【正文】 度用偏自相關(guān)系數(shù) ?k,k度量 。 它告訴我們在序列 ut的鄰近數(shù)據(jù)之間存在多大程度的相關(guān)性 。 時間序列 ut滯后 k階的自相關(guān)系數(shù)由下式估計 （ ） 其中 是序列的樣本均值 ， 這是相距 k期值的相關(guān)系數(shù) 。 其他兩種檢驗序列相關(guān)方法： Q統(tǒng)計量和 BreushGodfrey LM檢驗克服了上述不足，應(yīng)用于大多數(shù)場合。 2． 回歸方程右邊如果存在滯后因變量 ， DW檢驗不再有效 。 正序列相關(guān)最為普遍 ， 根據(jù)經(jīng)驗 ， 對于有大于 50個觀測值和較少解釋變量的方程 ， ， 說明殘差序列存在強的正一階序列相關(guān) 。 如果存在正序列相關(guān) ， 2。 對于擾動項 ut建立一階自回歸方程： () D_W統(tǒng)計量檢驗的 原假設(shè)： ? = 0， 備選假設(shè)是 ? ? 0。 序列相關(guān)的檢驗方法 EViews提供了以下 3種檢測序列相關(guān)的方法 。 所以在這種情況下 ， 要把顯著的變量引入到解釋變量中 。 例如 ，在生產(chǎn)函數(shù)模型中 ， 如果省略了資本這個重要的解釋變量 ， 資本對產(chǎn)出的影響就被歸入隨機誤差項 。 但首先必須排除虛假序列相關(guān) ?？梢詫⑿蛄邢嚓P(guān)可能引起的后果歸納為： ② 使用 OLS公式計算出的標(biāo)準(zhǔn)差不正確 ， 相應(yīng)的顯著性水平的檢驗不再可信 ； ③ 回歸得到的參數(shù)估計量的顯著性水平的檢驗不再可信 。 TtsuuE stt ,2,1,00)( ?????TtuuE tt ,2,10)( 1 ???? 如果回歸方程的擾動項存在序列相關(guān) ， 那么應(yīng)用最小二乘法得到的參數(shù)估計量的方差將被高估或者低估 。 序列相關(guān)及其產(chǎn)生的后果 對于線性回歸模型 () 隨機擾動項之間不相關(guān) ， 即無序列相關(guān)的基本假設(shè)為 () 如果擾動項序列 ut表現(xiàn)為： () 即對于不同的樣本點 ， 隨機擾動項之間不再是完全相互獨立的 ，而是存在某種相關(guān)性 ， 則認為出現(xiàn)了序列相關(guān)性 (serial correlation)。 因此 ， 必須建立相關(guān)的理論 ， 解決擾動項不滿足古典回歸假設(shè)所帶來的模型估計問題 。 如果線性回歸方程的擾動項 ut 滿足古典回歸假設(shè) ， 使用 OLS所得到的估計量是線性無偏最優(yōu)的 。 167。 由于傳統(tǒng)的時間序列模型只能描述平穩(wěn)時間序列的變化規(guī)律，而大多數(shù)經(jīng)濟時間序列都是非平穩(wěn)的，因此，由 20世紀(jì) 80年代初 Granger提出的協(xié)整概念，引發(fā)了非平穩(wěn)時間序列建模從理論到實踐的飛速發(fā)展。本章首先通過討論回歸方程擾動項通常會存在的序列相關(guān)性問題，介紹如何應(yīng)用時間序列數(shù)據(jù)的建模方法，修正擾動項序列的自相關(guān)性。 在時間序列模型的發(fā)展過程中，一個重要的特征是對統(tǒng)計均衡關(guān)系做某種形式的假設(shè)，其中一種非常特殊的假設(shè)就是平穩(wěn)性的假設(shè)。 這一部分屬于動態(tài)計量經(jīng)濟學(xué)的范疇 。 quit。) or substr(stkcd,1,2)=39。,39。d group by stkcd having substr(stkcd,1,1) in (39。d=date=39。 select stkcd,count(*)as trday from where 39。 2020年股票月收益平均值 股票代碼 |Stock Code 000001 000002 000004 用 HAVING子句選擇分組數(shù)據(jù) 語句格式 HAVING sqlexpression 例 算出 A股市場股票 2020年的交易天數(shù)。d group by stkcd。d=date=39。 select stkcd, avg(monret) from where 39。 title 39。 Number of total Rows Number 30 使用 GROUP BY子句進行分組匯總 語句格式 GROUP BY groupbyitem , ... groupbyitem 選項說明： integer 等同于一個列在 SELECT子句中的位置 Columnname 列的名稱或別名 Sqlexpression 見附錄 sqlexpression 例 分組進行匯總。 select count(*) as number from 。 title 39。 quit。 proc sql。 quit。 select stkcd,lstknm,clpr*mcfacpr as adjpr from where stkcd=39。 用 WHERE子句匯總數(shù)據(jù) 例 使用乘法函數(shù)算出代碼為 000002的股票調(diào)整后的收盤價。 quit。 select stkcd,lstknm from where lstknm like 39。 使用 LIKE算符 例 使用匹配算符 LIKE選擇觀測。d。d and 39。 create table stkinfo1991 as select * from where lstdt between 39。 最新股票名稱 | Latest Stock Name 股票代碼 |Stock Code S深發(fā)展 A 000001 *ST國農(nóng) 000004 飛樂音響 600651 使用 BETWEENAND 算符 例 使用 BETWEENAND算符選擇滿足一定范圍的觀測。)。 39。 39。 select lstknm, stkcd from where stkcd in (39。 最新股票名稱 | Latest Stock Name 股票上市日 |List Date S深發(fā)展 A 19910403 萬科 A 19910129 *ST國農(nóng) 19910114 使用 IN算符 例 簡單 IN算符用法。d。 select lstknm, lstdt from where lstdt39。 最新股票名稱 | 股票代碼 |Sto Latest Stock ck Code Name 日期 |Date adjpr 600652 愛使股份 20200515 600652 愛使股份 20200516 600652 愛使股份 20200514 用 WHERE語句選擇觀測 語句格式 WHERE sqlexpression 選項說明： sqlexpression （見 sqlexpression定義） . 例 用 WHERE語句選擇 1991年以前上市的股票。 select stkcd,lstknm,date,clpr*mcfacpr as adjpr format from order by 4 desc。 例 按第 4列排序。 quit。 proc sql outobs=3。 最新股票名稱 | 股票代碼 |Sto Latest Stock 股票上市日 |L ck Code Name ist Date exchflg 000005 ST星源 19901210 深交所 600652 愛使股份 19901219 上交所 600602 廣電電子 1990