序列相關(guān)性計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)-閱讀頁(yè)
2025-06-04 03:38本頁(yè)面
【正文】 ， 人們并不知道它們的具體數(shù)值 ， 所以必須首先對(duì)它們進(jìn)行估計(jì) 。 （ 1）科克倫 奧科特迭代法 首先 ， 采用 OLS法估計(jì)原模型 （以一元回歸為例） Yi=?0+?1Xi+?i 得到的隨機(jī)誤差項(xiàng)的“近似估計(jì)值”，并以之作為觀測(cè)值采用 OLS法估計(jì)下式 ?i=?1?i1+?2?i2+?? L?iL+?i 得到 ? , ? , , ? ? ? ?1 2 ? l ， 作為隨機(jī)誤差項(xiàng)的相關(guān)系 數(shù) ? ? ? 1 2 , , , ? l 的 第一次估計(jì)值 。再次 ，將0??? 、1??? 代回原模型，計(jì)算出原模型隨機(jī)誤差項(xiàng)的新的 “近擬估計(jì)值”， 并以之作為模型? ? ? ? ? ? ? ?i i i l i l i? ? ? ? ?? ? ?1 1 2 2?的樣本觀測(cè)值，采用 O L S 法估計(jì)該方程，得到l?????,??,??21? ，作為相關(guān)系數(shù) ? ? ?1 2, , ,?l 的 第二次估計(jì)值 。 ? 關(guān)于迭代的次數(shù) ， 可根據(jù)具體的問(wèn)題來(lái)定 。 ? 實(shí)踐中 ， 有時(shí)只要迭代兩次 ， 就可得到較滿意的結(jié)果 。 （ 2）杜賓 （ durbin） 兩步法 該方法仍是先估計(jì) ?1， ?2， ? ， ?L，再對(duì)差分模型進(jìn)行估計(jì)。第一步， 變換 差分模型為下列形式 （以一元回歸為例） ililiilliliiXXXYYY ????????? ????????????????)()1(1111011??? ( nlli ,2,1 ???? ) 第二步 ，將估計(jì)的 l??? ?,?,? 21 ? 代入差分模型ililiillilii XXXYYY ????????? ???????????? ???? )()1( 1111011 ??? i l l n? ? ?1 2, , ,?采用 O L S 法估計(jì)，得到參數(shù) 110 ),??1( ???? l??? ? 的估計(jì)量，記為*0?? ， *1?? 。 ? 在解釋變量中引入 AR(1)、 AR(2)、 … ， 即可得到參數(shù)和 ρ ρ … 的估計(jì)值。在估計(jì)過(guò)程中自動(dòng)完成了 ρ ρ … 的迭代 . 虛假序列相關(guān)問(wèn)題 ? 所謂 虛假序列相關(guān) 問(wèn)題，是指模型的序列相關(guān)性是由于忽略了顯著的解釋變量而引致的。 LM（ Lagrange multiplier）檢驗(yàn) 拉格朗日乘數(shù)檢驗(yàn)克服了 DW檢驗(yàn)的缺陷，適合于高階序列自相關(guān)以及模型中存在滯后解釋變量的情形。 ikikiii XXXY ????? ?????? ?22110 對(duì)于模型 如果懷疑隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)存在 p階序列相關(guān) ： tptpttt ???????? ???? ??? ?2211 GB檢驗(yàn)可用來(lái)檢驗(yàn)如下受約束回歸方程 tptptktktt XXY ???????? ???????? ?? ?? 11110約束條件為： H0: ?1=?2=…= ?p =0 約束條件 H0為真 時(shí)，大樣本下 )(~)( 22 pRpnLM ???其中， n為樣本容量， R2為如下輔助回歸的可決系數(shù)： tptptktktt eeXXe ?????? ???????? ?? ~~~ 11110 ??給定 ?，查臨界值 ??2(p)，與 LM值比較，做出判斷， 實(shí)際檢驗(yàn)中，可從 1階、 2階、 … 逐次向更高階檢驗(yàn)。 回歸結(jié)果： tt XY 5 3 1? ??? ( 9 . 3 4 ) ( 3 0 . 1 1 ) r2= 81 6, R2= 80 5 D .W .= 50 5自相關(guān)的處理 ⑴ 一階差分法 ttt XY ????? ? ( )R2=, .= 由于 .du=（注：樣本容量為 18個(gè)），已不存在自相關(guān)。 于是原模型估計(jì)式為： 2) 將 ??=0 .59 39 代入差分模型 ttttt XXYY ??? ????? ?? )5 9 3 (5 9 3 1*1*01O L S 法估計(jì)得：tttttXXYY ?????????)(11 （ 5 .53 ） (15 .58 ) r2= 38 2, R2= 34 3, D .W .= 57 0tt XY 30 26? ???② 采用科克倫 奧科特迭代法估計(jì) ? 一階廣義差分的結(jié)果： ]1[6 0 4 0 9 3 5 4? ARXY tt ???? () () ()r 2 = , R 2 = , D .W .= 由于 .du=(注：樣本容量為 18個(gè) )，已不存在自相關(guān)。 但由于 AR[2]前的系數(shù)的 t值為 ， 在5%的顯著性水平下并不顯著 ， 說(shuō)明隨機(jī)干擾項(xiàng)不存在二階序列相關(guān)性 ， 模型中應(yīng)去掉 AR[2]項(xiàng) 。 ? 懷舊， ? 不是因?yàn)槟莻€(gè)時(shí)代有多好； ? 而是因?yàn)? ? 那個(gè)時(shí)候 ? 你年輕。 ? 聰明的人在說(shuō)什么之前， ? 要反復(fù)考慮兩三遍， ? 然后 ? 什么也不說(shuō)。
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