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第六章 自相关性
本章教学要求：本章是违背古典假定情况下线性回归描写的参数估计的又一问题。通过本章的学习应达到：掌握自相关的基本概念，产生自相关的背景；自相关出现对模型影响的后果；诊断自相关存在的方法和修正自相关的方法。能够运用本章的知识独立解决模型中的自相关问题。经过第四、五、六章的学习，要求自行选择一个实际经济问题，建立模型，并判断和解决上述可能存在的问题。
第一节 自相关性的概念
一、一个例子
研究中国城镇居民消费函数，其中选取了两个变量，城镇家庭商品性支出（现价）和城镇家庭可支配收入（现价），分别记为CSJTZC和CSJTSR，时间从1978年到1997年，n=20。但为了剔除物价的影响，分别对CSJTZC和CSJTSR除以物价（用CPI表示），这里CPI为城镇居民消费物价指数（以1990年为100%），经过扣除价格因素以后，记
Y?即如下表
CSJTZCCPIX?CSJTSR CPI-
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回归以后得到的残差为
Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 10/27/04 Time: 09:39 Sample: 1978 1997 Included observations: 20
Variable
Coefficien
t
C X
R-squared
-103.3692 0.923551
78.80739 -1.311669 0.016033
57.60388
0.2061 0.0000 3939.341
Std. Error
t-Statistic
Prob.
0.994605 Mean dependent
var
Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid
0.994305 S.D. dependent var 2124.467 160.3247 Akaike info criterion 13.08692 462671.9 Schwarz criterion
13.18649
-
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Log likelihood Durbin-Watson stat
-128.8692 F-statistic 1.208037 Prob(F-statistic)
3318.207 0.000000
二、什么是自相关性
在引出自相关性的概念之前，根据建立中国城镇居民储蓄函数，经用最小二乘法估计出参数后，得到残差序列，由此画出残差图（残差序列自身的关系），从图形上看存在et对et?1的线性关系，残差的这种现象说明了什么？
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计量经济学课件：第六章-自相关性
