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