序列相關性計量經(jīng)濟學-文庫吧資料
2025-05-23 03:38本頁面
【正文】 原模型存在完全一階正自相關 ， 即在 ?i=??i1+?i 中 ， ?=1， ?i不存在序列相關 。如果確實存在異方差性和序列相關性，則被有效地消除了；如果不存在，則廣義最小二乘法等價于普通最小二乘法。 ? ( )* * * *? ? ? ??X X X Y1YXXXYDDXXDDX 11111111 )()( ???????? ??????????? 如何得到矩陣 ?？ 仍然是對原模型 Y=XB+N 首先采用普通最小二乘法 ， 得到隨機誤差項的 近似估計量 ， 以此構成矩陣 ?的估計量 ， 即 ?~ ~ ~ ~ ~~ ~ ~ ~ ~~ ~ ~ ~ ~? ?????????????e e e e ee e e e ee e e e ennn n n121 2 12 1 2221 22????? 當我們應用包含有廣義最小二乘法的計量經(jīng)濟學軟件包時，只要選擇廣義最小二乘法，輸入上述方差 — 協(xié)方差矩陣，估計過程即告完成。 ? 最常用的方法是 廣義最小二乘法 （ GLS: Generalized least squares）、 一階差分法 （ FirstOrder Difference)和 廣義差分法 (Generalized Difference)。 所以在實際應用中 ， 對于序列相關問題一般只進行 。 （ 1） 從判斷準則看到 ， 存在兩個不能確定的 ， 這是這種檢驗方法的一大缺陷 。 ? 為什么可以通過 ？ 從直觀上看，如果模型存在正自相關，即對于相鄰的樣本點，ie~都較大或較小，此時，1~~??iiee 較小， .統(tǒng)計量的分子較小， . 值較??；如果模型存在負自相關，即對于相鄰的樣本點，若ie~較大則1~?ie 較小，若ie~較小則1~?ie 較大，此時，1~~??iiee 較大， . 統(tǒng)計量的分子較大， . 值也較大；如果模型不存在自相關，則ie~與1~?ie 呈隨機關系，此時，1~~??iiee 較為適中，則. 統(tǒng)計量取一個適中值。 ? 檢驗步驟 ①計算 ， ②根據(jù)樣本容量 n和解釋變量數(shù)目 k，查 布表，得到臨界值 dL和 dU， ③按照下列準則考察計算得到的 ，以判斷模型的自相關狀態(tài)。 并構造如下統(tǒng)計量 ???? ???ni ini iieeeWD12221~)~~(..? 該統(tǒng)計量 的分布與出現(xiàn)在給定樣本中的 X值有復雜的關系，因此其 精確的分布很難得到 。 ? 該方法的假定條件是 ： （ 1） 解釋變量 X為非隨機變量； （ 2） 隨機誤差項 ?i為一階自回歸形式： ?i =??i1+?i （ 3） 回歸模型中不應含有滯后被解釋變量作為解釋變量 ， 即不應出現(xiàn)下列形式： Yi=b0+b1X1i+… +bkXki+?Yi1+?i （ 4） 回歸模型中含有截距項； （ 5） 沒有缺失數(shù)據(jù) 。 然后，對各個方程估計并進行顯著性檢驗，如果存在某一種函數(shù)形式使得方程顯著成立，則說明原模型存在這種函數(shù)形式的序列相關性。 解析法 （ 1） 回歸檢驗法 以 i e ~ 為被解釋變量，以各種可能的相關量， 1 ~ ? i e 、 2 ~ ? i e 、 2 1 ~ ? i e 等為解釋變量，建立各種 ,n ） i i i e e ? ? ? ? ? 1 ~ ~ （ i=2, … i i i i e e e ? ? ? ? ? ? ? ? ? 2 2 1 1 ~ ~ ~ ? （ i=2, … ,n ） 諸如以 方程，如： ? 具體應用時需要反復試算。 三、序列相關性的檢驗 基本思路 ? 序列相關性檢驗方法有多種，但基本思路是相同的： ? 首先，采用普通最小二乘法估計模型，以求得隨機誤差項的 “ 近似估計量 ” ? 然后，通過分析這些 “ 近似估計量 ” 之間的相關性，以達到判斷隨機誤差項是否具有序列相關性的目的。 模型的預測功能失效 ? 由于上述后果，使得模型不具有良好的統(tǒng)計性質。 因此，當隨機誤差項存在序列相關時， t 檢驗失去意義。 變量的顯著性檢驗失去意義 在變量的顯著性檢驗中，構造了 t統(tǒng)計量，該統(tǒng)計量服從自由度為 (nk1)的 t分布。 此外，當歷史數(shù)據(jù)缺失時，在兩個時間點之間采用“內(nèi)插”技術，也可能導致隨機干擾項出現(xiàn)序列相關。 意思是 ， 農(nóng)民由于在前一年度 （ t1） 的過量生產(chǎn) （ 使該期價格下降 ） 很可能導致在下一年度 （ t）削減產(chǎn)量 ， 因此不能期望隨機干擾項是隨機的 ， 往往產(chǎn)生一種蛛網(wǎng)模式 。 (4)蛛網(wǎng)現(xiàn)象 例如： 農(nóng)產(chǎn)品供給對價格的反映本身存在一個滯后期： Qt= ?0+?1Pt1+?t 其中： Qt=t 年農(nóng)產(chǎn)品的供給 。 (3)設定誤差：不正確的函數(shù)形式
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