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计量经济学—理论方法EVIEWS应用--第七章序列相关性

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计量经济学—理论方法EVIEWS应用--第七章序列相关性

摘要：本文主要探讨了计量经济学中的序列相关性问题，并深入研究了EVIEWS软件在处理序列相关性问题中的应用。首先，对序列相关性的概念、类型及其对计量经济学模型的影响进行了详细阐述。接着，介绍了EVIEWS软件的基本操作和功能，并针对序列相关性问题，详细介绍了EVIEWS软件中相关检验方法、修正方法以及模型设定。最后，通过实际案例分析了序列相关性在计量经济学模型中的应用，为相关研究提供了有益的参考。

随着经济全球化和信息技术的快速发展，计量经济学在各个领域得到了广泛应用。然而，在实际应用中，序列相关性问题经常困扰着研究者。序列相关性是指时间序列数据中存在的一种现象，即同一时间序列的相邻观测值之间存在相关性。这种相关性会严重影响计量经济学模型的估计结果和检验结论，因此，如何处理序列相关性问题成为计量经济学研究中的一个重要课题。本文旨在通过对序列相关性的理论分析，结合EVIEWS软件的应用，为研究者提供一种有效的解决序列相关性问题的方法。

第一章序列相关性的基本概念

1.1序列相关性的定义与类型

序列相关性，也称为自相关性，是指在同一时间序列中，过去和现在的数据之间存在某种依赖关系。具体而言，序列相关性可以通过计算时间序列相邻观测值之间的相关系数来衡量。例如，在金融市场分析中，股票价格的历史波动往往与其未来的价格变动具有一定的相关性。假设某股票过去五个交易日的收盘价分别为100、102、101、103、105元，通过计算这些数据之间的相关系数，可以发现价格变动之间存在一定的序列相关性。

在统计学中，序列相关性主要分为两类：正序列相关性和负序列相关性。正序列相关性意味着当前观测值与之前观测值的变化方向相同，即当当前观测值高于历史均值时，未来的观测值也倾向于高于历史均值。例如，在农业产量分析中，如果某地区前一年的粮食产量较高，那么下一年的产量很可能也较高，从而表现出正序列相关性。相反，负序列相关性则表示当前观测值与之前观测值的变化方向相反，即当当前观测值低于历史均值时，未来的观测值也倾向于低于历史均值。例如，在经济周期分析中，当经济处于衰退期时，产出和就业水平往往呈现出负序列相关性。

在实际应用中，序列相关性的存在会对计量经济学模型的估计结果和统计推断产生重要影响。若未考虑序列相关性，模型可能存在参数估计偏差和统计检验效力不足的问题。以时间序列回归模型为例，如果模型中存在序列相关性，传统的最小二乘估计方法将无法提供无偏的参数估计。以某地区GDP增长模型为例，如果未考虑时间序列数据的序列相关性，可能会导致对GDP增长影响因素的估计不准确，从而影响政策制定。

此外，序列相关性还会影响模型预测的准确性。例如，在宏观经济预测中，如果时间序列数据存在序列相关性，仅使用过去的GDP数据来预测未来值可能会导致预测偏差。为了提高预测精度，需要采取适当的方法来识别和修正序列相关性，例如使用自回归模型（AR）、移动平均模型（MA）或自回归移动平均模型（ARMA）等。通过这些模型，可以有效地捕捉时间序列数据中的序列相关性，并提高预测结果的准确性。

1.2序列相关性与计量经济学模型的关系

(1)序列相关性与计量经济学模型的关系密切，因为时间序列数据在许多经济、金融和自然科学领域都是常见的。在构建计量经济学模型时，如果数据存在序列相关性，会导致模型参数估计的不准确。例如，在分析某地区房价与收入之间的关系时，如果房价时间序列数据存在自相关性，使用普通最小二乘法（OLS）进行估计可能会得到错误的系数估计，从而影响对房价与收入关系的正确理解。

(2)序列相关性对计量经济学模型的影响主要体现在两个方面：一是参数估计的偏差，二是模型检验的统计效力。以一个简单的线性回归模型为例，如果模型中存在序列相关性，OLS估计的参数将不再是最佳线性无偏估计（BLUE），这可能导致参数估计值偏离真实值。此外，由于序列相关性会使得残差项不再独立同分布，传统的统计检验，如t检验和F检验，可能会产生错误的结论。

(3)为了解决序列相关性问题，计量经济学家发展了多种修正方法。例如，广义最小二乘法（GLS）和加权最小二乘法（WLS）可以通过引入滞后变量或权重来改善参数估计。在金融领域，自回归条件异方差模型（ARCH）和广义自回归条件异方差模型（GARCH）被用来处理时间序列数据中的序列相关性。以某股票收益率时间序列为例，通过引入滞后收益率作为解释变量，可以有效地捕捉数据中的序列相关性，并提高模型