【正文】 。 ? 拉格朗日乘數(shù)檢驗 1051 GDP 對模型進行 拉格朗日乘數(shù)檢驗 2階滯后： 1052 GDP 對模型進行 拉格朗日乘數(shù)檢驗 3階滯后： 1053 GDP c、利用 1980~2022年美國股票價格指數(shù)（ Y）和 GDP（ X)的 D_W值計算自相關系數(shù) ?? 運用廣義差分法進行自相關的處理 1054 GDP tt XY ** 8 6 2 7 0 1 7? ???ttttt vXBXBBYY ?????? ?? )()1( 12211 ???d、利用 1980~2022年美國股票價格指數(shù)（ Y）和 GDP（ X)的 D_W計算的自相關系數(shù)估計值，用最小二乘法估計廣義差分方程（舍去第一個觀察值） *Y(1) = + *(*X(1)) (2) 1055 GDP d、 利用 1980~2022年美國股票價格指數(shù)（ Y）和 GDP（ X)的 D_W計算的自相關系數(shù)估計值，用最小二乘法估計廣義差分方程（包括第一個觀察值） Y2 = + *X2 (3) 1056 GDP e、 利用 1980~2022年美國股票價格指數(shù)（ Y）和 GDP（ X)的殘差自回歸計算的自相關系數(shù)估計值 ttt vee ?? ? 1??E = *E(1) ??1057 GDP e、 利用 1980~2022年美國股票價格指數(shù)（ Y）和 GDP（ X)的殘差自回歸計算的自相關系數(shù)估計值，用最小二乘法估計廣義差分方程（不包括第一個觀察值） ttttt vXBXBBYY ?????? ?? )()1( 12211 ???Y3 = + *X3 (4) 1058 GDP e、 利用 1980~2022年美國股票價格指數(shù)（ Y）和 GDP（ X)的殘差自回歸計算的自相關系數(shù)估計值，用最小二乘法估計廣義差分方程（包括第一個觀察值） Y3 = + *X3 (5) 1059 GDP f、 利用 1980~2022年美國股票價格指數(shù)（ Y）和 GDP（ X)的自相關系數(shù)值 =1，用最小二乘法估計廣義差分方程 D(Y) = *D(X) (6) ??1060 GDP g、 比較 d、 e、 f的回歸結果，你能得到什么結果？在變換后模型中還存在自相關嗎？ 例如： d變換后模型（不包括第一個觀察值）用 LM法判定是否存在自相關 1061 GDP 例如： e變換后模型（不包括第一個觀察值）用 LM法判定是否存在自相關 1062 GDP 例如： f變換后模型（不包括第一個觀察值）用 LM法判定是否存在自相關 1063 GDP （ 1） 采用杜賓兩步法估計 ?： 第一步 ， 估計模型 ttttttt vYYXBXBXBBY ??????? ???? 22112*41*3*2*1 ??Y = + *X *X5 + *X6 + *Y5 *Y6 ttttt vXBXBBYY ?????? ?? )()1( 12211 ???1064 GDP 第二步 ，作差分變換： 21*21*5 8 0 5 1 5 8 0 5 1 ??????????ttttttttXXXXYYYY則 Y*關于 X*的 OLS估計結果為： *Y5+*Y6 = + *(*X5+*X6) 1065 GDP 則 Y*關于 X*的 OLS估計結果為： 取 ?=5%， DW=du= (樣本容量 272=25) 表明： 已不存在自相關 于是原模型為： Y * = + X* 4 0 6 3 0 9)5 8 0 5 1 (4 0 9 )??1/(??:21*11111?????????? ??BBbbBO L S 的估計值估計結果對比，計算為了與Y = + *X (1*) 1066 GDP （ 2）采用科克倫 奧科特迭代法估計 ? 在 Eviews軟包下， 2階廣義差分的結果為： Y = + *X + [AR(1)=,AR(2)=] 1067 GDP 取 ?=5% ， DWdu=(樣本容量 :27) 表明 :廣義差分模型已不存在序列相關性。 1047 本章作業(yè) ?第三版教材： ； ； ?第四版教材： ； ； 1048 GDP a、 1980~2022年美國股票價格指數(shù)（ Y）和 GDP（ X)的回歸結果 Y = + *X (1) 1. 通過 OLS法建立如下美國股票價格指數(shù)和 GDP方程： 1049 GDP 進行（ 1）序列相關性檢驗。 1044 運用廣義差分法進行自相關的處理 （ 1） 采用杜賓兩步法估計 ? 第一步 ，估計模型 ttttttt G D PG D PG D PMMM ??????? ??????? ???? 2*31*2*12211*02121 0 5 9 5 6 3 ???? ?????? tttttt G D PG D PG D PMMM（ ） () () () () () 第二步 ，作差分變換： )4 6 3 ( 21* ?? ??? tttt MMMM)( 21* ?? ??? tttt GDPGDPGDPGDP1045 則 M*關于 GDP*的 OLS估計結果為： ** tt GDPM ?? （ ） () 取 ?=5%， DWdu= (樣本容量 242=22) 表明： 已不存在自相關 1 6 2 . 3 00 . 4 6 9 )0 . 9 3 8 /( 18 6 . 1 8)??1/(?? 21*00 ?????? ????于是原模型為： tt GDPM 0 2 6 2? ??與 OLS估計結果的差別只在 截距項 ： tt G D PM 5 2? ??1046 （ 2）采用科克倫 奧科特迭代法估計 ? 在 Eviews軟包下， 2階廣義差分的結果為： 取 ?=5% ， DWdu=(樣本容量 :22) 表明 :廣義差分模型已不存在序列相關性。 1042 ? DW檢驗 取 ?=5%，由于 n=24， k=2(包含常數(shù)項 )，查表得： dl=， du= 由于 DW= dl ，故 : 存在正自相關 。 1040 表 1 978 ~ 200 1 年中國商品進口與國內(nèi)生產(chǎn)總值 國內(nèi)生產(chǎn)總值 GDP （億元） 商品進口 M （億美元） 國內(nèi)生產(chǎn)總值 GDP （億元） 商品進口 M （億美元） 1978 1990 1979 1991 1980 1992 1981 1993 1982 1994 1983 1995 1984 1996 1985 1997 1986 1998 1987 1999 1657 1988 2022 1989 2022 資料來源：《中國統(tǒng)計年鑒》（ 1995 、 2022 、 2022 ）。 由于無法取得中國商品進口價格指數(shù)，我們主要研究中國商品進口與國內(nèi)生產(chǎn)總值的關系。 如何估計 ?1037 （ 5）杜賓 （ durbin） 兩步法 該方法仍是先估計 ?1,?2,?,?l，再對差分模型進行估計 第一步 ，變換差分模型為下列形式 進行 OLS估計，得各 Yj（ j=i1, i2, …, il)前的系數(shù) ?1,?2, ?, ?l的估計值 如何估計 ?ilklkkkliliilliliiXXXXXXYYY???????????????????????????????)()()1(111111011