Eviews序列相关性实验报告.docx
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Eviews序列相关性实验报告
Eviews序列相关性实
验报告
Documentnumber:
NOCG-YUNOO-BUYTT-UU986-1986UT
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序列相关性的操作方法。
1978-2001年中国商品进口与国内生产总值
年份
国内生产总值
GDP（亿元）
商品进口M（亿美元）
1978
1979
1980
1981
1982
1983
1984
1985
1986
1987
1988
1989
1990
1991
1992
1993
1994
1995
1996
1997
1998
1999
2000
2001
【实验步骤】
-X建立线性回归模型
利用表中数据建立M关于GDP的散点图（SCATGDPM）o
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（LSMCGDP）。
DependentVariable:
M
Method:
LeastSquares
Date:
12/08/11Time:
16:
50
Sample:
124
Includedobservations:
24
Variable
Coefficient
Std.Errort-Statistic
Prob.
C
152.9058
46.078493.318376
0.0031
GDP
0.020394
0.00101420.11680
0.0000
R-squared
0.948440
Meandependentvar
826.9542
AdjustedR-squared
0.946096
S.D.dependsnWar
667.4365
S.E.ofregression
154.9601
Akaikeinfocriterion
13.00387
Sumsquaredresid
528277.7
Schwarzcriterion
1310204
Loglikelihood
-154.0464
Hannan・Quinncriter.
13.02991
「statistic
404.6858
Durbin-Watsonstat
0.627922
Prob（F-statistic）
0.000000
即得到的回归式为：
M=152.9058+0.0204GDP
R1=0.9461
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。
RESIDE）
2、用•检验判断
由回归结果输岀.=。
若给定^=0.05,已知n=24rk=2,查.检验上下界表
可得，血=1・27皿=1.45。
由于.=v=d「故存在正自相关。
3.用LM检验判断
在估计窗口中选择SerialCorrelationLMTest,设定滞后期Lag=1,得到
LM检验结果。
Breusch-GodfreySerialCorrelationLMTest:
F-statistic
15.87516
Prob.F（1,21）
0.0007
Obs*R-squared
10.33226
Prob.Chi-Square⑴
0.0013
TestEquation:
Dependentvariable:
RESID
Method:
LeastSquares
Date:
12/08/11Time:
17:
17
Sample:
19782001
Includedobservations:
24
Presamplemissingvaluelaggedresidualssettozero.
VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.
c
-10.22005
35.68351-0.286408
0.7774
GDP
0.000619
0.0007980.775727
0.4466
RESIDED
0.752830
0.1889463.984364
0.0007
R-squared
0.430511
Me汕dependentvar
-4.26E-14
AdjustedR-squared
0.376274
S.D.dependentvar
151.5539
S.E.ofregression
119.6917
Akaikeinfocriterion
12.52418
Sumsquaredresid
300848.4
Schwarzcriterion
12.67144
Loglikelihood
-147.2902
Hannan-Quinncriter.
12.56325
F-statistic
7.937578
Durbin-Watsonstat
1.164221
Prob（F-statistic）
0.002708
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曰，首先做一阶自回归（LSE1
DependentVariable:
E1
Method:
LeastSquares
Date:
12/08/11Time:
17:
29
Sample（adjusted）:
19792001
Ineludedobservations:
23alteradjustments
Variable
Coefficient
Std.Errort-Statistic
Prob.
E1（-1）
0.716652
0.1792193.998753
0.0006
R-squared
0.420219
Meandependentvar
5.126813
AdjustedR-squared
0.420219
S.D.dependentvar
152.8173
SEofregression
116.3602
Akaikeinfocriterion
12.39376
Sumsquaredresid
297873.2
Schwarzcriterion
12.44313
Loglikelihood
-141.5283
Hannan-Quinncriter.
12.40618
Durbin-Watsonstat
1.088518
采用LM检验其自相关性，结果表明仍然存在自相关。
Breusch-GodfreySerialCorrelationLMTest:
F-statistic
15.06229
ProbF（1,21）
0.0007
Obs*R-squared
9.655776
ProbChi-Square（l）
0.0019
用残差项的二阶自回归形式重新建立模型（LSE1E1（-1）E1（-2））。
Dependentvariable:
E1
Method:
LeastSquares
Date:
12/08/11Time:
17:
31
Sample（adjusted）:
19802001
Includedobservations:
22afteradjustments
Variable
Coefficient
Std.Errort-Statistic
Prob.
EK-D
1.110007
0.1725206.434089
0.0000
EK-2）
■0.750850
0.187114-4.012795
0.0007
R-squared
0.674211
Meandependentvar
8.930848
AdjustedR-squared
0.657921
S.D.depen伽tvar
155.2949
S.E.ofregression
90.82813
Akaikeinfocriterion
11.94232
Sumsquaredresid
164995.0
Schwarzcriterion
12.04151
Loglikelihood
■129.3656
Hannan-Quinncriter.
11.96569
Durbin-Watsonstat
1.857279
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。
Breusch-GodfreySerialCorrelationLMTest:
F-statistic
0.096871
Prob.F（1,19）
0.7590
Obs*R-squared
0.108484
Prob.Chi-Square⑴
07419
可以得到残差的二阶回归式为：
人人人
从=1.1100“「］-0.7509+片
R1=0.66,5.e.=90.83
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：
GENRGDGDP=*GDP（-1）+*GDP（-2）GENRGDM=*M（-1）+*M（-2）
以GDGDP、GDM为样本再次回归（LSGDMCGDGDP），得到结果输
出为：
DependentVariable:
GDM
Method:
LeastSquares
Date:
12/08H1Time:
17:
49
Sample（adjusted）:
19802001
Includedobservations:
22afteradjustments
Variable
Coefficient
Std.Errort-Statistic
Prob.
C
107.3024
29.117583.685142
0.0015
GDGDP
0.019912
0.00101819.56064
0.0000
R-squared
0.950325
Meandependentvar
534.5345
AdjustedR-squared
0.947841
S.D.dependenMr
395.4624
S.E.ofregres引on
90.31710
Akaikeinfocriterion
11.93104
Sumsquaredresid
163143.6
Schwarzcriterion
12.03022
Loglikelihood
■129.2414
Hannan-Quinncriter.
11.95440
F-statistic
382.6148
Durbin-Watsonstat
1.881941
Prob（F-statistic）
0.000000
LM检验结果如下，已经很好地克服了自相关性。
0reusch-GodfreySerialCorrelationLMTest:
F-stalistic
0.015155
Prob.F（1,19）
0.9033
Obs*R-squared
0.017534
Prob.Chi-Square（l）
08947
残差图为：
广义最小二乘回归结果为：
GDM=107.302+0.020GDGDP
0948/6=90.32,DW.=1.88
由于
00（1-1.1100+0.7509）=107.302
得到
0。
=164.852
故原模型的广义最小二乘估计为
M=164.852+0.020GDP
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