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第七章 序列相关和异方差的处理

第七章 序列相关和异方差的处理. 一、序列相关 1 、无自相关 ：简言之，就是任一样本点的误差项都不受其他样本点的误差项影响。 2 、出现的原因 ： （ 1 ）惯性： （ 2 ）偏误： （ 3 ）蛛网现象：就是供给对价格的反应要滞后一个时期。. 4 、序列相关的形式：. （ 1 ）一阶自相关 : 其中 -1< <1 （ 2 ）高阶自相关； 在回归模型中，多数讨论是限于 一阶自相关形式。. 序列相关的检验方法. 1 、 作散点图法 （图形法） ：

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第七章 序列相关和异方差的处理

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  1. 第七章 序列相关和异方差的处理 • 一、序列相关 • 1 、无自相关：简言之，就是任一样本点的误差项都不受其他样本点的误差项影响。 • 2、出现的原因： • （1）惯性： • （2）偏误： • （3）蛛网现象：就是供给对价格的反应要滞后一个时期。

  2. 4、序列相关的形式： • （1）一阶自相关: • 其中-1< <1 • （2）高阶自相关； • 在回归模型中，多数讨论是限于 • 一阶自相关形式。

  3. 序列相关的检验方法 • 1 、作散点图法（图形法）： • 以时间为横轴，残差e为纵轴，画散点图，看有无系统性模式； • 2 、D-W检验：德宾—沃森统计量(D-W统计量)是检验模型是否存在自相关的一种简单有效的方法，其公式为： • D-W=

  4. 续D-W检验 • 把上式计算的D-w值，与德宾—沃森给出的不同显著性水平α的D-W值之上限dU和下限dL(它们与样本容量n和自变量个数p有关)进行比较，D-W的取值域在0-4之间。

  5. 自相关判断 • 在D-W小于等于2时，D-W检验法则规定： • 如D-W＜dL，认为ei存在正自相关； • 如D-W＞d U，认为ei无自相关； • 如dL＜D-W＜dU，不能确定ei是否 • 有自相关。 • 在D-W大于2时，D-W检验法则规： • 如4-D-W＜dL，认为ei存在负自相关； • 如4-D-w＞d U认为ei无自相关； • 如dL＜4-D-W＜dU，不能确定是否 • 有自相关。

  6. 自相关检验步骤 • Step1:提出假设：H0: • Steo2:构造D-W统计量； • Step3:确定dL(下限）和dU(上限）； • Step4:判断：

  7. D-W检验例：

  8. 三、消除序列相关的方法 • 1、一阶差分法： • 2、广义差分法。

  9. 四、异方差及其检验： • 1 、异方差性： • 2 、使用普通最小二乘法估计参数的后果： • （1）回归系数的最小二乘法估计不具有有效性或不再是最小方差； • （2）很可能假设检验的结论不正确：可能高估 ，从而使得显著的系数变成统计上不显著。 • 3 、异方差性的检验方法： • （1）图解法P95 • （2）等级相关检验法：

  10. 五.多重共线性及检验方法 • 1.无共线性:在多元回归模型中,各自变量之间是线性独立的. • 2.后果: • 一个或多个回归系数的t检验在统计 • 上不显著( )偏小. • 3.检验方法: • (1)R2值高而显著的t检验少; • (2)散点图法; • (3)计算自变量间的相关系数

  11. 显著性检验 • 1、t检验 • 2、F检验 • 3、多重共线性

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