1、实验二 序列相关性【实验目的】掌握序列相关性问题出现的来源、后果、检验及修正的原理，以及相关的Eviews 操作方法。【实验内容】经济理论指出，商品进口主要由进口国的经济发展水平，以及商品进口价格指数与国内价格指数对比因素决定的。由于无法取得价格指数数据，我们主要研究中国商品进口与国内生产总值的关系。以 1978-2001 年中国商品进口额与国内生产总值数据为例，练习检查和克服模型的序列相关性的操作方法。1978-2001 年中国商品进口与国内生产总值年份 国内生产总值 GDP (亿元) 商品进口M (亿美元)1978 3624.1 108.91979 4038.2 156.71980 451
2、7.8 200.21981 4862.4 220.21982 5294.7 192.91983 5934.5 213.91984 7171.0 274.11985 8964.4 422.51986 10202.2 429.11987 11962.5 432.11988 14928.3 552.71989 16909.2 591.41990 18547.9 533.51991 21617.8 637.91992 26638.1 805.91993 34634.4 1039.61994 46759.4 1156.11995 58478.1 1320.81996 67884.6 1388.31997
3、 74462.6 1423.71998 78345.2 1402.41999 82067.5 1657.02000 89442.2 2250.92001 95933.3 2436.1【实验步骤】一、 建立线性回归模型利用表中数据建立 M 关于 GDP 的散点图（SCAT GDP M） 。可以看到 M 与 GDP 呈现接近线性的正相关关系。建立一个线性回归模型（LS M C GDP） 。即得到的回归式为： GDPM024.958.1(3.32) (20.1) D.W.=0.63 F=4059461.02R二、 进行序列相关性检验1、 观察残差图做出残差项与时间以及与滞后一期的残差项的折线图，可以
4、看出随机项存在正序列相关性。2、 用 D.W.检验判断由回归结果输出 D.W.=0.628。若给定 ，已知 n=24，k=2，查 D.W.检05.验上下界表可得， 。由于 D.W.=0.6281.27= ，故存在正45.1,27.ULd Ld自相关。3、 用 LM 检验判断在估计窗口中选择 Serial Correlation LM Test，设定滞后期 Lag=1，得到LM 检验结果。由于 P 值为 0.0027，可以拒绝原假设，表明存在自相关。4、 用回归检验法判断对初始估计结果得到的残差序列定义为 E1，首先做一阶自回归（ LS E1 E1(-1)） 。采用 LM 检验其自相关性，结果表
5、明仍然存在自相关。用残差项的二阶自回归形式重新建立模型（LS E1 E1(-1) E1(-2)） 。再次用 LM 检验，此时 P 值达到 0.7，落在接受域，认为误差项不存在自相关。可以得到残差的二阶回归式为：tttt 217509(6.43) (-4.01) 83.90.,62esR三、 克服自相关用广义最小二乘法估计回归参数。根据残差二阶回归式的系数，对变量GDP 和 M 作二阶广义差分，生成新变量序列：GENR GDGDP=GDP-1.1100*GDP(-1)+0.7509*GDP(-2)GENR GDM=M-1.1100*M(-1)+0.7509*M(-2)以 GDGDP、GDM 为样本再次回归（LS GDM C GDGDP） ，得到结果输出为：LM 检验结果如下，已经很好地克服了自相关性。残差图为：广义最小二乘回归结果为： GDPGDM02.3.17(3.69) (19.6) 8.1.,3290.,48.2 WDesR由于 30.17)59.01.(0得到 82.640故原模型的广义最小二乘估计为GDPM02.85.164
