自相關(guān)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué),南開(kāi)大學(xué)-文庫(kù)吧資料
2025-05-21 09:31本頁(yè)面
【正文】 面數(shù)據(jù)中也可能存在自相關(guān)（ spatial autocorrelation, 空間自相關(guān)）。 二、產(chǎn)生自相關(guān)的原因 （ 1）經(jīng)濟(jì)變量的慣性 ——時(shí)間序列變量的自相關(guān)導(dǎo)致干擾項(xiàng)的自相關(guān) （ 2）應(yīng)進(jìn)入模型的變量未被引入模型，能引起自相關(guān) （ 3）回歸模型的的形式設(shè)定存在錯(cuò)誤 （ 4）蛛網(wǎng)現(xiàn)象：應(yīng)變量對(duì)子變量的反應(yīng)滯后 （ 5）滯后效應(yīng)：應(yīng)變量受其前幾期取值的影響 （ 6）數(shù)據(jù)“編造”。 三、自相關(guān)的形式 如果 u存在自相關(guān)， t期的取值與前 p期有關(guān)，關(guān)系可由： ut = f (ut1 ， … ， utp ) +vt 決定，其中 vt滿足： 即 vt滿足 CLRM假定。實(shí)際上，在經(jīng)濟(jì)計(jì)量研究中，自相關(guān)士一種常見(jiàn)的現(xiàn)象。 如果在這個(gè)序列中，每期的觀測(cè)值與其前一期或前幾期的取值有關(guān)，即 Cov(ui,uj) 0， i j 則稱該序列存在自相關(guān)（ Autocorrelation）。第七章 自相關(guān) 第一節(jié) 自相關(guān) 一、自相關(guān) 對(duì)于時(shí)間序列數(shù)據(jù)，不同期的樣本觀測(cè)值形成一個(gè)序列；橫截面數(shù)據(jù)中按不同空間（省份、廠商、家庭等）排列的樣本數(shù)據(jù)也可看為一個(gè)序列，為了方便，先把橫截面數(shù)據(jù)也視為不同期的數(shù)據(jù)。對(duì)于一個(gè)變量 u，可以得到其觀測(cè)值序列： u1， u2， … ， ut1 ， ut 下標(biāo) t代表不同時(shí)期。 在 CLRM中，假定干擾項(xiàng) u不存在自相關(guān)，即 Cov(ui,uj) = 0， i j 如果這一條件被破壞，即干擾項(xiàng)存在自相關(guān)，那么使用 OLS估計(jì)就可能存在問(wèn)題。如，消費(fèi)支出要受到當(dāng)期和前幾期收入的影響；某一年的 GDP要受到前期的 GDP水平的影響；某種商品的供給量要受到前一期的其它變量影響，等等。一般把 f (ut1 ， … ， utp ) 假定為線性形式。數(shù)據(jù)的加工過(guò)程（如季度數(shù)據(jù)）或推算過(guò)程（根據(jù)某種 假定獲得未調(diào)查數(shù)據(jù)）引起自相關(guān) （ 7）隨機(jī)項(xiàng)自身可能存在“真正自相關(guān)”性（偶然性沖擊對(duì)變量的長(zhǎng)期影響） 自相關(guān)主要出現(xiàn)在世界序列數(shù)據(jù)中。這種自相關(guān)可能來(lái)自樣本觀測(cè)值的排序依據(jù) ——邏輯的或經(jīng)濟(jì)的排列的理由。
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