计量经济学实验《自相关性的检验与补救》

实验三：自相关性的检验与补救
【实验目的】
1、熟悉计量经济学软件包EViews；
2、理解自相关性的不良后果；
3、掌握检验自相关性的若干方法及基本操作；
4、掌握自相关性的补救方法及基本操作。

【实验类型】验证型
【实验软硬件要求】计量经济学软件包EViews、微型计算机
【实验内容】
为了考察股票市场的繁荣程度与宏观经济运行情况之间的关系，取股票价格指数（Y）与国内生产总值（X），建立简单线性回归模型Y i=β1+β2X i+u i。

现
请按照下列步骤完成实验三，每个步骤要写出操作过程：
（1）打开EViews，新建适当的工作文件夹；
打开Eviews后，依次点击File－New－Workfile，新建一个时间序列数据（Dated-regular frequencied）类型的文件，频率选择年度（Annual），键入起止日期1981-2006，
点击ok，新建工作文件夹完成
（2）在工作文件夹中新建变量X和Y，并输入数据；
依次点击Objects－New Object，对象类型选择序列（Series），并输入序列名Y，点击OK，重复以上操作，新建系列对象X。

新建系列对象完成后如图
按住ctrl并同时选定X和Y，用鼠标右击选择open—as group，点击Edit ＋/－开始编辑，输入数据，数据输入完毕再点击Edit＋/－一次。

数据输入后如图
（3）用OLS法对模型Y i=β1+β2X i+u i做参数估计，将估计结果
保存在工作文件夹中，命名为eq01，写出操作过程和回归分析报告；
在窗口空白处输入：ls y c x ，回车，得到结果如图
回归分析报告：
Ŷi = -2123.864 + 0.784106Xi
(324.8012) (0.041276)
t = (-6.538966) (18.99680)
P = 0.000000
R2 = 0.937643 F=360.8784
D.W.= 0.440822 n=26
（4）采用图示法检验该模型的自相关性，将图片保存在工作夹中，命名为graph01，按检验步骤写出操作过程，并画出图像；该
模型的自相关性明显吗，是正的还是负的自相关？
依次点击Quick—Graph……，输入序列名resid(-1)和resid，点击OK，在弹出的对话框中选择Scatter，得到残差与滞后残差的散点图如下图
由散点图可知模型的自相关性明显，是正的自相关
（5）采用回归法检验该模型的自相关性，写出操作过程和回归检验法的回归分析报告，并在0.05的显著性水平下判断模型的自相关性；
点击Objects－Generate Sereies，出现Generate Series by Equation窗口，在Enter equation 窗口中输入公式：e=resid，点击OK，如图
在EViews工作文件窗口点击Quick——Estimate Eqution……，在模型设定对话框中输入e e(-1)，得到以当期残差为被解释变量，以滞后一期残差为解释变量的辅助回归模型
回归分析报告：
e = 0.768816e(-1)
(0.127193)
t = 6.044486
P = 0.0000
R2 = 0.603173
P = 0.0000 < α= 0.05 ，所以该模型存在自相关性
（6）在0.05的显著性水平下，采用DW法检验该模型的自相关性，写出检验步骤，并根据DW值估计一阶自相关系数；
由（1）中可知 D.W.= 0.440822 K’= K-1=1 n=26
查DW表可得d L=1.30 ，d U =1.46
DW = 0.440822 < d L=1.30
所以模型存在正的自相关性
一阶自相关系数ρ≈ 1 - DW/2 = 1-0.440822/2 = 0.779589
（7）在0.05的显著性水平下，采用BG法检验该模型的自相关性，先写出EViews操作过程，再根据结果写出BG检验的辅助回
归估计式和nR2，最后写出BG检验的过程；
双击eq01，在其工具条上选择View——Residual Diagnostics——Serial Correlation LM Test……，在Lags to include栏输入2，点击确定得到BG检验法的输出结果，如图
由BG检验的输出结果可知:
e t-1-0.681559e t-2辅助回归分析式：e t = -38.62611+0.006719x+1.296707
nR2 = 20.09265
提出原假设H0：ρ1 = ρ2 = 0
α= 0.05，卡方分布的自由度p=2
查卡方分布表得χ20.05(2) = 5.99
则nR2 = 20.09265 > χ20.05(2) = 5.99
故拒绝原假设，即原模型存在自相关
（8）用广义差分法对原模型的自相关性进行补救，将估计结果保存在工作文件夹中，命名为eq02，写出操作过程和回归分析报告；
在EViews工作文件窗口点击Quick——Estimate Eqution……，在模型设定对话框中依次输入Y C X ar(1)，点击OK，估计结果如下图
β1 = -2914.286/（1-0.779589）= -13222.053
回归分析报告:
Ŷi =-13222.053 + 0.865050Xi
(1192.273) (0.119983)
t = (-2.444311) (7.209763)
R2 = 0.975002
F = 429.0384
D.W.= 0.912240 n=26
（9）对eq02再做BG检验，此时还有没有自相关性？
双击eq02，在其工具条上选择View——Residual Diagnostics——Serial Correlation LM Test……，在Lags to include栏输入2，点击确定得到BG检验法的输出结果，如下图
由输出结果可知nR2=11.85149
提出原假设H0：ρ1 = ρ2 = 0
α= 0.05，卡方分布的自由度p=2
查卡方分布表得 20.05(2) = 5.99
则nR2 = 11.85149> 20.05(2) = 5.99
故拒绝原假设，即原模型依旧存在自相关
（10）将工作文件夹保存在桌面，文件名为test3.wfl。