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（财务知识）计量经济学作
计量经济学作业
实验目的：掌握自相关，自相关检验及修正方法以Eviews软件实现。实验需求：①掌握自相关检验的三种方法
②掌握广义差分法
实验步骤：①建立工作文件
②输入数据
③估计回归模型
④自相关检验
⑤广义差分法估计回归模型
实验内容：习题6.3和6.5习题6.3
1收入-消费函数
利用DW统计量，偏相关系数和BG检验，检测模型的自相关性DW统计量：壹元线性回归模型估计
Y=930.7225307804*X
(17.00232)(0.005408)
T=(5.477143)(133.5980)
R^2=0.999048DW=0.790145F=17848.43
此模型的可决系数为0.999048，接近于1，表明模型对样本拟合优度高；F统计量为17848.43，其伴随概率为0.00000，接近于零，表明模型整体线性关系显著，且回归系数均显著；对样本数n为19，解释变量个数k为1，若给定的显著性水平=0.05，查DW统计表得，dL=1.201，dU=1.411，而0DW=0.790145dL=1.201，
这表明模型存在壹阶正自相关。
偏相关系数检验：方程窗口点击
view\residualtest\correlogram-Q-statistics
view\residualtest\correlogram-Q-statistics
从上图可知，所有滞后期的偏相关系数PAC的绝对值均小于0.5，表明回归
模型不存在高阶自相关性
BG检验:方程窗口点击view\residualtest\serialCorrelationLMTest
滞后期为1，得以下结果：
由上表能够见出，=6.146273，prob(nR)=0.013169,小于给定的显著性水平
=0.05，且且et-1回归系数的T统计量值绝对值大于2，表明模型存在壹阶自相关
性。
滞后期为2，得以下结果：
从上表能够见出，=6.876003，prob(nR)=0.032129,小于给定的显著性水平=0.05，
且且et-1和et-2回归系数的t统计量值绝对值均小于2，回归系数显著不为零，表明
模型不存在壹阶、二阶自相关性。
上述检验表明模型可能存在壹阶自相关，OLS估计模型中的t统计量和F统计量的
结论不可信，需应用广义差分法修正模型。
(1)通过在LS命令中直接加上AR(1)，AR(2)项来检测模型的自相关性，且和(1)
中的检验结果进行比较
广义差分法估计模型
。
从上图可知，所有滞后期的偏相关系数PAC
从上图可知，所有滞后期的偏相关系数PAC的绝对值均小于0.5，表明广义
差分法估计的回归模型不存在高阶自相关性
BG检验广义差分法估计的模型
滞后期为1，得以下结果
滞后期为2，得以下结果
从上表可知，当滞后期为时，0.164582prob(nR)=0.684973，当滞后期为2时，
566508prob(nR)=0753328，伴随概率均大于给定的显著性水平=0.，且
且残差滞后期的回归系数的统计量值绝对值均小于2，这表明广义差分法估计的
Y=C(1)+C(2)*X+[AR(1)=C(3),AR(2)=C(4)]
72.877080.0111540.4384540.431168
t=2722150.5105631.119147
R=0.999438，F=7707.254，prob(F)=0.000000DW=1.697899
输出结果显示AR(1)为0.223858，AR(2)为0.482540，且回归系数的t检验显著，表明模型确实存在壹阶、二阶自相关；调整后模型DW为1.697899，样本容量n为17个，解释变量个数k为1，查5%显著水平DW统计表可得dL=1.133，dU=1.381，而
dU=1.133DW=1.6978994-dU，这表明调整后模型不存在壹阶自相关
偏相关系数检验广义差分法估计的模型：
回归模型已消除高阶自相关性。
上述检验表明，广义差分法估计的回归模型已消除自相关性，且且，经济意
义合理，可决系数R提高，t和F检验均显著，我们得到理想模型：
Y=149.1238894+0.7107788946*X+[AR(1)=0.2238582267,AR(2)=0.4825401