实验六自相关模型的检验和处理-学生实验报告 

实 验 报 告

课程名称： 计量经济学 实验项目： 实验六 自相关模型的 检验和处理 实验类型：综合性□ 设计性□ 验证性

专业班别： 姓 名： 学 号： 实验课室： 指导教师： 石立 实验日期： 2014年6月13日

广东商学院华商学院教务处 制

一、实验项目训练方案 小组合作：是□ 否实验目的： 掌握自相关模型的检验和处理方法 实验场地及仪器、设备和材料 实验室：普通配置的计算机，Eviews软件及常用办公软件。 实验训练内容（包括实验原理和操作步骤）： 小组成员：无 【实验原理】 自相关的检验：图形法检验、D-W检验 自相关的处理：广义差分变换、迭代法 【实验步骤】 本实验中考虑以下模型： 【模型1】财政收入CS对收入法GDPS的回归模型 【模型2】财政支出CZ对财政收入CS的回归模型 【模型3】消费品零售额SLC对收入法GDPS的回归模型 【模型4】财政收入的对数log（cs）对时间T的回归模型 【模型5】收入法GDPS的对数log（GDPS）对时间T的回归模型 数据见“附表：广东省宏观经济数据（部分）-第六章” （一）自相关的检验 1.图形法检验 使用图形检验法分别检验上述【模型1-4】是否存在自相关问题。分别作这四个模型的残差散点图（即残差后一项对前一项的散点图：et对et?1）和残差趋势图（即残差et对时间t的线图），并判断模型是否存在自相关以及是正的自相关还是负的自相关。 【模型1】 残差散点图 残差趋势图 2001601,5002,0001208020010001,0005000RESID400-40-80-120-200-100-200-1000RESID(-1)10020019801985Residual19901995Actual2000Fitted2005 结论：从图上看，CS对GDPS回归的残差有一定的自相关。 【模型2】 残差散点图 残差趋势图 150 10050 0 -50 -100 -150150100502,4002,0001,6001,2008004000RESID0-50-100-150-150-100-50050100150RESID(-1)结论：从图上看，CZ对CS回归的残差应 19801985Residual19901995Actual2000Fitted2005【模型3】 残差散点图 残差趋势图 400 200 4000 200 -2000 -200-400-400 -600-600-400-2000200400 198019851990RESID(-1)Residual 结论：从图上看，SLC对GDPS回归的残差有很强的自相关 RESID10,0008,0006,0004,0002,00001995Actual2000Fitted2005【模型4】 残差散点图 残差趋势图 .6.5.4.3.6876543RESID.2.1.0.4.2.0 结论：从图上看，log(CS)对T回归的残差也有很强的自相关 （请对得到的图表进行处理，以上在一页内） 检验 分别计算上述【模型1-3】和【模型5】的D-W统计量的值，判断模型是否存在自相关问题。 【模型1】 CS= + R^2= SE= DW=0.942712 F= 结论：DW值偏近0，存在自相关 【模型2】 DW= 结论：DW值接近2，不存在自相关 【模型3】 DW= 结论：DW值接近0，存在很强的自相关 【模型5】 DW= 结论：DW值偏近0，存在严重的自相关 （请对得到的图表进行处理，以上在一页内） （二）自相关的处理 1.【模型3】SLC对GDPS回归自相关的处理 Dependent Variable: SLC Method: Least Squares Date: 06/13/14 Time: 11:25 Sample (adjusted): 1980 2005 Included observations: 26 after adjustments Convergence achieved after 14 iterations GDPS C AR(1) AR(2) R-squared Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. Mean dependent var . dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter. Durbin-Watson stat .47 Adjusted R-squared . of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic) Inverted AR Roots Estimated AR process is nonstationary DW检验值达到了，消除了自相关。 没有消除和消除了自相关的回归方程为： SLC=+ SLC=，AR(2)= 2.【模型5】LOG(GDPS)对T回归自相关的处理 Dependent Variable: LOG(GDPS) Method: Least Squares Date: 06/13/14 Time: 11:26 Sample (adjusted): 1980 2005 Included observations: 26 after adjustments