自相关实验报告Word文档格式.docx
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485.88
539.52
1.075
496.56
576.72
1.081
520.84
604.31
1.086
599.64
728.17
1.106
770.64
875.52
1.25
949.08
1069.61
1.336
1071.04
1187.49
1.426
1278.87
1329.7
1.667
1291.09
1477.77
1.912
1440.47
1638.92
1.97
1585.71
1844.98
2.171
1907.71
2238.38
2.418
2322.19
2769.26
2.844
3301.37
3982.13
3.526
4064.1
4929.53
4.066
4679.61
5967.71
4.432
5204.29
6608.56
4.569
5471.01
7110.54
4.546
5851.53
7649.83
4.496
6121.07
8140.55
4.478
4、GENRY=CONSUM/PRICE回车
5、GENRX=INCOME/PRICE回车
6、SCATXY回车
2）相关图分析
Scatxy,得到关于X和Y的散点图如下
从上图可知，X和Y存在线性关系。
7、LSYCX回车
Eviews估计结果如下图：
DependentVariable:
Y
Method:
LeastSquares
Date:
05/25/13Time:
10:
59
Sample:
19782000
Includedobservations:
23
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
C
111.4496
17.05902
6.533181
X
0.711829
0.016902
42.11456
R-squared
0.988298
Meandependentvar
769.4132
AdjustedR-squared
0.987741
S.D.dependentvar
296.7211
S.E.ofregression
32.85273
Akaikeinfocriterion
9.904888
Sumsquaredresid
22665.35
Schwarzcriterion
10.00363
Loglikelihood
-111.906
F-statistic
1773.636
Durbin-Watsonstat
0.598569
Prob（F-statistic）
估计线性回归模型并计算残差
用普通最小二乘法求估计的回归方程结果如下
（6.5）（42.1）
R2=0.9883s.e=32.8DW=0.60T=23
回归方程拟合得效果比较好，但是DW值比较低。
3）自相关检验
1）图示法
LINRRESID;
SCATRESID（-1）RESID;
2）观察结果窗口，由DW统计量，查表，与DL,DU比较得出结论；
1）图示法：
由scatresid（-1）resid得到下图：
由上图可知，方程存在序列相关性。
2）已知DW=0.60，若给定a=0.05,查表得DW临界值dL=1.26，dU=1.44。
因为DW=0.06＜1.26，认为误差项存在严重自相关。
3）LM检验
在方程窗口中点击View—residualtest–seriescorrelationLMtest;
Breusch-GodfreySerialCorrelationLMTest:
F-statistic
7.584071
Probability
0.003791
Obs*R-squared
10.21031
0.006065
TestEquation:
RESID
11:
00
Presamplemissingvaluelaggedresidualssettozero.
Prob.
3.903509
13.38624
0.291606
0.7737
-0.005661
0.013323
-0.424912
0.6757
RESID（-1）
0.596648
0.231778
2.574227
0.0186
RESID（-2）
0.140564
0.236554
0.594215
0.5594
0.443926
Meandependentvar
-2.32E-14
0.356125
S.D.dependentvar
31.76641
25.48994
Akaikeinfocriterion
9.471215
12345.00
Schwarzcriterion
9.668693
-104.9190
5.056047
1.765655
Prob（F-statistic）
0.009645
LM﹙BG﹚自相关检验辅助回归方程式估计结果是：
﹙3.9）﹙0.2﹚﹙-0.4﹚
R2=0.43DW=2.00LM==23×
0.43=9.89
因为，LM=9.89﹥3.84，所以LM检验结果也说明误差项存在一阶正相关。
（4）自相关的修正
GENRGDY=Y-0.7*Y（-1）;
GENRGDX=X-0.7*X（-1）;
LSGDYCGDX;
；
GDY
04
Sample（adjusted）:
19792000
22afteradjustments
46.54221
11.87645
3.918864
0.0009
GDX
0.674673
0.032827
20.55238
0.0000
0.954792
269.7844
0.952532
103.3914
22.52611
9.153735
10148.51
9.252921
-98.69108
422.4005
2.310424
0.000000
令GDY=Y-0.70*Y（-1）GDX=X-0.70X（-1）
以GDY、GDX、（1979-2000）为样本再次回归，得
GDY=45.2489+0.6782GDX
（3.7）（20.0）R2=0.95s.e=23.2DW=2.31,T=22（1979~2000）
回归方程拟合优度依然较好，且DW=2.13.查表得
，
。
因为DW=2,13﹤2.57，依据判断规则，误差项已经消除自相关。
（5）再次检验自相关是否存在，用1）,2）,3）之一检验
0.660806
0.528521
1.504816
0.471230
07
0.078707
12.08911
0.006511
0.9949
-0.000274
0.033404
-0.008199
0.9935
-0.136181
0.232983
-0.584513
0.5661
0.204785
0.233033
0.878780
0.3911
0.068401
3.42E-14
-0.086866
21.98323
22.91814
9.264701
9454.345
9.463072
-97.91171
0.440537
1.940615
0.726816
由上图知D.W约为2，误差项已消除自相关。
五、实验数据记录、处理及结果分析
6、讨论、心得
1、通过本次试验，我进一步熟悉了掌握了Eviews软件的操作，并且掌握了自相关的检验以及修正方法。
我认为在输出图像，图表的同时，分析解释非常重要。
保持一颗细心，耐心的态度，是做好事情的基础。
也锻炼了我的严谨的能力，我相信我一定会把计量经济学学好，相信自己行，一定我能行！
附件三：
实验报告附页
山东轻工业学院实验报告（附页）
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