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1、首先画折线图，观察各变量与因变量之间的大致关系：graph twoway connected consumption time|connected temp100 time|connected price time|connected income time,yaxis(2)第1页/共22页建立回归模型；进行OLS回归得到：第2页/共22页估计结果显示，气温与收入均显著，而价格和常数不显著。由于这是时间序列数据，我们怀疑其扰动项存在自相关。先画残差与滞后值的散点图第3页/共22页从散点图看可能存在正相关。画自相关与偏相关图第4页/共22页自相关图不明显，偏相关图显示了1阶与10阶之后的高阶自相
2、关。进行BG检验与Q检验，先设定10阶滞后。第5页/共22页10阶自相关不存在，因为要检验1阶自相关，所以先设定2阶滞后检验。不存在2阶自相关，最后检验1阶自相关第6页/共22页第7页/共22页存在1阶自相关。如果用Newey-West方法进行估计，则指定滞后阶数1阶与原估计相比，估计系数相等，系数以及模型整体显著性几乎没变。如果只是追求系数的一致性且在大样本下，可以到此为止。但此例为一阶自相关，可以用FGLS进行估计。第8页/共22页使用PW方法进行估计：第9页/共22页使用CO方法估计：第10页/共22页从估计系数来看，PW法估计原先显著的income变为不显著，CO法估计的显著性与New
3、ey-West方法一致，且从ee/(n-k)来看CO法要比PW法略好一些。自相关可能是遗漏变量造成的，因此可以加入变量的滞后值做自变量进行回归。考虑到这个模型，消费、温度、收入、价格均很有可能是自相关的变量，如果这些自相关变量的滞后值会影响消费，而我们遗漏了，那么必然会导致自相关，所以我们加入所有这些变量的一阶滞后进行回归。第11页/共22页第12页/共22页有一些滞后项显著有一些不显著，但是我们还不能马上根据t检验判断哪些滞后项需要删除，因为可能存在自相关导致t检验不可信。所以我们要首先进行自相关检验。以下是BG检验的结果可以看出加入滞后变量很好地排除了自相关。所以我们可以相信t检验的结果，
4、把那些不显著的滞后值都剔除重新进行估计第13页/共22页第14页/共22页这个模型的ee/(n-k)是PW,CO三种方法里最小的，因此也是最好 的。如果在解决某一个计量问题，比如自相关时，无法拿捏哪个方法估计出来的结果最好，可以把所有的模型都放到文章里，让读者自己取舍，并且显示出估计结果的稳健性。比如此例中的温度变量，无论用那种方法估计，结果显示均是正相关的变量。思考：收入的滞后与温度的滞后变量对冰淇淋的消费金额的影响如何解释？第15页/共22页自相关习题第16页/共22页1.模型存在自相关指的是（）A 模型的解释变量之间存在相关性B 模型的解释变量与扰动项存在相关性C 模型的解释变量与被解释
5、变量存在相关性D 模型不同时期或样本点的扰动项存在相关性2.存在自相关的模型不会导致哪个问题的出现（）A 估计的有效性降低B 估计系数的t检验准确性降低C 估计的一致性改变D 模型整体有效性检验不准确3.下列情况最不需要检验自相关问题的是（）A 选取1996-2009年中国小企业的数据进行计量分析B 选取2011年中国、美国、澳大利亚的劳动力数据进行计量C 选取2010年中国与韩国的进出口数据进行计量D 选取某上市公司股票的5日移动平均价进行计量第17页/共22页4.下列散点图横轴是残差，纵轴是残差的一阶滞后，从图上看，最不可能存在一阶自相关的是（）A BC D第18页/共22页5 关于下列检
6、验结果说法正确的是（）A 这两个表格是异方差检验的结果B 第一个表格是一阶滞后的BG检验，第二个是一阶滞后的Q检验C 从检验结果看，这个模型存在二阶自相关D 从检验结果看，这模型存在一阶自相关第19页/共22页6 某模型检验过程中发现了存在自相关的问题，如果想获得一致估计且不讲究估计的有效性，应该用（）方法A.Newey-West 估计法B.Prais-Winsten估计法C.Cochrane-Orcutt估计法D.FGLS估计法第20页/共22页某人研究冰淇淋的消费影响因素，用的数据包括32个月的冰淇淋的消费金额consume，每个月的温度temp，每个月的居民收入income及每个月的冰淇淋价格price。（1）该如何建立这个计量模型，请写出回归等式（2）请设计一个合理的计量过程以准确地估计结果，并详细论述如何处理可能存在的自相关的问题。（3）如果处理了自相关之后得到一个准确的结果发现consume与temp的一阶滞后显著负相关，你将如何解释这一结果？第21页/共22页感谢您的观看！第22页/共22页