第六章 自相关

null计量经济学计量经济学第六章 自 相 关引子:t检验和F检验一定就可靠吗?引子:t检验和F检验一定就可靠吗?null检验结果明：回归系数的误差非常小，t 统计量较大，说明居民收入 对居民储蓄存款 的影响非常显著。同时可决系数也非常高，F统计量为4122.531，也表明模型异常的显著。 但此估计结果可能是虚假的，t统计量和F统计量都被虚假地夸大，因此所得结果是不可信的。为什么? 第六章 自相关第六章 自相关 本章讨论四个问题： ●什么是自相关 ●自相关的检验 ●自相关性的补救第一节 什么是自相关第一节 什么是自相关 本节基本内容: ●什么是自相关 ●自相关产生的基本原因 ●自相关的主要表现形式 第一节 什么是自相关第一节 什么是自相关一、自相关的概念 自相关（auto correlation），又称序列相关（serial correlation）是指总体回归模型的随机误差项之间存在相关关系。即不同观测点上的误差项彼此相关。null一阶自相关系数 的取值范围为式（6.1）中 是 滞后一期的随机误差项。 因此，将式（6.1）计算的自相关系数 称为一阶自相关系数。null二、自相关的表现形式二、自相关的表现形式自相关的性质可以用自相关系数的符号判断 即 为负相关， 为正相 关。 当 接近1时，表示相关的程度很高。 自相关是 序列自身的相关，因随机误差项的关联形式不同而具有不同的自相关形式。 自相关多出现在时间序列数据中。 null自相关的形式第二节 自相关的检验第二节 自相关的检验本节基本内容: ● 图示检验法 ● DW检验法 一、图示检验法一、图示检验法nullnullnullnull二、DW检验法二、DW检验法DW 检验是J.Durbin(杜宾)和G.S.Watson(沃特森)于1951年提出的一种适用于小样本的检验方法。DW检验只能用于检验随机误差项具有一阶自回归形式的自相关问题。这种检验方法是建立经济计量模型中最常用的方法，一般的计算机软件都可以计算出DW 值。nullnullnullnull由上述讨论可知DW的取值范围为： 0≤DW≤４ 根据样本容量 和解释变量的数目 (不包括常数项)查DW分布表，得临界值 和 ，然后依下列准则考察计算得到的DW值，以决定模型的自相关状态。 nullDW检验决策规则null用坐标图更直观表示DW检验规则：第三节 自相关的补救第三节 自相关的补救 本节基本内容: ●广义差分法 ●科克伦－奥克特迭代法 一、广义差分法一、广义差分法nullnullnull对模型（6.30）使用普通最小二乘估计就会得到参数估计的最佳线性无偏估计量。 这称为广义差分方程，因为被解释变量与解释变量均为现期值减去前期值的一部分，由此而得名。null二、Cochrane － Orcutt迭代法nullnullnull表6.3 1985-2003年农村居民人均收入和消费 单位：元表6.3 1985-2003年农村居民人均收入和消费 单位：元null续 表模型的建立、估计与检验模型的建立、估计与检验null自相关问题的处理自相关问题的处理nullnullnull