第六章 自相关(序列相关).ppt
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第六章 自相关（序列相关） * *
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第六章-序列相关性.pptx
第六章序列有关性;一、序列有关性概念
二、实际经济问题中旳序列有关性
三、序列有关性旳后果
四、序列有关性旳检验
五、具有序列有关性模型旳估计
;;其中：?被称为一阶自有关系数（first-ordercoefficientofautocorrelation）
;1985-2023年中国农村居民人均收入和消费旳残差图;中国上证指数2023年11月3日;二、序列有关性产生旳原因;2、模型设定旳偏误;但建模时设置了如下模型：
Yt=?0+?1Xt+vt
因为vt=?2Xt2+?t,，包括了产量旳平方对随机项旳系统性影响，所以Xt2旳有关性就会转移到随机误差项，假如随机项也呈现序列有关性。;3、经济变
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(第六章序列相关案例分析.doc
第六章 案例分析
一、研究目的
2003年中国农村人口占59.47％，而消费总量却只占41.4%，农村居民的收入和消费是一个值得研究的问题。消费模型是研究居民消费行为的常用工具。通过中国农村居民消费模型的分析可判断农村居民的边际消费倾向，这是宏观经济分析的重要参数。同时，农村居民消费模型也能用于农村居民消费水平的预测。
二、模型设定
正如第二章所讲述的，影响居民消费的因素很多，但由于受各种条件的限制，通常只引入居民收入一个变量做解释变量，即消费模型设定为
（6.43）
式中，Yt为农村居民人均消费支出，X t为农村人均居民纯收入，ut为随机误差项。表6.3是从《中国统计年
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第六章自相关.ppt
一、自相关的概念 二、自相关的分类 第一时期的价格P1由供给量Q1来决定；生产者按这个价格来决定他们在第二时期的产量Q2。Q2又决定了第二时期的价格P2。第三时期的产量Q3，由第二时期的价格P2来决定，依此类推。 基本思路 自相关性检验方法有多种，但基本思路是相同的。 首先，采用普通最小二乘法估计模型，以求得随机误差项的“近似估计量”： 方法：在方程窗口中点击Resids按钮，或者点击View\ Actual，Fitted，Residual\ Tabel，都可以得到残差分布图。 如果随着时间的推移残差分布呈现出周期性的变化，说明很可能存在自相关性。若呈现不规则
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第六章自相关1.ppt
* 二、Cochrane － Orcutt迭代法 在实际应用中,自相关系数 往往是未知的， 必须通过一定的方法估计。最简单的方法是据DW统计量估计 。由DW 与 的关系可知 : 但是,这 是一个粗略的结果， 是对 精度不高的估计。其根本原因在于我们对有自相关的回归模型使用了普通最小二乘法。为了得到 的精确的估计值 ，通常采用科克伦－奥克特（Cochrane－Orcutt）迭代法。 * 该方法利用残差 去估计未知的 。对于一元线性回归模型 假定 为一阶自回归形式，即 : * 科克伦－奥克特迭代法估计 的步骤如下： 1.使用普遍最小二
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6第六章自相关.ppt
2.布罗斯—戈弗雷（Breusch—Godfrey）检验 ③在大样本情况下，有 nR2～χ2(p) 给定α，若nR2大于临界值，拒绝H0。 【例】中国城乡居民储蓄存款模型（自相关性检验）。教材P89表3-2列出了我国城乡居民储蓄存款年底余额（单位：亿元）和国内生产总值指数（1978年=100）的历年统计资料，试建立居民储蓄存款模型，并检验模型的自相关性。 (2)估计并选择模型 (3)检验自相关性 操作演示 （二） Cochrane － Orcutt迭代估计法 （三）Durbin估计法 三、广义差分法的EViews软件实现 【例】中国城乡居民储蓄存款模型（自相
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非线性时间序列 第六章.doc
第六章 时间序列的平滑
6.1 引论
上一章我们引进非参数函数估计的基本概念，现在将它应用到时间序列别的重要平滑问题上. 对估计慢变化时间趋势，平滑技术是有用的图示工具，它产生了时域平滑（§6.2）. 对将来事件和与之相联系的现在与过去变量之间的关系的非参数统计推断导致了§6.3的状态域平滑. §6.4 引入的样条方法是对§6.3引入的局部多项式方法的有用替代. 这此方法能够容易地推广到时间序列的条件方差（波动性）的估计，甚至整个条件分布的估计，参阅§6.5.
6.2 时域平滑
6.2.1 趋势和季节分量
分析时间序列的第一步是画数据图. 这种方法使得人们可以从视觉上检
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第六章核酸序列分析.解读.ppt
第六章 核酸序列分析 一、核酸多态性分析 长度多态性：数目可变的串联重复序列(variable number of tandem repeat，VNTR)多态性 Jefferys(1985年)等用Southern杂交的方法检测到人类基因组中存在一类多态现象。 主要表现为等位片段(基因)内在的串联重复核苷酸单元的拷贝数不同，从而使得等位片段(基因)的长度呈现多态性。这类多态现象因此被称为数目可变串联重复多态性。 单核苷酸多态性，主要是指基因组水平上由单个核苷酸的变异所引起的DNA顺序多态性。它是人类可遗传变异中最常见的一种，占所有已知，多态性的90％以上。估计人类基因组中有300万个，平均1个S
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时间序列第六章分析报告.ppt
第六章 多元时间序列分析 本章结构 6.1 平稳时间序列建模 ARIMAX模型结构 例6.1 在天然气炉中，输入的是天然气，输出的是 ， 的输出浓度与天然气的输入速率有关。现在以中心化后的天然气输入速率为输入序列，建立 的输出百分浓度模型。 输入/输出序列时序图 输入序列 输出序列 一元分析 拟合输入序列 拟合输出序列 多元分析 协相关图 拟合回归模型 模型结构 模型口径 拟合残差序列 偏自相关图 残差拟合模型 拟合模型 ARIMAX模型拟合效果图 本章结构 6.2 虚假回归 假设条件 检验统计量 虚假回归 本章结构 6.3 单位根检验 定义 通过检
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第六章__表达序列总结.ppt
dbEST数据格式 Publication文件：文献文件，文献发表信息 Library文件：文库文件，实验信息 Contact文件：联系人文件，联系信息 EST文件：EST数据文件，核心数据 在dbEST中检索数据 利用Entrez检索系统 登录NCBI FTP下载： /repository/dbEST 例：在Entrez中检索人类血红蛋白EST数据 1. 检索栏内输入关键词，如“HBB Human” 2. 检索结果 访问号 数据描述 Gi号/数据库来源 3. 检索结果的解读 数据记录的编号：DN991377 数据记录的描述：…… 数据记录的格式：Genbank格式、EST格式 数
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时间序列分析第六章.ppt
第六章 多元时间序列分析 本章结构 6.1 平稳时间序列建模 ARIMAX模型结构 例6.1 在天然气炉中，输入的是天然气，输出的是 ， 的输出浓度与天然气的输入速率有关。现在以中心化后的天然气输入速率为输入序列，建立 的输出百分浓度模型。 输入/输出序列时序图 输入序列 输出序列 一元分析 拟合输入序列 拟合输出序列 多元分析 协相关图 拟合回归模型 模型结构 模型口径 拟合残差序列 偏自相关图 残差拟合模型 拟合模型 ARIMAX模型拟合效果图 本章结构 6.2 虚假回归 假设条件 检验统计量 虚假回归 本章结构 6.3 单位根检验 定义 通过检
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第六章 序列相关性(计量经济学-浙江大学 韩菁).ppt
一、序列相关性概念 二、实际经济问题中的序列相关性 三、序列相关性的后果 四、序列相关性的检验 五、具有序列相关性模型的估计 六、案例 一、序列相关性概念 称为一阶序列相关或一阶自相关； 二、实际经济问题中的序列相关性 1、经济现象固有的惯性 2、随机误差项本身的自相关 3、模型设定的偏误 但建模时设立了如下模型： Yt= ?0+?1Xt+vt 因此，由于vt= ?2Xt2+?t, ，包含了产出的平方对随机项的系统性影响，故随机项vt呈现序列相关性。 2、变量的显著性检验失去意义 在变量的显著性检验中，统计量是建立在参数方差正确估计基础之上的，这只有当随
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第六章 相关关系.doc
第六讲 相关关系
课时安排：6课时
教学课型：理论课，课堂同步练习
教学目的要求：理解相关分析的意义与条件；熟练掌握积差相关法的基本思想与分析方法；
熟练掌握等级相关、点二列相关、二列相关及φ相关的使用前提与分析方法；能应用各种相关解决实际问题。
教学重点与教学难点：重点——积差相关的意义与应用；难点——各种相关方法的选择应用
教学方法、手段、媒介：讲授、教材、板书、多媒体
教学过程与教学内容：
第一节 相关与相关系数 1
第二节 积差相关 6
第三节 等级相关 10
第四节 质与量的相关 18
第五节 品质相关——φ相关 21
本章小结 23
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学习目标：
1．理解相关
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第六章 直线归与相关.ppt
第六章 直线回归与相关 客观事物在发展过程中是相互联系、相互影响，常常要研究两个或两个以上变量间的关系。 如人的身高与体重的关系，作物种植密度与产量的关系，食品价格与需求量的关系等等，这些变量间都存在着十分密切的关系，但不能由一个或几个变量的值精确地求出另一个变量的值。统计学中把这些变量间的关系称为相关关系，把存在相关关系的变量称为相关变量。 一种是因果关系，即一个变量的变化受另一个或几个变量的影响。如小麦的生长速度受遗传特性、营养水平、管理条件等因素的影响。 另一种是平行关系，它们互为因果或共同受到另外因素的影响。如人的身高和胸围之间的关系属于平
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第六章--自相关.ppt
第六章 自相关 6.1自相关的定义及其产生原因 6.1.1 自相关的定义：在时间(时间序列数据)和空间(横截面数据)数据中，按照顺序排列的观测值之间存在关系，也就是说各期的随机误差项不是随机独立的。用符号表示就是 6.1.2 自相关产生的原因 1、经济惯性 2、随机干扰项本身的自相关 3、模型设定不当 (2)模型中遗漏了重要的解释变量 4、数据处理产生自相关 6.2 自相关的影响 随机误差项的自相关有很多种形式，其中最常见也是最简单的一种是一阶自相关 模型中一旦出现自相关，将会产生以下影响 2.最小二乘估计量的方差有可能增大，不再是最优估计量
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6第六章-自相关全解.ppt
* 残差图 * 自相关问题的处理 使用科克伦－奥克特的两步法解决自相关问题:由模型可得残差序列 ，在EViews中，每次回归的残差存放在resid序列中，为了对残差进行回归分析，需生成命名为 的残差序列。在主菜单选择Quick/Generate Series 或点击工作文件窗口工具栏中的Procs/Generate Series，在弹出的对话框中输入 ，点击OK得到残差序列 。使用 进行滞后一期的自回归，在EViews 命今栏中输入ls e e(-1)可得回归方程：