自相关实验报告.docx

1、自相关实验报告附件二：实验报告格式（首页） 山东轻工业学院实验报告 成绩 课程名称 计量经济学 指导教师 实验日期 2013/05/25 院（系） 商学院 专业班级 实验地点 二机房 学生姓名 学号 同组人 无 实验项目名称 自相关案例分析 及检验与修正 一、 实验目的和要求 1、掌握Eviews软件的操作和自相关的检验与修正 二、 实验原理 1、 Eviews软件的操作和自相关的检验与修正，图表法，DW检验，运用迭代法 三、 主要仪器设备、试剂或材料 Eviews软件，计算机 四、 实验方法与步骤 1、FileNewWorkfile，出现对话框“工作文件范围”，选取或填上数据类型、 起止时间

2、。OK后，得到一个无名字的工作文件2、CREATE abc A 1978 2000 回车3、DATA CONSUM INCOME PRICE 回车 1）建立工作组，输入数据如下： 344.88388.321385.2425.41.01474.72526.921.062485.88539.521.075496.56576.721.081520.84604.311.086599.64728.171.106770.64875.521.25949.081069.611.3361071.041187.491.4261278.871329.71.6671291.091477.771.9121440.471

3、638.921.971585.711844.982.1711907.712238.382.4182322.192769.262.8443301.373982.133.5264064.14929.534.0664679.615967.714.4325204.296608.564.5695471.017110.544.5465851.537649.834.4966121.078140.554.478 4、GENR Y=CONSUM /PRICE 回车 5、GENR X= INCOME /PRICE 回车6、SCAT X Y 回车2）相关图分析 Scat x y,得到关于X和Y的散点图如下 从上图可

4、知，X和Y存在线性关系。7、LS Y C X 回车 Eviews 估计结果如下图：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 05/25/13 Time: 10:59Sample: 1978 2000Included observations: 23VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C111.449617.059026.5331810X0.7118290.01690242.114560R-squared0.988298 Mean dependent var769.4132Adjuste

5、d R-squared0.987741 S.D. dependent var296.7211S.E. of regression32.85273 Akaike info criterion9.904888Sum squared resid22665.35 Schwarz criterion10.00363Log likelihood-111.906 F-statistic1773.636Durbin-Watson stat0.598569 Prob(F-statistic)0 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 =0.9883 s

6、.e=32.8 DW=0.60 T=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 LINR RESID; SCAT RESID(-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scat resid(-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=0.061.26，认为误差项存在严重自相关。3）LM检验 在方程窗口中点击Viewresidual test series correlation

7、LM test; Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:F-statistic7.584071Probability0.003791Obs*R-squared10.21031Probability0.006065Test Equation:Dependent Variable: RESIDMethod: Least SquaresDate: 05/25/13 Time: 11:00Presample missing value lagged residuals set to zero.VariableCoefficientStd. Errort-

8、StatisticProb.C3.90350913.386240.2916060.7737X-0.0056610.013323-0.4249120.6757RESID(-1)0.5966480.2317782.5742270.0186RESID(-2)0.1405640.2365540.5942150.5594R-squared0.443926Mean dependent var-2.32E-14Adjusted R-squared0.356125S.D. dependent var31.76641S.E. of regression25.48994Akaike info criterion9

9、.471215Sum squared resid12345.00Schwarz criterion9.668693Log likelihood-104.9190F-statistic5.056047Durbin-Watson stat1.765655Prob(F-statistic)0.009645 LMBG自相关检验辅助回归方程式估计结果是： 3.9） 0.2 -0.4 R2 =0.43 DW=2.00 LM= =230.43=9.89因为 ，LM=9.893.84，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 GENR GDY=Y-0.7*Y(-1); GENR GDX=

10、X-0.7*X(-1); LS GDY C GDX; ； Dependent Variable: GDYMethod: Least SquaresDate: 05/25/13 Time: 11:04Sample (adjusted): 1979 2000Included observations: 22 after adjustmentsVariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.C46.5422111.876453.9188640.0009GDX0.6746730.03282720.552380.0000R-squared0.954792Mean

11、 dependent var269.7844Adjusted R-squared0.952532S.D. dependent var103.3914S.E. of regression22.52611Akaike info criterion9.153735Sum squared resid10148.51Schwarz criterion9.252921Log likelihood-98.69108F-statistic422.4005Durbin-Watson stat2.310424Prob(F-statistic)0.000000 令GDY=Y-0.70*Y(-1) GDX=X-0.7

12、0X(-1) 以GDY、GDX、（1979-2000）为样本再次回归，得 GDY=45.2489+0.6782GDX (3.7) (20.0) R2 =0.95 s.e=23.2 DW=2.31, T=22(19792000) 回归方程拟合优度依然较好，且DW=2.13.查表得，。因为 DW=2,132.57，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Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:F-statistic0.660806Probability0.528521Obs*R-squared1.5

13、04816Probability0.471230Test Equation:Dependent Variable: RESIDMethod: Least SquaresDate: 05/25/13 Time: 11:07Presample missing value lagged residuals set to zero.VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.C0.07870712.089110.0065110.9949GDX-0.0002740.033404-0.0081990.9935RESID(-1)-0.1361810.232983

14、-0.5845130.5661RESID(-2)0.2047850.2330330.8787800.3911R-squared0.068401Mean dependent var3.42E-14Adjusted R-squared-0.086866S.D. dependent var21.98323S.E. of regression22.91814Akaike info criterion9.264701Sum squared resid9454.345Schwarz criterion9.463072Log likelihood-97.91171F-statistic0.440537Durbin-Watson stat1.940615Prob(F-statistic)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）