(3)檢驗(yàn)自相關(guān)性 ①殘差圖分析：在方程窗口中點(diǎn)擊Resids按鈕，所顯示的殘差圖(圖5.3.7所示)表明e呈現(xiàn)有規(guī)律的波動(dòng)，預(yù)示著可能存在自相關(guān)性。 圖5.3.7 殘差圖 運(yùn)用GENR生成序列E，觀察E，E(-1)圖形(見圖5.3.8)。 圖5.3.8 E與E(-1)散布圖 圖中AC表示各期的自相關(guān)系數(shù)，PAC表示各期的偏自相關(guān)系數(shù)，為了直觀地反映相關(guān)系數(shù)值的大小，在圖形左半部分別繪制了相關(guān)系數(shù)和偏相關(guān)系數(shù)的直方圖，其中虛線表示0.5。當(dāng)?shù)趕期偏相關(guān)系數(shù)的直方塊超過虛線部分時(shí)，表明偏相關(guān)系數(shù)>0.5，即存在s階自相關(guān)性。從圖5.3.9可以明顯看出，我國(guó)城鄉(xiāng)居民儲(chǔ)蓄存款模型存在著一階和二階自相關(guān)性。 ④B-G檢驗(yàn)：在方程窗口中點(diǎn)擊View＼Residual Test＼Serial Correlation LM Test，并選擇滯后期為2，屏幕將顯示以下信息，見表5.3.3。 表5.3.3 估計(jì)結(jié)果 5.4 自相關(guān)性的解決方法 5.4.1 廣義差分法 設(shè)線性回歸模型 2．Durbin兩步估計(jì)法 3．迭代估計(jì)或科克倫—奧克特(Cochrane-Orcutt)估計(jì) 具體步驟為 4.搜索估計(jì)法 5.4.3 廣義差分法的EViews軟件實(shí)現(xiàn)過程 具體步驟為 1．利用OLS法估計(jì)模型，系統(tǒng)將同時(shí)計(jì)算殘差序列RESID。 LS y c x 2．判斷自相關(guān)性的類型。 IDENT RESlD 3．利用廣義差分法估計(jì)模型。在LS命令中加上AR項(xiàng)，系統(tǒng)將自動(dòng)使用廣義差分法來估計(jì)模型。如自相關(guān)類型為一階自回歸形式，則命令格式為 LS y c x AR(1) 如果模型為高階自相關(guān)形式，則再加上AR(2)，AR(3)，…等等。 4．迭代估計(jì)過程的控制。具體步驟為 (1)在方程窗口中點(diǎn)擊Estimate按鈕。 (2)在彈出的方程說明對(duì)話框中點(diǎn)擊Options。 (3)在迭代程序(Iterative，procedures)對(duì)話欄中重新輸入：最大迭代次數(shù)(max iterations),或收斂精度(convergence)。 (4)點(diǎn)擊OK返回方程說明對(duì)話框，再點(diǎn)擊OK重新估計(jì)模型。 在實(shí)際操作中，一般是先不引入自回歸項(xiàng)，采用OLS估計(jì)參數(shù)，根據(jù)顯示的DW統(tǒng)計(jì)量，逐次引入AR(1)、AR(2)，…，直到滿意為止。 例5.4.1 中國(guó)城鄉(xiāng)居民儲(chǔ)蓄存款模型(自相關(guān)性調(diào)整)。 根據(jù)例5.3.1 的檢驗(yàn)結(jié)果，模型存在一、二階自相關(guān)性，即 所以在LS命令中加上AR(1)和AR(2)，使用迭代估計(jì)法估計(jì)模型。鍵入命令 LS lny c lnx AR(1) AR(2) 估計(jì)結(jié)果如表5.4.1所示。 表5.4.1 迭代估計(jì)回歸結(jié)果 * * 第五講 自相關(guān)性 5.1 自相關(guān)性及其產(chǎn)生的原因 5.1.1 什么是自相關(guān)性 (a)非自相關(guān)的序列圖 (b)非自相關(guān)的散點(diǎn)圖 (c)正自相關(guān)的序列圖 (d)正自相關(guān)的散點(diǎn)圖 (e)負(fù)自相關(guān)的序列圖 (f)負(fù)自相關(guān)的散點(diǎn)圖 圖5.1.1 時(shí)間序列及其當(dāng)期與滯后一期變量的散點(diǎn)圖 圖5.1.2 自相關(guān)圖 5.1.2 自相關(guān)性產(chǎn)生的原因 1．經(jīng)濟(jì)變量慣性的作用引起隨機(jī)誤差項(xiàng)自相關(guān) 2．經(jīng)濟(jì)行為的滯后性引起隨機(jī)誤差項(xiàng)自相關(guān) 3．一些隨機(jī)偶然因素的干擾引起隨機(jī)誤差項(xiàng)自相關(guān) 4.模型設(shè)定誤差引起隨機(jī)誤差項(xiàng)自相關(guān) 5．觀測(cè)數(shù)據(jù)處理引起隨機(jī)誤差項(xiàng)序列相關(guān) 一般經(jīng)驗(yàn)告訴我們，對(duì)于采用時(shí)間序列數(shù)據(jù)作樣本的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)問題，由于在不同樣本點(diǎn)上解釋變量以外的其他因素在時(shí)間上的連續(xù)性，帶來它們對(duì)被解釋變量的影響的連續(xù)性，所以往往存在序列相關(guān)性。 5.2 自相關(guān)性的后果 5.2.1 模型參數(shù)估計(jì)值不具有最優(yōu)性 1．參數(shù)估計(jì)值仍是無偏的 2．參數(shù)估計(jì)值不再具有最小方差性 實(shí)際意義。 5.2.4 區(qū)間估計(jì)和預(yù)測(cè)區(qū)間的精度降低 5.3 自相關(guān)性檢驗(yàn) 5.3.1 圖示法 1．按時(shí)間順序繪制殘差圖 圖5.3.1 正自相關(guān) 圖5.3.2 負(fù)自相關(guān) 圖5.3.3 正自相關(guān) 圖5.3.4 負(fù)自相關(guān) 圖示檢驗(yàn)法可以借助于Eviews軟件來實(shí)現(xiàn)。在方程窗口中點(diǎn)擊Resids按鈕，或者點(diǎn)擊View＼Actual，Fitted，Residual＼Table，都可以得到殘差分布圖。 5.3.

總結(jié)

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