怎样看出误差项无序列相关

如题所述

、图示法 图示法是一种很直观的检验方法,它是通过对残差散点图的分析来判断随机误差项的序列相关性。把给定的回归模型直接用普通最小二乘法估计参数,求出残差项,并把作为随机误差项的估计值,画出的散点图。由于把残差项作为随机误差项的估计值,随机误差项的性质也应能在残差中反映出来。(一)按时间顺序绘制残差图 如果残差,,随着时间的变化而呈现有规律的变动,则存在相关性,进而可以推断随机误差项之间存在序列相关性。如果随着时间的变化,并不频繁地改变符号,而是取几个正值后又连续地取几个负值(或者,与之相反,几个连续的负值后面紧跟着几个正值),则表明随机误差项存在正的序列相关,(见图6-1);如果随着时间的变化,不断地改变符号(见图6-2),那么随机误差项之间存在负的序列相关。 图6-2 负序列相关(二)绘制,的散点图 计算和,以为纵轴,为横轴,绘制(,),的散点图。如果大部分点落在第Ⅰ,Ⅲ象限,表明随机误差项存在正的序列相关(见图6-3);如果大部分点落在第Ⅱ,Ⅳ象限,表明随机误差项存在负的序列相关(见图6-4)。 图6-3 正序列相关 图6-4 负序列相关二、杜宾——瓦特森(D-W)检验 1、适用条件杜宾——瓦特森检验,简称D—W检验,是J.Durbin(杜宾)和G.S.Watson(瓦特森)于1951年提出的一种适用于小样本的检验序列相关性的方法。D-W检验是目前检验序列相关性最为常用的方法,但它只适用于检验随机误差项具有一阶自回归形式的序列相关问题。在使用该方法时前,必须注意该方法的适用条件。回归模型含有截距项,即截距项不为零;解释变量是非随机的;随机误差项为一阶自相关,即;回归模型中不应含有滞后内生变量作为解释变量,即不应出现下列形式: 其中,为的滞后一期变量;无缺失数据。当上述条件得到满足时,我们可以利用D-W方法检验序列相关问题。2、具体过程(1)提出假设,即不存在序列相关,,即存在序列相关性(2)定义D-W检验统计量为了检验上述假设,构造D-W检验统计量首先要求出回归估计式的残差,定义D-W统计量为: (6-11)其中,。由(6-11)式有 (6-12)由于与只有一次观测之差,故可认为近似相等,则由(6-12)式得 (6-13)随机误差序列的自相关系数定义为: (6-14)在实际应用中,随机误差序列的真实值是未知的,需要用估计值代替,得到自相关系数的估计值为: (6-1
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