dw检验的前提条件和实施步骤

计量经济学第六章作业思考题：6.1 如何使用DW统计量来进行自相关检验？该检验方法的前提条件和局限性有哪些？答：（1）DW 检验是J.Durbin(杜宾)和G.S.Watson(沃特森)于1951年提出的一种适用于样本容量大于等于15的检验自相关的方法，许多计量经济学和统计学计算机软件都可以计算出DW 值。

给定显著水平α，依据样本容量n和解释变量个数k’（不包括常数项），查D.W.分布表可得临界值（d统计量的上界d U和下界d L），当0<DW<d L时，表明存在一阶正自相关，而且正自相关的程度随DW向0的靠近而增强。

当d L<DW<d U时，表明为不能确定是否存在自相关。

当d U<DW<4-d U时，表明不存在一阶自相关。

当4-d U<DW<4-d L时，表明不能确定是否存在自相关。

当4-d L<DW<4时，表明存在一阶负自相关，而且负自相关的程度随DW向4的靠近而增强。

（2）DW检验的前提条件：<1>解释变量是非随机的（因此与随机扰动项不相关）；<2>随机扰动项是一阶自回归形式，即u t=ρu t-1 +v t (v t满足古典假定)；<3>线性模型的解释变量中不包含滞后的被解释变量，如不应出现下列形式：Y t =β1 +β2 X t +β 3 Y t-1 +u t；<4>截距项不为零，即只适用于有常数项的回归模型；<5>数据序列无缺失项，样本比较大。

（3）DW检验的局限性：<1>DW检验有两个不能确定的区域，一旦DW值落在这两个区域，就无法判断。

这时，只有增大样本容量或选取其他方法；<2>DW统计量的上、下界表要求n≥15, 这是因为样本如果再小，利用残差就很难对自相关的存在性做出比较正确的诊断；<3> DW检验不适应随机误差项具有高阶序列相关的检验；<4> DW检验有运用的前提条件，只有符合这些条件DW检验才是有效的。

DW检验的实施步骤1. 确定研究目的在进行DW检验之前，首先需要明确研究的目的是什么。

DW检验一般用于评估两个或多个相关样本或处理组之间是否存在差异。

2. 收集数据收集与研究目的相关的数据，并对数据进行整理和清洗。

确保数据的准确性和完整性，并进行必要的数据预处理，如缺失值处理和异常值处理。

3. 确定检验的类型根据研究目的和收集到的数据，确定使用哪种类型的DW检验。

常见的DW检验类型包括独立样本DW检验、配对样本DW检验和重复测量DW检验。

•独立样本DW检验适用于比较两个相互独立的样本或处理组之间的差异。

•配对样本DW检验适用于比较同一组个体或样本在不同时间点或处理条件下的差异。

•重复测量DW检验适用于比较同一组个体或样本在多个处理条件下的差异。

4. 假设检验进行DW检验之前，需要提出研究假设并进行假设检验。

DW检验的零假设表示样本或处理组之间不存在差异，备择假设表示样本或处理组之间存在差异。

5. 计算DW统计量根据所选的DW检验类型和收集到的数据，通过计算DW统计量来评估样本或处理组之间的差异。

•对于独立样本DW检验，计算的是两个样本或处理组的DW统计量。

•对于配对样本DW检验，计算的是同一组个体或样本在不同时间点或处理条件下的DW统计量。

•对于重复测量DW检验，计算的是同一组个体或样本在多个处理条件下的DW统计量。

6. 判断显著性通过与相应的临界值比较DW统计量来判断样本或处理组之间的差异是否显著。

如果DW统计量大于临界值，则拒绝零假设，认为样本或处理组之间存在显著差异。

7. 结果解释根据显著性判断的结果，进行结果的解释和分析。

说明样本或处理组之间的差异的方向和程度，并讨论可能的原因和影响。

8. 结论和建议根据分析的结果和讨论，得出结论并提出相应的建议。

结论应该回答研究目的，并基于实际的研究结果做出合理的推断。

以上是DW检验的实施步骤，通过按照这些步骤进行操作，可以对样本或处理组之间的差异进行评估和分析。

学习-----好资料第六章1、答：给定显著水平α，依据样本容量n和解释变量个数k'，查D.W.表得d统计量的上界du和下界dL，当0<d<dL时，表明存在一阶正自相关，而且正自相关的程度随d向0的靠近而增强。

当dL<d<du时，表明为不能确定存在自相关。

当du<d<4-du时，表明不存在一阶自相关。

当4-du<d<4-dL时，表明不能确定存在自相关。

当4-dL<d<4时，表明存在一阶负自相关，而且负自相关的程度随d向4的靠近而增强。

前提条件：DW检验的前提条件：（1）回归模型中含有截距项；（2）解释变量是非随机的（因此与随机扰动项不相关）（3）随机扰动项是一阶线性自相关。

；（4）回归模型中不把滞后内生变量（前定内生变量）做为解释变量。

（5）没有缺失数据，样本比较大。

DW检验的局限性：（1）DW检验有两个不能确定的区域，一旦DW值落在这两个区域，就无法判断。

这时，只有增大样本容量或选取其他方法（2）DW统计量的上、下界表要求n?15, 这是因为样本如果再小，利用残差就很难对自相关的存在性做出比较正确的诊断(3) DW检验不适应随机误差项具有高阶序列相关的检验.(4) 只适用于有常数项的回归模型并且解释变量中不能含滞后的被解释变量2、答：（1）当回归模型随机误差项有自相关时，普通最小二乘估计量是有偏误的和非有效的。

判断：错误。

当回归模型随机误差项有自相关时，普通最小二乘估计量是无偏误的和非有效的。

（2）DW检验假定随机误差项u的方差是同方差。

i判断：错误。

DW统计量的构造中并没有要求误差项的方差是同方差。

?为-1。

（3）用一阶差分法消除自相关是假定自相关系数?为1，即原原模型存在完全一阶判断：错误。

用一阶差分法消除自相关是假定自相关系数正自相关。

（4）当回归模型随机误差项有自相关时，普通最小二乘估计的预测值的方差和标准误差不再是有效的。

dw检验表n=199,k=5
题目: DW检验表n=199,k=5
正文:
DW检验是一种用于检验两个分类变量之间是否存在显著差异的统计方法。

在这个问题中,我们需要使用 DW检验来分析 199 个样本数据中,5 个类别之间的差异是否存在。

下面是使用 DW 检验的一般步骤:
1. 收集数据,包括样本数据以及对应的标签。

2. 计算样本均值和标准差。

3. 计算样本统计量,即每个类别的样本均值减去总体均值。

4. 进行 DW 检验。

具体而言,我们需要计算自由度(df),即样本统计量除以样本数。

然后,计算 t 值和 p 值。

5. 进行 t 检验,计算 t 值和 p 值,并绘制拒绝域图。

6. 如果拒绝域图中的点位于显著性水平线以下,则拒绝显著性
检验,说明两个分类变量之间不存在显著差异。

拓展:
DW 检验的基本思想是,通过比较两个分类变量之间的差异,来确定它们之间是否存在显著差异。

在这个问题中,我们需要计算出 5 个类别之间的样本均值和标准差,然后计算样本统计量,并进行比较。

需要注意的是, DW 检验并不是万能的,它并不能解决所有问题。

在某些情况下,可能需要使用其他的检验方法或分析技术。

此外, DW 检验的使用也需要遵守一定的原则,例如选择适当的自由度和检验水
平等。

在实际应用中,我们应该根据具体情况选择不同的检验方法和分析方法,以获得更准确的结果。

dw检验的基本步骤
嘿，咱今儿来聊聊 DW 检验的那些事儿哈！
你知道不，DW 检验就像是一个侦探，要去探寻数据里有没有啥问题呢！那它到底咋个操作呢？
首先呢，咱得把数据准备好呀，就像厨师做菜得先有食材一样。

然后计算出残差，这残差可重要啦，就好比是案件的线索。

接着呢，根据这些残差来计算出一个统计量，这个统计量就像是给线索打分一样。

再然后呀，就把这个统计量和标准的数值范围去比较，看看是在正常范围内呢，还是超出啦。

这就好比判断一个人是好人还是坏人，得有个标准不是？
如果在正常范围内，那就可以松口气啦，说明数据没啥大问题。

但要是超出了，那可就得好好琢磨琢磨啦，是不是哪里出了岔子呀。

你想想看，要是数据有问题，就像盖房子根基没打好，那后面得出的结论能靠谱吗？这可不是闹着玩的呀！
就好比你走路，要是方向偏了一点，可能越走越远，最后都不知道走到哪里去啦。

DW 检验就是帮咱把方向给搞对咯。

咱可不能小瞧了这 DW 检验的基本步骤哦，每一步都得认真对待。

这可不是随便玩玩的，这是关系到整个研究、分析是不是可靠的关键呀！
它就像一个细心的卫士，守护着数据的准确性和可靠性。

没有它，
咱可能就会在数据的海洋里迷失方向，找不到北咯！
所以呀，咱得好好掌握 DW 检验的基本步骤，让它为咱的研究、分
析保驾护航。

别嫌麻烦，这可是为了得到准确结果必须付出的努力呀！你说是不是这个理儿呢？。

计量经济学重点（简答题）计量经济学重点(简答题）一、什么就是计量经济学？计量经济学，又称经济计量学,它就是以一定得经济理论与实际统计资料为依据,运用数学、统计学与计算机技术，通过建立计量经济学模型,定量分析经济变量之间得随机因果关系、.二、计量经济学得研究得步骤就是什么？1)理论模型得设计A.理论或假说得陈述；B.理论得数学模型得设定；C.理论得计量经济模型得设定.i.把模型中不重要得变量放进随机误差项中;ii.拟定待估参数得理论期望值。

2)获取数据数据来源:网络、统计年鉴、报纸、杂志数据类别：时间序列数据、截面数据、混合数据、虚变量数据。

数据要求:完整性、准确性、可比性、一致性i.完整性:模型中包含得所有变量都必须得到相同容量得样本观察值。

ii.准确性:统计数据或调查数据本身就是准确得.iii.可比性:数据口径问题。

iv.一致性：指母体与样本得一致性。

3)模型得参数估计:普通最小二乘法。

4)模型得检验:经济学检验;统计学检验;计量经济学检验；模型得预测检验。

5)模型得应用：结构分析;经济预测；政策评价;经济理论得检验与发展。

三、简述统计数据得类别？时间序列数据、截面数据、混合数据、虚变量数据。

1)时间序列数据：按时间先后排列收集得数据.采纳时间序列数据得注意事项:A.所选择得样本区间得经济行为一致性问题。

B.样本数据在不同样本点之间得可比性问题。

C.样本数据过于集中得问题。

不能反映经济变量间得结构关系,应增大观察区间。

D.模型得随机误差项序列相关问题.2)截面数据：又称横向数据，就是一批发生在同一时间截面上得调查数据。

研究某时点上得变化情况。

采纳截面数据得注意事项：A.样本与母体得一致性问题。

B.随机误差项得异方差问题。

3)混合数据：也称面板数据,既有时间序列数据,又有截面数据.4)虚变量数据：又称二进制数据，只能取０与1两个值，表示得就是某个对象得质量特征.四、模型得检验包括哪几个方面？具体含义就是什么？1)经济学检验：参数得符合与大致取值。

dw检验法的步骤
DW检验是一种用于检验时间序列数据是否存在自相关性的统计方法。

下面是DW检验的步骤：
1. 准备数据
首先，需要准备要进行DW检验的数据。

这些数据应该是一个时间序列，包括一系列连续的时间点和相应的数据值。

2. 计算DW指数
接下来，需要计算DW指数。

DW指数是一个统计量，用于衡量时间序列数据的自相关性。

它可以通过计算一系列统计量的值来得到，这些统计量包括DW指数本身以及其他相关的统计量。

3. 确定DW取值范围
下一步是确定DW取值范围。

根据样本数据的大小和类型，DW取值范围可以在0到4之间。

一般来说，如果DW指数接近0，则表明时间序列数据存在正自相关性；如果DW指数接近4，则表明时间序列数据存在负自相关性；如果DW指数接近2，则表明时间序列数据不存在自相关性。

4. 检验自相关性
最后，需要检验时间序列数据的自相关性。

如果DW指数接近2，则表明时间序列数据不存在自相关性，否则表明存在自相关性。

在存在自相关性的情况下，可以使用一些其他的统计方法来进一步分析自相关性的性质和程度。

需要注意的是，DW检验只适用于检验时间序列数据的自相关性，而
不适用于检验其他类型的数据。

此外，DW检验的结果也受到样本大小和数据类型的影响，因此需要谨慎使用。

dw检验的5个判断区间DW检验是对时间序列数据进行自相关分析的一种方法，五个判断区间是DW检验的关键，而在做DW检验的时候，需要分步骤进行。

第一步：数据预处理在进行DW检验前，我们需要对数据进行预处理。

首先，要对数据进行平稳性检验，确保数据的平稳性，以便于后续的分析。

如果数据不平稳，需要进行差分操作，使其成为平稳序列。

第二步：计算DW统计量DW统计量是DW检验的核心，也是我们需要计算的值。

DW统计量的计算公式为：DW = Σ( ei – ei-1 )^2 / Σ e^2其中，ei表示由一个数据点与前一个数据点的差异所构成的残差，e为所有残差的平方和。

DW统计量的取值范围为0到4。

第三步：判断DW统计量的大小根据DW统计量的大小，可以判断出数据序列之间的自相关性。

如果DW统计量的值接近于0或4，则表明数据之间存在较强的自相关性；如果DW统计量的值接近于2，则表明数据之间不存在自相关性。

第四步：判断DW统计量的显著性在DW检验中，还需要判断DW统计量的显著性。

这里所说的显著性是指DW统计量与其理论期望值之间的差异是否显著。

理论上，DW统计量的期望值为2，但在实际应用中，我们需要根据数据的数量和数据的样本量来计算其显著性。

第五步：根据DW检验结果进行进一步分析当我们完成了DW检验之后，我们就可以根据DW检验的结果进行深入的分析了。

如果DW统计量的值接近于0或4，表明序列之间存在较强的正自相关性或负自相关性。

如果DW统计量的值接近于2，表明序列之间不存在自相关性。

总之，DW检验的五个判断区间是对序列自相关性进行检验的重要依据，我们需要根据这些区间对数据进行深入分析，以便更好地进行时间序列模型的建立和应用。

DW检验（Durbin-Watson Test）是一种用于检测时间序列数据自相关性的统计方法。

以下是进行DW检验的步骤：
1. 准备数据：首先，需要准备一个时间序列数据，包括一系列连续的时间点和相应的数据值。

2. 建立回归模型：根据数据构建线性回归模型，包括常数项和解释变量。

3. 计算DW统计量：根据回归模型，计算残差（预测值与实际值之间的差）的平方和RSS。

然后，计算DW统计量，公式为DW = (n - 2) * RSS / (n * σ^2)，其中n为样本数量，σ^2为残差的方差。

4. 查找DW值：在给定的显著水平α下，查找DW值的上界（du）和下界（dL）。

这两个值是根据样本容量n和解释变量个数k'查表得到的。

5. 判断自相关性：将计算得到的DW值与上下界进行比较。

如果DW值接近du，说明不存在自相关性；如果DW值接近dL，说明存在自相关性。

6. 结果解释：根据DW检验的结果，判断回归模型中是否存在自相关性。

如果存在自相关性，可能需要对模型进行调整，如添加滞后项或使用其他建模方法。

需要注意的是，DW检验有一些局限性，如对高阶自相关性的检测能力较弱，不适用于含有缺失数据或复杂数据结构的样本。

在实际应用中，可以根据实际情况选择其他适用于的时间序列分析方法。

第二部分：简答题第一章1、什么是计量经济学？答：计量经济学包括广义计量经济学和狭义计量经济学，本课程中的计量经济学模型，就是狭义计量经济学意义上的经济数学模型：计量经济学是经济学的一个分支学科，以揭示经济活动中客观存在的数量关系为主要内容，是由经济学、统计学和数学三者结合而成的交叉性学科。

2、计量经济学方法与一般经济数学方法有什么区别？答：计量经济学方法揭示经济活动中具有因果关系的各因素间的定量关系，它用随机性的数学方程加以描述；而一般经济数学方法揭示经济活动中各个因素间的理论关系，更多地用确定性的数学方程加以描述。

3、如何理解计量经济学在当代经济学科中的重要地位？当代计量经济学的基本特点？答：计量经济学自20世纪20年代末30年代初形成以来，无论在技术方法还是在应用方面发展都十分迅速，尤其是经过20世纪50年代的发展阶段和60年代的扩张阶段，计量经济学在经济学科中占据了重要的地位，主要表现在：①。

在西方大多数大学和学院中，计量经济学的讲授已成为经济学课程表中最具权威性的一部分；②。

在1969至2003年诺贝尔经济学奖的53位获奖者中有10位与研究和应用计量经济学有关，居经济学各分支学科之首。

此外，绝大多数获奖者的研究中都应用了计量经济学方法。

③。

计量经济学方法与其他经济数学方法的结合应用得到了长足发展。

从当代计量经济学的发展动向看，其基本特点包括：⑴。

非经典计量经济学的理论与应用研究成为计量经济学越来越重要的内容；⑵。

计量经济学方法从主要用于经济预测转向经济理论假设和政策假设的检验；⑶。

计量经济学模型的应用从传统的领域转向新的领域，从宏观领域的研究开始转向微观领域的研究；⑷。

计量经济学模型的规模不再是水平高低的衡量标准，人们更喜欢建立一些简单的模型，从总量上和趋势上说明经济现象。

4、建立与应用计量经济学模型的主要步骤有哪些？答：建立与应用计量经济学模型的主要步骤包括：①设定理论模型，包括选择模型所包含的变量，确定变量之间的数学关系和拟定模型中待估参数的数值范围；②收集样本数据，要考虑样本数据的完整性、准确性、可比性和一致性；③估计模型参数；④检验模型，包括经济意义检验、统计检验、计量经济学检验和模型预测检验。