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自相关性的救治实验包括四个实验
这四个实验都是用差分法来消除自相关性
这四个实验都使用数据表table 6.20
Y表示真实的工资指数
X表示生产率指数
第一个实验是取自相关系数为1的一阶差分
在一阶差分方程当中
取自相关系数为1
得到方程
注意我们重点是对回归系数进行估计
设变量Y与Y的滞后一项差为Y1
X与X的滞后一项的差为X1
根据差分法
X1对Y1进行回归
注意当自相关系数为1时
这个回归系数的截距项为0
得到的X1的回归系数即为我们所求
用Q-检验法可以检验
差分后的这个回归方程的残差项不再含有自相关性
下面我们一起来操作
第二个实验
先是X对Y进行回归
得到D-W d 估计值
根据d约等于2乘以(1-p)来估计自相关系数
得到自相关系数估计值为0.8932
作差分X1等于X减去0.8932再乘以X的滞后一项
Y1等于Y减去0.8932乘以Y的滞后一项
利用差分法
X1对Y1进行回归
注意这个回归是带有截距项的
得到X1的回归系数即为我们所求
用Q-检验法可以检验
差分后的这个方程的残差项不再含有自相关性
这个方法对大样本有效
如果是小样本采用Theil-Nagar的估计公式
估计自相关系数等于0.9027
重复上述差分法的操作
下面我们一起操作
第三个实验用残差项回归来估计自相关系数
先用X对Y进行回归
产生残差变量resid
由resid生成变量u1
由u1的滞后一项u1(-1)生成u2
最后u2对u1进行回归得到u2的估计系数0.8713
作为自相关系数的估计值
利用差分方程消除残差项自相关性
下面我们一起操作
第四个实验用Durbin两步法估计自相关系数
这一方法是反过来使用差分方程
首先分别生成X、Y的滞后变量X1、Y1
然后做X、X1、Y1对Y的自回归
Y1的回归系数为自相关系数的估计值
再利用差分方程
操作步骤与前面相同
下面我们一起操作一遍
将上面四个实验的结果列示出来
大家可以比较一下
不同方法求出的回归系数差别不大
主要是因为样本数比较多
自相关系数取1时
回归方程没有截距项
此时的R平方较小并不能说明问题
-1.1-教学构架
--1.1-教学构架
-1.1E-文件、数据、变量与群实验
-1.2 -数据-变量-模型
-1.2E1-窗口与菜单实验
-1.2E2-变量描述统计与显示实验
-1.3-假设检验的一般逻辑
-1.3E-齐性检验与分布检验实验
-第一章 作业
-2.1最小平方法与决策系数
-2.2 CLRM假设条件
-2.3 回归分析
--2.3 回归分析
-2.3E1 回归分析实验
-2.4 回归检验
--2.4 回归检验
-2.4E1 回归检验实验
-2.4E2 回归检验实验
-2.5 预测与分析
-2.5E 预测实验
-第二章 作业
-3.1非线性回归模型的线性化(1)
-3.2非线性回归模型的线性化(2)
-3.2 E非线性化的转换实验
-第三章 作业
-4.1哑变量及设置
-4.2哑变量的回归
-4.3结构稳定性问题
-4.3E哑变量回归实验
-第四章 作业
-5.1异方差概念及其后果
-5.2异方差侦测方法
-5.2E异方差侦测实验
-5.3异方差救治措施
-5.3E异方差救治实验
-第五章 作业
-6.1自相关性及其后果
-6.2自相关性侦测方法
-6.2E自相关性侦测实验
-6.3自相关性救治措施
-6.3E自相关性救治措施实验
-第六章 作业
-7.1多重共线性及其后果
-7.2多重共线性侦测方法
-7.2E多重共线性侦测实验
-7.3多重共线性救治措施
-7.3E多重共线性救治措施实验
-第七章 作业
-8.1模型选择：标准与检验
-8.1E模型选择：检验与实验
-第八章 作业
-课程勘误
