省略的解释变量。
第五章 序列自相关
1. 什么是自相关性?
如果随机项εi在某个观测点下的取值与其他观测点下的取值相关,即
( , )= ( , )≠0 ( ≠ ; , =1,2,…, )
2. εi与εj在i≠j的条件下是相关的此时称εi存在序列自相关。
序列自相关在线性回归模型中存在的主要原因有哪些?
在经济计量分析的模型,特别是变量为时间序列数据的模型中,随机项常常会存在序列自相关,且一般表现为正自相关。
1) 模型数学形式的偏差
这种偏差对Yt造成的系统影响归入随机项εt中来反应,在不同时期随机项取值受相同因素的影响,使之出现序列自相关。
2) 省略解释的偏差
经济变量一般存在自身发展变化的惯性,当期值往往受到前期值的影响,即当期取值与滞后期取值相关,如果模型中省略了具有自相关性的解释变量,则其对被解释变量的影响归入随机项εt中,使之出现序列自相关。
被解释变量Yt往往也受到滞后期值Yt-1,Yt-2, 的影响,当回归模型省略了这些解释变量是,会使随机项εt存在序列自相关。
3) 随机因素自身具有自相关性
某些随机因素对被解释变量的影响会持续一段时间,随机项εt反映相同因素在若干时期对被解释变量Yt的影响,使之出现序列自相关。
4) 其他
如果对变量的观测误差具有系统性,它也通过随机项εt反映,使之出现序列自相关。
序列自相关可以造成哪些结果?
如果模型中的随机项是序列自相关的,仍然采用最小二乘法估计参数,会有如下结果:
1) 如果随机项εt存在序列自相关,则参数的最小二乘估计量是线性的和无
偏的。
2) 如果随机项εt存在序列自相关,则参数的最小二乘估计不是有效的。 序列自相关的检验有哪些适当的方法?(书P71)
1) 散点图法
2) Durbin-Waston检验(D-W检验)
3) 回归检验法
序列自相关的修正方法有哪些?(书P75)
差分法
Durbin两步法
Cochran-Orcutt迭代法 3. 4. 5.
第六章 多重共线性