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实验四--自相关性的检验及修正

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实验四--自相关性的检验及修正

自相关性的检验是研究经济数据中自身序列的行为特征，它可用于识别趋势、判断虚假反应、探究影响力以及衡量规律的发展变化，以及有助于指导未来政策的制定。 因此，自相关性检验是一项重要的经济学技术，它可以为序列分析获取相关信息，让研究者对特定事件影响有更深刻的认识。

自相关性检验大概分为两个步骤：也就是统计学检验和模型修正。统计学检验流程大致包括参数估计、假设检验和结论。其中，假设检验可以让研究者判断序列是否有自相关性，而参数估计则可以得到自相关性的大小和方向。从模型修正的角度来说，研究的目的是建立一个能够自相关数据的特性并形式化处理的模型，这个模型必须注意记录自相关数据的自身行为特征。 研究者也可以尝试采用其他方法进行模型修正，比如添加外生变量、增加时间序列滞后期、建立自回归模型和分析突变点等。

自相关性检验和模型修正在实践中都带有一定的挑战，例如原始数据的质量，可能存在噪声；外生变量的准确性和凝聚力；记录的常数和参数的可靠性；动态变化趋势的准确性等。因此，研究者在进行自相关性检验和模型修正时要注意仔细进行检测和修正，以确保研究结果的可靠性和有效性。

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时间序列实验报告

时间序列实验报告

。

-可编辑修改- 第三章 平稳时间序列分析

选择合适的模型拟合1950-2008年我国邮路及农村投递线路每年新增里程数序列，见表1：

表1 1950-2008年我国邮路及农村投递线路每年新增里程数序列

单位：万公里

年份 新增里程 年份 新增里程 年份 新增里程

1950 15.71 1970 26.39 1990 6.76

1951 24.43 1971 31.09 1991 -0.83

1952 18.23 1972 19.78 1992 4.67

1953 22.50 1973 2.56 1993 11.68

1954 12.53 1974 12.95 1994 0.82

1955 9.94 1975 15.54 1995 8.54

1956 7.19 1976 3.97 1996 24.51

1957 41.13 1977 2.42 1997 28.91

1958 79.03 1978 0.31 1998 44.94

1959 119.32 1979 -5.10 1999 11.16

1960 -12.10 1980 -7.52 2000 11.08

1961 -89.71 1981 -7.69 2001 15.75

1962 -52.26 1982 1.61 2002 -0.31

1963 20.01 1983 4.46 2003 20.99 。

-可编辑修改- 1964 19.92 1984 10.97 2004 6.50

1965 42.81 1985 15.15 2005 10.45

1966 18.78 1986 6.00 2006 -3.51

1967 -0.75 1987 -0.90 2007 23.42

1968 -1.08 1988 -3.22 2008 17.99

实验八：协整关系检验与误差修正模型(ECM)new

实验八：协整关系检验与误差修正模型(ECM)new

《金融计量学》 麦元勋（编） 广东商学院金融学院

1实验八：协整关系检验与误差修正模型（ECM）

一、实验目的

通过上机实验,使学生加深对时间序列之间协整关系的理解，

能够运用Eviews 软件检验时间序列数据之间的协整关系并以此估

计误差修正模型（ECM）。

二、预备知识

（1）用EViews估计线性回归模型的基本操作；

（2）时间序列数据的协整关系及其检验方法；

（3）误差修正模型的结构及估计方法。

三、实验内容

（1）用EViews检验两个时间序列数据的协整关系；

（2）用EViews估计误差修正模型；

四、实验步骤

（一）、建立工作文件sy8.wf1及导入数据

打开sy8.xls文件，运用前面学过的方法，在EViews新建一个工

作文件sy8.wf1，把sy8.xls的数据导入到EViews，并根据得到人均

消费（consp）和人均GDP（gdpp）两个序列，分别计算对应的自

然对数，即lnc=log(consp)、lngdp=log(gdpp)。

（二）、分别检验序列lnc和lngdp的单整阶数。

运用图示法观察序列的时间路径图，如图8-1所示。可见，lnc和

lngdp都随时间不断上升，表明两者都是非平稳的。

5.86.06.26.46.66.87.07.27.47.6

788082848688909294969800LNC

（

图8-1）6.46.87.27.68.08.4

788082848688909294969800LNGDP

（图8-1） 《金融计量学》 麦元勋（编） 广东商学院金融学院

2再运用自相关函数法，判断lnc的平稳性。打开lnc序列的窗口，

点击view\Correlogram，设定滞后阶数为12，可得样本自相关系数

图，操作和结果分别如图8-2和图8-3所示。可见，lnc是非平稳的。

再分析lnc的一阶差分是否平稳。在自相关函数图中，设定显示

序列的一阶差分（1st differenc）后，再观察其样本自相关函数图，

空间自相关实验报告

空间自相关实验报告

空间自相关实验报告

一、实验目的

本实验旨在通过对空间自相关的实验研究，探索不同地点之间的空间相关性，并分析相关性的程度及其在实际应用中的意义。

二、实验原理

空间自相关是指地理空间上相邻区域之间的相关性。通过计算不同区域之间的相关系数，可以评估地理现象的空间分布规律和空间片面性。实验中常用的空间自相关指标有Moran's I和Getis-Ord Gi*。

Moran's I是一种统计量，用于衡量地理空间中一个变量的空间自相关程度。它的值范围从-1到+1，其中-1表示完全负相关，+1表示完全正相关。在本实验中，我们借助Moran's I指标评估城市居民收入在空间上的相关性。

Getis-Ord Gi*是另一种常用的空间自相关指标，它衡量了一个地区与其邻近地区的值的高低关系。正值表示高值区聚集，负值表示低值区聚集。在本实验中，我们将借助Gi*指标探究城市的犯罪率分布情况。

三、实验步骤

1. 数据收集：收集所需的城市居民收入数据和犯罪率数据。

2. 数据处理：将数据进行清洗和预处理，确保数据的准确性和一致性。

3. 计算Moran's I：利用空间权重矩阵，计算居民收入的Moran's I值，得出相关性程度。

4. 计算Gi*：利用空间权重矩阵，计算犯罪率的Gi*值，得出分布情况。

5. 结果分析：根据计算结果，绘制相关的空间自相关图表，并进行解读和分析。

四、实验结果 1. Moran's I：通过计算居民收入的Moran's I值，我们得到了相关性系数为0.65，表明城市居民收入在空间上呈现出较强的正相关性。这说明城市中高收入人群区域和低收入人群区域相对集中，呈现出了空间聚类的现象。

2. Gi*：通过计算犯罪率的Gi*值，我们发现一些地区呈现出犯罪率聚集的情况。具体而言，城市中心区域和一些经济欠发达地区的犯罪率相对较高，而郊区和经济发达地区的犯罪率相对较低。

五、实验结论

通过本实验，我们可以得出以下结论：

实验四、 自相关

实验四、 自相关

实验四 自相关

[实验目的] 使学生掌握通过残差图初步辨别是否存在自相关，掌握常用的自相关检验方法——Cochrane-Orcutt方法和Hildreth-Lu方法，并能掌握克服自相关的方法。

[实验内容] ①残差图判断；②DW检验；③Cochrane-Orcutt方法和Hildreth-Lu方法。

[实验步骤] 数据导入—建立模型—残差图—DW检验、LM检验—广义差分估计

问题：用最小二乘法估计一个模型，来解释1960年1月至1995年8月间的月利率的变动。利率被认为是由流动资产的总需求和总供给决定的。回归模型中包含的变量如下：

R-3月期美国国债利率，为年利率的某一百分比

IP-联邦储备委员会的工业生产指数(1987=100)

M2-名义货币供给，单位：十亿美元

PW-所有商品的生产价格指数(1982=100)

工业生产指数是衡量流动资产需求的一个很有用的量；一般认为生产的增长将意味着需求的增长，需求的增长会引起利率的提高。货币供给很明显应放入模型，因为引起货币供给变化的联邦储备政策直接影响利率。同样的情况适用于价格的变化，因为通货膨胀率的上升将引起利率的上升。

用于回归模型的货币与价格变量是：

1111;2222ttttttttPWPWPWGPWMMMGM

所建模型为：

tttttGPWGMIPR132102

数据data4.xls，起始时间为1959年1月。

菜单操作：打开gretl软件，导入数据data4.xls，并转换为时间序列：

再生成变量GM2和GPW：

设定样本范围，主窗口中点Sample-Set range…，开始中填入1960：01，结束中填入1995：08，具体如下：

估计模型，在模型识别时，选择好自变量，并让变量GPW滞后一期，操作如下：

点OK，可得：

模型参数估计的结果为：

和预想的一样，工业生产对利率有很强的显著的正的影响。具有一个月滞后期的通货膨胀变量也具有预想的符号，且也是显著的。但是，货币增长变量GM2的正号却与预想相反。且决定系数相对较低和相对较高的回归标准误(相对因变量的均值而言)。DW值为0.183733，对应P值可在Tests菜单下查看，这里的为0，说明模型中存在一阶正相关。