对多元线性回归模型进行评价。

其中一个重要的评价指标是 $R^2$ 值，它表示自变量对因变量的解释程度。

$R^2$ 值越高，说明多元线性回归模型的拟合程度越好。

3. 自相关模型在多元线性回归模型中，我们假设各个误差项之间相互独立，即不存在自相关性。

但实际上，各个误差项之间可能会互相影响，产生自相关性。

例如，在一个气温预测模型中，过去的温度对当前的温度有所影响，说明当前的误差项和过去的误差项之间存在相关性。

我们可以通过自相关函数来研究误差项之间的相关性。

自相关函数表示当前误差项和过去 $l$ 期的误差项之间的相关性。

其中，$l$ 称为阶数。

自相关函数的一般形式为：$\rho_l={\frac{\sum_{t=l+1}^{T}(y_t-\bar{y})(y_{t-l}-\bar{y})}{\sum_{t=1}^{T}(y_t-\bar{y})^2}}$在自相关模型中，我们通过对误差项进行差分或滞后变量，来消除误差项之间的自相关性。

计量经济学实验5自相关性

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1 我国城乡居民储蓄存款与GDP统计资料（1978年＝100）【实验步骤】一、回归模型的筛选1、相关图分析使用命令SCAT X Y得到散点图如下：图1 X与Y的散点图图1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。

2、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 y 5075.9284.14984ˆ+-==t (-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 LNXx yln 9588.20753.8ˆln +-= =t (-31.604) (64.189)2R ＝0.9954 F ＝4120.223 S.E ＝0.1221⑶对数模型：LS Y C LNXx y ln 82.236058.118140ˆ+-==t (-6.501) (7.200)2R ＝0.7318 F ＝51.8455 S.E ＝8685.043⑷指数模型：LS LNY C Xx y 010005.03185.5ˆln +==t (23.716) (14.939)2R ＝0.9215 F ＝223.166 S.E ＝0.5049⑸二次多项式模型：GENR X2=X^2 LS Y C X X221966.05485.4456.2944ˆx x y +-==t (3.747) (-8.235) (25.886)2R ＝0.9976 F ＝3814.274 S.E ＝835.9793、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。

实验报告一自相关性

实验报告一自相关性
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经济与管理学院实验报告姓名：
学号：专业：经济学班级：二班课程：计量经济学合肥师范学院经济与管理学院《计量经济学》课程实验报告指导老师：日期：成绩：
荐计算机上机实验内容及实验报告要求荐构建学校德育管理与评价体系的实验报告荐化学实验报告格式
荐大学物理实验课程设计实验报告荐电路实验报告要求。

计量经济学实验报告多元线性回归自相关

计量经济学实验报告多元线性回归自相关 Document number【980KGB-6898YT-769T8CB-246UT-18GG08】实验报告课程名称计量经济学实验项目名称多元线性回归自相关异方差多重共线性班级与班级代码 08国际商务1班实验室名称（或课室）实验楼910 专业国际商务任课教师刘照德学号： 043姓名：张柳文实验日期： 2011 年 06 月 23日广东商学院教务处制姓名张柳文实验报告成绩评语：指导教师（签名）年月日说明：指导教师评分后，实验报告交院（系）办公室保存。

计量经济学实验报告实验项目：多元线性回归、自相关、异方差、多重共线性实验目的：掌握多元线性回归模型、自相关模型、异方差模型、多重共线性模型的估计和检验方法和处理方法实验要求：选择方程进行多元线性回归；熟悉图形法检验和掌握D-W 检验，理解广义差分法变换和掌握迭代法；掌握Park或Glejser检验，理解同方差性变换；实验原理：普通最小二乘法图形检验法 D-W检验广义差分变换加权最小二乘法 Park检验等实验步骤：首先：选择数据为了研究影响中国税收收入增长的主要原因，选择国内生产总值（GDP）、财政支出（ED）、商品零售价格指数（RPI）做为解释变量，对税收收入（Y）做多元线性回归。

从《中国统计年鉴》2011中收集1978—2009年各项影响因素的数据。

如下表所示：199219931994199519961997199819992000200120022003200420052006200720082009实验一：多元线性回归1、将数据导入后，分别对三个解释变量与被解释变量做散点图，选择两个变量作为group打开，在数据表“group”中点击view/graph/scatter/simple scatter，出现数据的散点图，分别如下图所示：从散点图看，变量间不一定呈现线性关系，可以试着作线性回归。

2、进行因果关系检验在“workfile”中按住“ctrl”键，点击所要选择的变量，作为组打开后，在“View”下拉列表中选择“Grange Causality”，滞后期为2，得出如下结果：Pairwise Granger Causality TestsDate: 06/23/11 Time: 16:14Sample: 1978 2009Lags: 2Null Hypothesis:Obs F-Statistic ProbabilityED does not Granger Cause Y30Y does not Granger Cause EDPairwise Granger Causality TestsDate: 06/23/11 Time: 16:15Sample: 1978 2009Lags: 2Null Hypothesis:Obs F-Statistic ProbabilityGDP does not Granger Cause Y30Y does not Granger Cause GDPPairwise Granger Causality TestsDate: 06/23/11 Time: 16:19Sample: 1978 2009Lags: 2Null Hypothesis:Obs F-Statistic ProbabilityRPI does not Granger Cause Y30Y does not Granger Cause RPI从因果关系检验看，ED明显影响财政收入Y，其他两个因素影响不显着。

自相关实验报告

《计量经济学》上机实验报告一题目：自相关实验日期和时间：2013-12-5班级：学号：姓名：实验室：实验环境：Windows XP ; EViews 3.1实验目的：掌握自相关性的检验与处理方法实验内容：下表给出了美国1960到1995年36年个人可支配收入X和个人实际消费支出Y的数据。

年份个人实际可支配收入个人实际年份个人实际可支配收入个人实际X 消费支出X 消费支出Y Y1960 157 143 1978 326 295 1961 162 146 1979 335 302 1962 169 153 1980 337 301 1963 176 160 1981 345 305 1964 188 169 1982 348 308 1965 200 180 1983 358 324 1966 211 190 1984 384 341 1967 220 196 1985 396 357 1968 230 207 1986 409 371 1969 237 215 1987 415 382 1970 247 220 1988 432 397 1971 256 228 1989 440 406 1972 268 242 1990 448 413 1973 287 253 1991 449 411 1974 285 251 1992 461 422 1975 290 257 1993 467 434 1976 301 271 1994 478 447 1977 311 283 1995 493 458 1）用普通最小二乘法估计收入消费模型：y=b1+b2x2+u2）检验自相关。

（显著水平5%）3）用适当方法消除问题。

实验步骤：0- 利用普通最小二乘法估计收入消费模型，建立模型：LS Y C X 。

得到如下估计结果，如图1所示。

Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 12/05/13 Time: 16:58 Sample: 1960 1995 Included observations: 36Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -9.428745 2.504347 -3.764951 0.0006 X0.935866 0.007467125.34110.0000 R-squared0.997841 Mean dependent var 289.9444 Adjusted R-squared 0.997777 S.D. dependent var 95.82125 S.E. of regression 4.517862 Akaike info criterion 5.907908 Sum squared resid 693.9767 Schwarz criterion 5.995881 Log likelihood -104.3423 F-statistic 15710.39 Durbin-Watson stat0.523428Prob(F-statistic)0.000000图1其检验报告如下：x y93587.043.9ˆ+-= =t (-3.764951) (125.3411) 2R ＝0.997841 F ＝15710.39二．对模型进行自相关检验。

计量经济学实验报告(自相关性)

实验6.美国股票价格指数与经济增长的关系——自相关性的判定和修正一、实验内容：研究美国股票价格指数与经济增长的关系。

1、实验目的:练习并熟练线性回归方程的建立和基本的经济检验和统计检验；学会判别自相关的存在，并能够熟练使用学过的方法对模型进行修正。

2、实验要求：（1）分析数据，建立适当的计量经济学模型（2）对所建立的模型进行自相关分析（3）对存在自相关性的模型进行调整与修正二、实验报告1、问题提出通过对全球经济形势的观察，我们发现在经济发达的国家，其证券市场通常也发展的较好，因此我们会自然地产生以下问题，即股票价格指数与经济增长是否具有相关关系？GDP是一国经济成就的根本反映。

从长期看，在上市公司的行业结构与国家产业结构基本一致的情况下，股票平均价格的变动跟GDP的变化趋势是吻合的，但不能简单地认为GDP 增长，股票价格就随之上涨，实际走势有时恰恰相反。

必须将GDP与经济形势结合起来考虑。

在持续、稳定、高速的GDP增长下，社会总需求与总供给协调增长，上市公司利润持续上升，股息不断增加，老百姓收入增加，投资需求膨胀，闲散资金得到充分利用，股票的内在含金量增加，促使股票价格上涨，股市走牛。

本次试验研究的1970-1987年的美国正处在经济持续高速发展的状态下，据此笔者利用这一时期美国SPI与GDP的数据建立计量经济学模型，并对其进行分析。

2、指标选择：指标数据为美国1970—1987年美国股票价格指数与美国GDP数据。

3、数据来源：实验数据来自《总统经济报告》（1989年），如表1所示：表1 4、数据处理将两组数据利用Eviews绘图，如图1、2所示：图1 GDP数据简图图2 SPI数据简图经过直观的图形检验，在1970-1987年间，美国的GDP保持持续平稳上升，SPI虽然有些波动，但波动程度不大，和现实经济相符，从图形上我们并没有发现有异常数据的存在。

所以可以保证数据的质量是可以满足此次实验的要求。

计量经济学自相关的检验与修正实验报告

《计量经济学》实训报告实训项目名称自相关模型的检验与处理实训时间 2012-01-02实训地点实验楼308班级学号姓名实训 (实践 ) 报告实训名称自相关模型的检验与处理一、实训目的掌握自相关模型的检验及处理方法。

二、实训要求掌握自相关模型的图形法检验、DW 检验，与科克伦—奥克特迭代法对自相关修正。

三、实训内容1.检测进口额模型12i i i Y X u ββ=++的自相关性；2.检验模型中存在的问题，并采取适当的补救措施予以处理；四、实训步骤1.建立Workfile 和对象，录入数据；2.参数估计、检验模型的自相关；3.利用科克伦-奥科特迭代法处理模型中的自相关问题。

五、实训分析、总结表1列出了1985-2003年中国实际GDP 和进口额的统计数据。

假设实际GDP （X ）与实际进口额(Y ）之间满足线性约束，则理论模型设定为：12i i i Y X u ββ=++其中i Y 表示实际进口额，i X 表示实际GDP 。

表1 1985-2003年中国实际GDP和进口额年份实际GDP(X,亿元）实际进口额(Y,亿元）1985 8964.4 2543.21986 9753.27 2983.41987 10884.65 3450.11988 12114.62 3571.61989 12611.32 3045.91990 13090.55 2950.41991 14294.88 33381992 16324.75 4182.21993 18528.59 5244.41994 20863.19 6311.91995 23053.83 7002.21996 25267 7707.21997 27490.49 8305.41998 29634.75 9301.31999 31738.82 9794.82000 34277.92 10842.52001 36848.76 12125.62002 39907.21 14118.82003 43618.58 17612.21.建立Workfile和对象，录入1985-2003年中国实际GDP（X）和进口额(Y)图1 1985-2003年中国实际GDP（X）和进口额(Y)2.参数估计、检验模型的自相关使用普通最小二乘法估计消费模型得：图2 样本的回归估计结果-1690.3090.387979i Y X ∧=+20.965870 481.1009 0.523859R F DW ===通过分析可知：该回归方程可决系数较高，回归系数均显著。

计量自相关报告的实验心得

计量自相关报告的实验心得1.引言1.1 概述引言部分是文章的开篇，要在这一部分简要介绍文章的主题和内容，并引出接下来要讨论的问题。

在这篇长文中，我们将主要讨论关于计量自相关报告的实验心得。

计量自相关是指在计量经济学中对数据的相关性进行分析，以便更准确地进行经济预测和决策。

本文将介绍我在实验中对计量自相关报告进行的研究和分析，并分享我在实验过程中的心得体会和进一步研究建议。

在这篇文章中，我们将详细讨论有关计量自相关报告的一些关键问题和挑战，并力求提供一些实用的经验和经验教训。

1.2 文章结构文章结构部分的内容应包括对整篇文章的框架和内容进行简要介绍，以引导读者对全文内容有一个整体的把握。

可以简要描述文章的章节设置和各个章节的主要内容，以便读者能够了解文章的整体结构和内容安排。

同时，也可以提醒读者关注本文的重点和亮点，激发读者的阅读兴趣。

1.3 目的本报告的目的在于分享在进行计量自相关实验过程中的经验和心得体会。

通过对实验设计、数据分析和结果总结的讨论，可以帮助读者更好地理解和应用计量自相关的相关概念和方法。

同时，通过分享实验心得体会，也希望能够为同行提供一些实用的建议和指导，促进相关领域的进一步研究和发展。

在进行实验心得的分享和总结的过程中，我们也希望能够对自身的实验能力和研究方法进行反思和提高，为未来的研究工作奠定更坚实的基础。

2.正文2.1 背景介绍在进行计量自相关报告的实验前，首先需要了解计量自相关的概念和背景知识。

计量自相关是指在时间序列数据分析中，存在因素之间相互关联的情况。

在经济学和金融领域，时间序列数据通常表现出一定的自相关性，即某一时刻的值与其之前或之后的数值存在相关性。

自相关的存在可能会导致样本的残差项存在自相关性，从而违背了线性回归模型的基本假设。

因此，对于时间序列数据的分析和建模，需要考虑和处理自相关性的影响。

而计量自相关报告实验就是旨在检验数据中自相关性的存在，并对其进行相应的处理和修正。

自相关实验报告

⾃相关实验报告《计量经济学》实训报告实训项⽬名称⾃相关的检验与消除实训时间实训地点班级学号姓名实训(实践) 报告实训名称⾃相关的检验与消除⼀、实训⽬的1、中国进⼝需求与国内⽣产总值是⼀个值得研究的问题。

通过实际出⼝额模型的分析可以判断中国进⼝需求，这是宏观经济分析的重要参数。

2、使学⽣掌握针对实际问题简历、估计、检验和应⽤计量经济学单⽅程模型的⽅法以及⾄少掌握⼀种计量经济学软件的使⽤，提⾼学⽣的动⼿能⼒。

⼆、实训要求1、要求学⽣能对⼀般的实际经济问题运⽤计量经济学⽅法进⾏分析研究2、掌握计量经济学软件包Eviews估计和检验单⽅程模型的同法和操作步骤3、对模型的结果进⾏经济解释三、实训内容1、⽤DW验证法，验证该模型是否存在⾃相关。

2、⽤⼴义差分法消除⾃相关，进⾏多次迭代法。

四、实训步骤课后练习题6.5的数据1985—2003年中国实际GDP和进⼝额1. ⽤OLS⽅法估计参数，建⽴回归模型：ls y c x回归结果：Y=-1690.309+0.387979XT= (-3.824856) (21.93401) R^2=0.96587 S.E.=822.3285 2. 检验是否存在⾃相关（1）图⽰法（scat e1 e2）：结果表明：由上图e1与e2的散点图可知，⼤部分的点落在I、III象限，表明随即误差项存在着正相关。

（2）DW检验法回归结果：Y = -1690.309+0.3880X , R^2=0.9659,df=17, DW=0.5239该⽅程的可绝系数较⾼，回归系数均显著。

对样本量为19、⼀个解释变量的模型，查DW统计表可知，dL=1.18,dU=1.4；模型中DW结论：显然该模型中存在⾃相关。

(3) BG检验（LM检验）结果表明：观察偏相关发现出现⾃相关（⼀维）结果表明：观察Prob=0.000942<0.5，显著，存在⾃相关3. 消除⾃相关的⽅法：使⽤⼴义差分法进⾏修正（1）genr e1=resid，genr e2=resid(-1)，Ls e1 e2，得到e1与e2的回归⽅程为：E1=0.9202E2;（2）对原模型进⾏⼴义差分，得到⼴义差分⽅程为：Y-0.9202*Y(-1) = β1*(1-0.9202)+β2*(X-0.9202X)+ µ回归结果：Y*= -921.9049+0.6264 X*（其中Y*= Y-0.9202*Y(-1)；X*= X-0.9202*X(-1)）；R^2=0.8381; df=16; DW=0.7151；由于使⽤了⼴义差分法，样本容量减少了1个，为18个。

自相关实验报告三模板

《计量经济学》实验报告三开课实验室：财经科学实验室 2012年4月21日班级：学号：姓名：实验项目名称序列相关性的检验与修正成绩：实验性质： _ 【实验目的】掌握序列相关性的检验与修正方法并能运用Eviews 软件进行实现【实验要求】掌握检验方法，根据OLS 法的输出结果判断是否存在序列相关，运用广义差分法进行模型修正，熟悉基本操作步骤，读懂各项上机榆出结果的含义并能进行分析【实验软件】 Eviews 软件【实验内容】根据给定的案例数据按实验要求进行操作【实验方案与进度】实验：下表是某上市公司的子公司的年销售额Y 与其总公司年销售额X 的观测数据：验证性 □综合性 □设计性指导教师签字：(1) 用普通最小二乘法估计模型参数Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 04/21/12 Time: 10:26 Sample: 1 20C R-squared Mean dependent var Adjusted R-squared . dependent var . of regression Akaike info criterion Sum squared resid Schwarz criterion Log likelihood F-statistic 01ˆˆˆi i Y X ββ=+=+(2) 用图形法进行自相关检验-0.2-0.10.00.10.2-0.2-0.10.00.10.2RESID(-1)R E S I D属于一阶正自相关(3) 用DW 值检验模型是否存在一阶自相关01:0,:0H H ρρ=≠ 0.734726, 1.2L DW d ==所以模型存在一阶正自相关(4) 证明广义差分法可以消除模型随机扰动项自相关。

（写出证明过程）因为模型随机误差项t u 存在一阶序列相关且相关系数ρ已知，即有：1t t t u u v ρ-=+ 对于01t t t Y X u ββ=++ ①滞后一期，并且两边同乘以自相关系数ρ得：10111t t t Y X u ρρββρρ---=++ ②①—②可得广义差分模型 ()()()101111t t t t t t Y Y X X u u ρβρβρρ----=-+-+- 记：1t t t Y Y Y ρ*-=- （t=2,3,……，n ） 1t t t X X X ρ*-=- （t=2,3,……，n ） 1t t t v u u ρ-=- （t=2,3,……，n ）则②可写成：t Y *=()01βρ-+1βt X *+t v ③ 因1t t t v u u ρ-=-，则Var(t v )=2v σ,Cov(t v ,s v )=0(t s ≠).即t v 满足同方差和无序列相关的经典假设，所以对③式采用普通最小二乘法进行估计。

计量经济学自相关性检验报告分析(doc 7页)

计量经济学自相关性检验报告分析(doc 7页)计量经济学自相关性检验实验报告实验内容：自相关性检验工业增加值主要由全社会固定资产投资决定。

为了考察全社会固定资产投资对工业增加值的影响，可使用如下模型：Y=；其中，X 表示全社会固定资产投资，Y表示工业增加值。

下表列出了中国1998-2000的全社会固定资产投资X与工业增加值Y的统计数据。

单位：亿元年份固定资产投资X工业增加值Y年份固定资产投资X工业增加值Y1980910.91996.519915594.58087.1 198********.419928080.110284.519821230.42162.3199313072.314143.8 19831430.12375.6199417042.119359.6 19841832.92789199520019.324718.3 19852543.23448.7199622913.529082.6 19863120.63967199724941.132412.1 19873791.74585.8199828406.233387.9 19884753.85777.2199929854.735087.2 19894410.46484200032917.739570.3 199045176858一、估计回归方程OLS法的估计结果如下：Y=668.0114+1.181861X（2.24039）（61.0963）R2=0.994936，R2=0.994669，SE=951.3388，D.W.=1.282353。

二、进行序列相关性检验（1）图示检验法通过残差与残差滞后一期的散点图可以判断，随机干扰项存在正序列相关性。

（2）回归检验法一阶回归检验e=0.356978e1-t+εtt二阶回归检验e=0.572433e1-t－0.607831e2-t+εtt可见：该模型存在二阶序列相关。

（3）杜宾-瓦森（D.W）检验法由OLS法的估计结果知：D.W.=1.282353。

计量经济学自相关性检验实验报告