作业7 自相关作业

发布 2023-05-16 12:52:28 阅读 7541

1. 解释下列概念:

a .自相关,b.一阶自相关 。

13.为了研究制造业增加值中生产工人份额即劳动力份额的变化,根据1949~2024年间美国的数据,得到如下回归结果:括号中给出了t值。

模型a:;t=(-3.9608) r2=0.5284;d=0.8252

模型b: t=(-3.2724)(2.7777)

式中,y—劳动份额;t—时间。

a. 在模型a中存在序列相关吗?模型b呢?

b. 如果在模型a中存在序列相关而模型b中不存在,则前者存在序列相关的原因是什么?

c. 这个例子告诉我们在自相关的检验中,d统计量有哪些用途?

14.德宾两阶段法估计ρ。广义差分方程写成如下等价形式:

yt=b1(1-ρ)b2xt-ρb2xt-1+ρyt-1+vt

第一阶段,德宾建议以y作为应变量,xt 、yt-1 和xt-1作为解释变量进行回归。yt-1的系数提供了ρ的一个估计量,因此得到的ρ是一致估计量;也就是说,对大样本,它是真实ρ的一个好的估计量。

第二阶段,利用从第一阶段中获得的ρ对数据变换,并估计广义差分方程。利用德宾两阶段法估计第七章讨论的美国进口支出数据(表3-7),并将得到的结果与初始回归结果做比较。

17.表10-7给出的1980~2024年间****和gdp的数据。

a.估计ols回归:

yt=b1+b2+xt+ut

b. 根据d统计量判定数据中是否存在一阶自相关。

c.如果存在,用d值估计自相关参数ρ。

d.利用估计的ρ对数据变换,用ols法估计广义差分方程:1舍去第一个观察值;2包括第一个观察值。

e.重复b,根据形如的残差估计ρ值。利用估计的ρ值,估计广义差分方程。利用一阶差分方法将模型变换成yt-yt-1=b2(xt-xt-1)+vt的形式,并对变换后的模型进行估计。

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