計量經濟學軟件應用——Eviews軟件實驗之序列相關實驗目的：本部分探討存在違背無自相關的經典假定的情況下，建立線性回歸模型的問題。掌握運用Eviews軟件檢驗(D.W.檢驗、偏相關系數檢驗、拉格朗日乘數LM檢驗)和解決(廣義差分法)自相關的基本操作方法和步驟，并能對軟件運行結果進行解釋。知識點：D.W.檢驗(一階自相關檢驗)Eviews軟件操作實例例1：表5-1列出了我國城鄉居民儲蓄存款年底余額(Y)(單位:億元)和GDP指數(X)(1978年=100)的歷年統計資料，試根據樣本數據建立中國城鄉居民儲蓄存款模型，并檢驗模型是否存在自相關性，若存在，請嘗試消除模型中的自相關性。一、創建工作文件二、輸入數據三、作散點圖繪制散點圖，確定模型的函數形式。四、模型參數的估計(取雙對數模型)利用OLS法估計模型，并選擇統計檢驗結果較好的模型。經過比較、分析，取居民儲蓄存款模型為雙對數模型，估計結果見下表。五、檢驗序列相關性1、D-W檢驗：因為，取顯著水平時，查表得臨界值，而，所以存在一階正自相關性。2、偏相關系數檢驗：在方程窗口中點擊：View/ResidualTest/Correlogram-Q-Statistics，并輸入滯后期為12，屏幕將顯示殘差與滯后值的各期相關系數和偏相關系數，如下頁圖所示。圖中AC表示各期的自相關系數，PAC表示各期的偏自相關系數，為了直觀地反映相關系數值的大小，在圖形左半部分分別繪制了相關系數和偏相關系數的直方圖，其中虛線表示；當第s期偏相關系數的直方塊超過虛線部分時，表明偏相關系數，即存在s階自相關性。從該圖可以明顯看出，我國城鄉居民儲蓄存款模型存在著一階和二階自相關性。3、B-G檢驗：在方程窗口中點擊：View/ResidualTest/SerialCorrelationLMTest；并選擇滯后期為2，屏幕將顯示下表信息：其中，，統計量的相伴概率值，所以只要取顯著性水平，就可以認為輔助回歸模型是顯著的，即存在自相關性。又因為的回歸系數均顯著地不為0，表明居民存款模型存在一、二階自相關性。自相關性的具體形式：六、序列相關的調整：廣義差分法廣義差分法的Eviews軟件實現過程具體步驟為：1、利用OLS法估計模型，系統將同時計算殘差序列RESID。LSYCX2、判斷自相關性的類型。IDENTRESID或在方程窗口點擊：View/ResidualTest/Correlogram-Q-Statistics，根據和的偏相關系數，初步確定自相關的類型。3、利用廣義差分法估計模型。在LS命令中加上AR項，系統將自動使用廣義差分法來估計模型。如自相關類型為一階自回歸形式，則命令格式為：LSYCXAR(1)如果模型為高階自相關形式，則再加上等等。4、迭代估計過程的控制。具體步驟為：在方程窗口中點擊Estimate按鈕；在彈出的方程說明對話框中點擊Options；在迭代程序(Iterativeprecedures)對話欄中重新輸入：最大迭代次數(maxiterations)或收斂精度(convergence)。(4)點擊OK返回方程說明對話框，再點擊OK重新估計模型。在實際操作中，一般是先不引入自回歸項，采用OLS估計參數，根據顯示的DW統計量，逐次引入直到滿意為止。六、序列相關的調整：廣義差分法下面對中國城鄉居民儲蓄存款模型存在的自相關性進行調整。根據前面的檢驗結果，模型存在一、二階自相關性，即所以在LS命令中加上AR(1)和AR(2)，鍵入命令：LSlnYClnXAR(1)AR(2)估計結果如下表所示：輸出結果表明，估計過程經過4次迭代后收斂(此時收斂精度取成0.001，最大迭代次數為100次)；的估計值分別為和，并且t檢驗顯著，說明原模型確實存在一、二階自相關性。調整后模型的，，查表得，，說明模型已不存在一階自相關性；再進行偏相關系數檢驗和B-G檢驗，也表明不存在高階自相關性，因此，模型已消除了自相關性的影響，中國城鄉居民儲蓄存款模型應該為：將估計結果與OLS估計相比，OLS估計的常數項估計偏低，斜率系數又估計偏高，而且低估了系數估計值的標準誤差。為了強調采用廣義差分變換處理了自相關性問題，可以將有關結果用下述形式標注在模型的右端：其中為模型：中的估計值：。Eviews軟件操作實例例2：表5-2給出了1978年～1998年我國國內生產總值與出口總額的數據資料，其中X

表示國內生產總值

(億元)，Y

表示出口總額(億元)，試建立一元線性回歸模型，并檢驗模型是否存在自相關性，若存在，請嘗試消除模型中的自相關性。一、創建工作文件二、輸入數據三、作散點圖四、模型參數的估計(一元線性回歸模型)用OLS估計方法求模型的參數估計點擊Quick，選EstimateEquation項，對話框里，鍵入：YCX輸出如下結果五、檢驗自相關性1、D-W檢驗：根據上頁表的估計結果，由，給定顯著性水平查Durbin-Watson統計表，，得下限臨界值和上限臨界值，因為，根據判斷區域可知，這時隨機誤差項存在一階正自相關。2、偏相關系數檢驗：在方程窗口中點擊：View/ResidualTests/Correlogram-Q-Statistics，并輸入滯后期為12，屏幕將顯示殘差與滯后值的各期相關系數和偏相關系數，如下圖所示。從圖中各期的偏相關系數來看，只有滯后一期的偏相關系數較大，即可判斷模型隨機誤差項僅存在一階自相關性。3、B-G檢驗(或LM乘數檢驗)：在方程窗口中點擊：View/ResidualTests/SerialCorrelationLMTest；并選擇滯后期1，可得，對應的p值小于0.05，因此拒絕原假設，即隨機誤差項存在一階自相關性；并且輔助回歸模型中的回歸系數顯著地不為0，進一步表明模型隨機誤差項存在一階自相關性。

六、自相關的調整：廣義差分法在“Quick”菜單中選擇EstimateEquation項，出現估計對話框，直接鍵入：YCXAR(1)后，即得如下結果：從表中可以看出，這時，查的DW統計量表，得，而，這表明調整后的模型已不存在自相關性。此時，回歸方程為：六、自相關的調整：利用對數線性回歸修正自相關運用GENR命令分別對X和Y生成lnX、lnY：GENRlnY=log(Y)GENRlnX=log(X)在估計對話框里直接鍵入：lnYClnX即得輸出結果，見下表：從上頁表可以看出，這時，查的DW統計量表，得而，這表明，模型存在一階正自相關性。在估計對話框中直接鍵入：lnYClnXAR(1)可得如下結果，見下表：從上頁表可以看出，這時，查的DW統計量表，得而，這表明，模型已不存在自相關性。此時，回歸方程為：Eviews軟件操作實例例3：天津市城鎮居民人均消費性支出(CONSUM)，人均可支配收入(INCOME)，以及消費價格指數(PRICE)見表5-3。定義人均實際消費性支出y=CONSUM/PRICE，人均實際可支配收入

x=INCOM/PRICE。利用OLS估計模型；(2)根據DW檢驗法、LM檢驗法檢驗模型是否存在自相關性(3)如果存在一階自相關性，用DW值來估計自相關系數(4)利用估計的值，用OLS法估計廣義差分方程：(5)利用OLS估計模型：，檢驗此模型是否存在自相關