1樓:雨說情感
一階是復
指該資料系列的當前制值與自身前乙個數值之間的相關性。如果一階自相關係數是正的,相關圖就會呈現出光滑的蛇形形態;如果一階自相關係數是負的,相關圖就會呈現出之字形態。
所以,如果經dw檢驗模型存在自相關性,則表明模型至少存在一階自相關性,很可能還存在著高階自相關性。同理,如果模型通過了dw檢驗,即dw統計量的值接近於2,則只說明不相關,模型不存在一階自相關性。
但並不同時意味著模型不存在高階自相關性,還需要進行高階自相關性檢驗。也就是說,即使模型通過了dw檢驗,也不能斷然得出「模型不存在自相關性」的結論。
擴充套件資料
自相關性產生的原因:
線性回歸模型中隨機誤差項存在序列相關的原因很多,但主要是經濟變數自身特點、資料特點、變數選擇及模型函式形式選擇引起的。
1、經濟變數慣性的作用引起隨機誤差項自相關
2、經濟行為的滯後性引起隨機誤差項自相關
3、一些隨機因素的干擾或影響引起隨機誤差項自相關
4、模型設定誤差引起隨機誤差項自相關
5、觀測資料處理引起隨機誤差項序列相關
計量經濟學中的自相關指什麼啊?
2樓:戀勞
如果隨機誤差項的各期望值之間存在著相關關係,這時,稱隨機誤差項之間存在自相關性(autocorrelation)或序列相關。
對於模型 y t= b0 +b1x1t+b2x2t+......bkxkt+ut
如果隨機誤差項的各期望值之間存在著相關關係,即
cov(ut,us)=e(utus) ≠ 0 (t,s=1,2,......k)
這時,稱隨機誤差項之間存在自相關性(autocorrelation)或序列相關。
隨機誤差項的自相關性可以有多種形式,其中最常見的型別是隨機誤差項之間存在一階自相關性或一階自回歸形式,即隨機誤差項只與它的前一期值相關:cov(ut,u t-1) =e(ut,u t-1) =/= 0,或者u t=f(u t-1),則稱這種關係為一階自相關。
一階自相關性可以表示為
ut= p1 u i-1 + p2 u i-2 + p3 u i-3 + ...... p p u t-p + v t
稱之為p 階自回歸形式,或模型 存在 p 階自相關
由於無法觀察到誤差項 u t,只能通過殘差項 e t來判斷 u t 的行為。如果 u t或 e t呈出下圖(a) -(d) 形式,則表示u t 存在自相關,如果 ut 或et 呈現圖中 (e) 形式,則 表示 u t不存在自相關
線性回歸模型中的隨機誤差項的序列相關問題較為普遍,特別是在應用時間序列資料時,隨機誤差項的序列相關經常發生。
自相關性產生的原因:
線性回歸模型中隨機誤差項存在序列相關的原因很多,但主要是經濟變數自身特點、資料特點、變數選擇及模型函式形式選擇引起的。
1.經濟變數慣性的作用引起隨機誤差項自相關
2.經濟行為的滯後性引起隨機誤差項自相關
3.一些隨機因素的干擾或影響引起隨機誤差項自相關
4.模型設定誤差引起隨機誤差項自相關
5.觀測資料處理引起隨機誤差項序列相關
自相關的後果:
線性相關模型的隨機誤差項存在自相關的情況下,用ols(普通最小二乘法)進行引數估計,會造成以下幾個方面的影響。
從高斯-馬爾可夫定理的證明過程中可以看出,只有在同方差和非自相關性的條件下,ols估計才具有最小方差性。當模型存在自相關性時,ols估計仍然是無偏估計,但不再具有有效性。這與存在異方差性時的情況一樣,說明存在其他的引數估計方法,其估計誤差小於ols估計的誤差;也就是說,對於存在自相關性的模型,應該改用其他方法估計模型中的引數。
1.自相關不影響ols估計量的線性和無偏性,但使之失去有效性
2.自相關的係數估計量將有相當大的方差
3.自相關係數的t檢驗不顯著
4.模型的**功能失效
如何判斷資料存在自相關性
a. 用相關計量軟體: 比如說e-views檢查殘差的分布。
如果殘差分布具有明顯和圓潤的線性分布影象, 說明自相關性存在的可能性很高。反之, 無規則波動大的分布影象顯示出相關性微弱。
b.durbin-watson statistics(德賓—瓦特遜檢驗): 假設time series模型存在自相關性,我們假設誤差項可以表述為 ut=ρ*ut-1+ε.
利用統計檢測設立假設,如果ρ=o.則表明沒有自相關性。durbin-watson統計量(後面建成dw統計量)可以成為判斷正、負、零(無)相關性的工具。
dw統計量: d=∑(ut-ut-1)^2/∑ut^2≈2*(1-ρ).如果d=2則基本沒有自相關關係,d靠近0存在正的相關關係,d靠近4則有負的相關關係。
c. q-statistics 以(box-pierce)- eviews( 7th version第七版本)為例子: 很多統計計量軟體軟體提供q test來檢測,這裡用eviews為例子。
q的統計量(test statistics)為 q=n*∑ρ^2. 零假設null hypothesis h0=0和方法2的含義一樣。如果零假設證明失敗,則對立假設ρ≠0成立,意味著有自相關性。
如何減弱模型的自相關性
方法一(gls or fgls): 假設存在自相關性的模型,誤差項之間的關係為:ut=ρ*ut-i+ε(ε為除了自相關性的誤差項,i.
i.d~(0,σ). t時期的模型為 yt=βxt+ut, t-1時期則為 ρ*yt-1=ρ*βxt-1+ρ*ut-t。
用t時期的減去t-1時期的可得出yt-yt-1=β(xt-xt-1)+(ut-ut-1).已知 ut-ut-i=ε。經過整理後新的模型滿足gauss-makov的假設和,white noise condition (同方差性或者等分散),沒有自相關性。
方法二(hac:heteroscedasticity autocorrelation consistent): 以eviews為例子,在分析模型時選擇hac,在模型中逐漸新增time lag的數目,來校正dw統計量達到正常值減少自相關性。
3樓:匿名使用者
自相關指的是被解釋變數與其自身前期滯後的相關性。在計量中,通常用隨機干擾項的自相關來衡量,即u(t)=a*u(t-1)
自相關性的自相關性的定義和影響
4樓:o貓尾控
對於模型 y t= b0 +b1x1t+b2x2t+......bkxkt+ut
如果隨機誤差項的各期望值之間存在著相關關係,即
cov(ut,us)=e(utus) ≠ 0 (t,s=1,2,......k)
這時,稱隨機誤差項之間存在自相關性(autocorrelation)或序列相關
隨機誤差項的自相關性可以有多種形式,其中最常見的型別是隨機誤差項之間存在一階自相關性或一階自回歸形式,即隨機誤差項只與它的前一期值相關:cov(ut,u t-1) =e(ut,u t-1) =/= 0,或者u t=f(u t-1),則稱這種關係為一階自相關。
一階自相關性可以表示為
ut= p1 u i-1 + p2 u i-2 + p3 u i-3 + ...... p p u t-p + v t
稱之為p 階自回歸形式,或模型 存在 p 階自相關
由於無法觀察到誤差項 u t,只能通過殘差項 e t來判斷 u t 的行為。如果 u t或 e t呈出下圖(a) -(d) 形式,則表示u t 存在自相關,如果 ut 或et 呈現圖中 (e) 形式,則 表示 u t不存在自相關
線性回歸模型中的隨機誤差項的序列相關問題較為普遍,特別是在應用時間序列資料時,隨機誤差項的序列相關經常發生。
自相關性產生的原因:
線性回歸模型中隨機誤差項存在序列相關的原因很多,但主要是經濟變數自身特點、資料特點、變數選擇及模型函式形式選擇引起的。
1.經濟變數慣性的作用引起隨機誤差項自相關
2.經濟行為的滯後性引起隨機誤差項自相關
3.一些隨機因素的干擾或影響引起隨機誤差項自相關
4.模型設定誤差引起隨機誤差項自相關
5.觀測資料處理引起隨機誤差項序列相關
自相關的後果:
線性相關模型的隨機誤差項存在自相關的情況下,用ols(普通最小二乘法)進行引數估計,會造成以下幾個方面的影響。
從高斯-馬爾可夫定理的證明過程中可以看出,只有在同方差和非自相關性的條件下,ols估計才具有最小方差性。當模型存在自相關性時,ols估計仍然是無偏估計,但不再具有有效性。這與存在異方差性時的情況一樣,說明存在其他的引數估計方法,其估計誤差小於ols估計的誤差;也就是說,對於存在自相關性的模型,應該改用其他方法估計模型中的引數。
1.自相關不影響ols估計量的線性和無偏性,但使之失去有效性
2.自相關的係數估計量將有相當大的方差
3.自相關係數的t檢驗不顯著
4.模型的**功能失效
自相關性如何解決?
5樓:小歆嵩
基本方法是通過差分變換,對原始資料進行變換的方法,使自相關消除.
一,差分法,一階。
yt=β1+β1xt+μt(1)
μt=ρμt-1+vt
式中, vt滿足最小平方法關於誤差項的全部假設條件。
將式(1)滯後乙個時期,則有
yt-1=β0+β1xt-1+μt-1(2)μt-1=ρμt-2+vt-1
於是, (1)-ρ×(2),得yt-ρyt-1=β0(1-ρ)+β1(xt-ρxt-1)+νt(3)
yt-ρyt-1=β1(xt-xt-1)+μt-μt-1=β1(xt-xt-1)+vt(4)
ρ為自相關係數
也就是說,一階差分法是廣義差分法的特殊形式。
高階自相關是用bg檢驗法,lm=t*r^2服從x^2(p)(kafang)分布,t為樣本容量,p為你想檢驗的自相關階數,查kafang分布表,置信度為95%也就是阿爾法=0.5,如果t*r^2>查出來的結果即存在你想驗證的自相關階數。
修正用廣義差分法(ar(p))
廣義差分方法
對模型: yt= 0+ 1x t+ut ------(1) ,如果ut具有一階自回歸形式的自相關,既 ut= u t-1 +vt 式中 vt滿足通常假定.
假定, 已知,則: y t-1= 0+ 1x t-1+u t-1 兩端同乘 得:
y t-1= 0 + 1 x t-1+ u t-1-------(2)
(1)式減去(2)式得:
yt- y t-1= 0 (1- )+ 1x (xt- x t-1)+vt
令:yt*= yt- y t-1 ,xt*= (xt- x t-1), 0 *= 0(1- )
則: yt*= 0 * + 1 xt*+vt 稱為廣義差分模型,隨機項滿足通常假定,對上式可以用ols估計,求出 .
為了不損失樣本點,令y1*= x1*=
以上解決自相關的變換稱為廣義差分變換, =1,或 =0 , =-1是特殊情況.
廣義差分變換要求 已知,如果 未知,則需要對 加以估計,下面的方法都是按照先求出 的估計值,然後在進行差分變換的思路的。
如果差分修正還是效果不好,那就是你回歸變數的問題了,有一些統計資料本身就是有很強的自相關,比如gdp等,這是無法避免的,有些資料要先 去勢,協整以後才可以做回歸的
會計什麼是相關性原則,會計什麼是相關性原則需要詳細的例子
相關性原則 relevance 是財務會計的基本原則之一,是指會計資訊要同資訊使用者的經濟決策相關聯,即人們可以利用會計資訊做出有關的經濟決策。會計 什麼是相關性原則 需要詳細的例子 相關性原則是指企業會計核算提供的會計資訊應當符合國家巨集觀經濟管理的要求,滿足各有關方面了解企業財務狀況和經營成果的...
我想知道相關性是什麼意思呢相關性原則是什麼意思呢？
相關性是指對兩個或多個具備相關性的變數元素，從而衡量兩個變數因素的相關密切程度。相關性的元素之間需要存在一定的聯絡或者概率才可以進行相關性分析。相關性不等於因果性，也不是簡單的個性化，相關性所涵蓋的範圍和領域幾乎覆蓋了我們所見到的方方面面，相關性在不同的學科裡面的定義也有很大的差異。企業提供的會計資...
會計什麼是相關性原則需要詳細的例子
相關性是指企業提供的會計資訊應當與財務報表使用者的經濟決策需要相關,有助於財務報表使用者對企業過去 現在或者未來的情況作出評價或 會計 什麼是相關性原則 相關性原則 relevance 是財務會計的基本原則之一,是指會計資訊要同資訊使用者的經濟決策相關聯,即人們可以利用會計資訊做出有關的經濟決策。會...