实验报告：序列相关模型的检验和处理教师使用范文
发布时间：2020-04-02 来源：文档文库
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实验实训报告课程名称：计量经济学实验开课学期：2012-2013学年第一学期 开课系(部：经济系
开课实验(训室：数量经济分析实验室 学生姓名： 专业班级： 学号：
重庆工商大学融智学院教务处制
实验题目
实验(训项目名称 序列相关模型的检验和处理 实验(训日期
指导教师 所在分组
实验概述
【实验(训目的及要求】
通过本实验，使学生掌握序列相关模型的检验方法、处理方法分析；熟悉图形法检验、掌握DW检验、掌握广义差分法处理序列相关。 【实验(训原理】
如果对于不同的样本点，随机误差项之间不再是不相关的，而是存在某种相关性，则认为出现了序列相关性或自相关。对于存在序列相关性的模型主要采用广义差分法消除序列相关性，并对广义差分后的模型采用普通最小二乘法估计参数，并最终计算出原模型的参数。
实验内容
【实验(训方案设计】
一、要求完成的实验内容
图形法检验；DW检验；LM检验；使用广义差分变换法进行序列相关的处理。 二、具体操作程序
1、图形法检验：（1）对模型进行回归分析（2）得到变量之间的残差趋势图和残差散点图（3）分析序列相关情况。
2、DW检验：（1）对模型进行回归分析（2）得到DW统计量（3）按照参数查DW表，建立分析区间（4）得到结论。
3、LM检验法：（1）对模型进行回归分析（2）选择LM检验的阶数（3）根据辅助回归结果判断是否存在序列相关。
4、广义差分法：如果原模型存在序列相关，使用广义差分法处理序列相关，并进一步估计原模型参数。
【实验(训过程】（实验(训步骤、记录、数据、分析） 一、模型设定
本例用1985-2003年农村居民人均收入和消费，建立中国农村居民的消费模型。模型的变量分别选择农村居民人均实际纯收入（X，单位：元）与农村居民人均实际消费性支出(Y，单位：元。理论模型设定为：
其中Yt表示农村居民人均实际消费性支出，Xt表示农村居民人均实际纯收入。
二、参数估计
样本回归方程估计结果如下:
（）（） t=（）（）
R2=,F=,.= 上述回归模型解释变量的估计系数表示：农村居民人均纯收入每增加1元，平均说来农村居民人均消费性支出将增加元。R2=，表明农村居民人均消费支出的%的变动可由农村居民人均收入变化来解释。 三、序列相关性的诊断：
如果对于不同的样本点，随机误差项之间不再是不相关的，而是存在某种相关性，则认为出现了序列相关性或自相关。
1、图形检验法：et对et-1的散点图（genre=reside1=e(-1） 由从上图中可知，模型可能存在正的序列相关。 2、DW检验法（a5%）
对样本量为19、只含一个解释变量的模型。在5%显着水平，查DW统计表可知，dL=，dU=，模型中DWL，显然模型中存在正序列相关。
3、LM检验法（原假设：随机误差项不存在序列相关性） 以一元为例，LM检验法步骤如下：
第一步：估计原始回归模型，得到残差序列et（假设存在p阶相关） 第二步：构造辅助回归模型：第三步：提出原假设：eta0a1Xt1et-12et-2...pet-p 