文档介绍：§ 序列相关性 Serial Correlation
一、序列相关性
二、实际经济问题中的序列相关性
三、序列相关性的后果
四、序列相关性的检验
五、解决自相关的方法
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如果模型的随机误差项违背了互相独立的基本假设的情况,称为序列相关性。
普通最小二乘法(OLS)要求计量模型的随机误差项相互独立或序列不相关。
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一、序列相关性
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1、序列相关的概念
对于模型
i
ki
k
i
i
i
X
X
X
Y
m
b
b
b
b
+
+
+
+
+
=
L
2
2
1
1
0
i=1,2,
…
,n
随机误差项互相独立的基本假设表现为:
Cov
i
j
(
,
)
m
m
=
0
i
≠
j
,
i,j=1,2,
…
,n
如果出现 i≠j, i,j=1,2,…,n
即对于不同的样本点,随机误差项之间不再是完全互相独立,而是存在某种相关性,则认为出现了序列相关性。
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如果仅存在
E
i
i
(
)
m
m
+
¹
1
0
i=1,2,
…
,n-1
称为一阶序列相关,或自相关。这是最常见的
一种序列相关问题。
自相关往往可写成如下形式:
t
t
t
e
r m
m
+
=
-
1
1
1
<
<
-
r
其中:被称为一阶自相关系数
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二、实际经济问题中的 序列相关性
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为什么会出现序列相关性?下面通过两个例子加以说明。 例如,建立行业生产函数模型,以产出量为被解释变量,资本、劳动、技术为解释变量,选择时间序列数据作为样本观测值。于是有: t=1,2,…,n 在该模型中,政策因素等,没有包括在解释变量中,但它们对产出量是有影响的,该影响被包含在随机误差项中。如果该影响构成随机误差项的主要部分,则可能出现序列相关性。 如果政策因素对前一年产出量的影响是正的,后一年的该影响往往也是正的。于是在不同的样本点之间,随机误差项出现了相关性,这就产生了序列相关性。
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三、序列相关性的后果
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