大连海事大学计量经济学Eviews实验课讲义_5序列相关与异方差上机课

第五课序列相关与异方差模型的处理

5.1序列相关模型

一、首先，结合案例数据（5_1_1）研究天津市城镇居民人均消费与人均可支配收入的关系，分析一阶线性相关存在时模型的检验与处理。

（1）案例数据：改革开放以来，天津市城镇居民人均消费性支出（CONSUM），人均可支配收入（INCOME）以及消费价格指数（PRICE）数据（1978—2000年）见下表。（数据来源：张晓峒，《计量经济学基础》，P152，例6.1）

（2）散点图

考虑到价格指数的影响，将CONSUM和INCOME各自除以价格指数，形成被解释变量和解释变量：CONSUM/PRICE和INCOME/PRICE，并作散点图如下，分析散点图，CONSUM/PRICE和INCOME/PRICE呈现线性相关。

（3）回归结果，Eviews输出结果报告，

得到回归方程CONSUM/PRICE = 111.4400081 + 0.7118287831*INCOME/PRICE

Dependent Variable: CONSUM/PRICE

Variable Coefficien

t Std. Error t-Statistic Prob.

C 111.4400 17.05592 6.533804 0.0000

INCOME/PRICE 0.711829 0.016899 42.12221 0.0000

Adjusted R-squared 0.987746 S.D. dependent var 296.7204

S.E. of regression 32.84676 Akaike info criterion 9.904525

Sum squared resid 22657.10 Schwarz criterion 10.00326

Log likelihood -111.9020 F-statistic 1774.281

Durbin-Watson stat 0.598571 Prob(F-statistic) 0.000000

05

.0

=

α水平上，T=23条件下，k=1时，临界值Dl=1.26，由结果可知，DW=0.59

LM统计量：

Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:

Obs*R-squared 9.793792 Prob. Chi-Square(1) 0.001751

辅助回归：

Test Equation:

Dependent Variable: RESID Included observations: 23

Presample missing value lagged residuals set to zero.

Variable

Coefficien

t

Std. Error t-Statistic Prob. C 3.171015 13.26883 0.238982 0.8136 INCOME/PRICE -0.004662 0.013177 -0.353781 0.7272 RESID(-1)

0.678967

0.176298

3.851247

0.0010

R-squared

0.425817 Mean dependent var -1.40E-13 Adjusted R-squared 0.368399 S.D. dependent var 32.09156 S.E. of regression 25.50424 Akaike info criterion 9.436674 Sum squared resid 13009.32 Schwarz criterion 9.584782 Log likelihood -105.5217 F-statistic 7.416052 Durbin-Watson stat

2.005247 Prob(F-statistic)

0.003895

可见，卡方统计量TR 2=9.79，而05.0=α水平下，84.3)1(05.=χ，TR 2=9.79>84.3)1(05.=χ,因此，拒绝零假设，认为存在一阶序列相关。0.678967说明存在正相关。

（5）用广义最小二乘法估计参数

计算一阶相关系数7.02

6

.0121=-=-

=DW ρ,对原变量做广义差分，若令PRICE INCOME X PRICE CONSUM Y t t /,/==,令17.0--=t t t Y Y GDY , 17.0--=t t t X X GDX ,则以t GDY 和t GDX 为样本再次计算回归方程，GDY = 45.24890183 + 0.6782321994*GDX

Dependent Variable: GDY

Included observations: 22 after adjustments

Variable

t

Std. Error t-Statistic Prob.

GDX

0.678232

0.033983

19.95799 0.0000

R-squared

0.952190 Mean dependent var 269.1295 Adjusted R-squared 0.949799 S.D. dependent var 103.4908 S.E. of regression 23.18764 Akaike info criterion 9.211624 Sum squared resid 10753.33 Schwarz criterion 9.310809 Log likelihood -99.32786 F-statistic 398.3214 Durbin-Watson stat

2.308815 Prob(F-statistic)

0.000000

DW 值=2.3<4-du=4-1.43=2.57，已经消除序列相关。