实验二序列相关性
【实验目的】
掌握序列相关性问题出现的来源、后果、检验及修正的原理，以及相关的Eviews操作方法。

【实验内容】
经济理论指出，商品进口主要由进口国的经济发展水平，以及商品进口价格指数与国内价格指数对比因素决定的。

由于无法取得价格指数数据，我们主要研究中国商品进口与国内生产总值的关系。

以1978-2001年中国商品进口额与国内生产总值数据为例，练习检查和克服模型的序列相关性的操作方法。

【实验步骤】
一、建立线性回归模型
利用表中数据建立M 关于GDP 的散点图（SCAT GDP M ）。

可以看到M 与GDP 呈现接近线性的正相关关系。

建立一个线性回归模型（LS M C GDP ）。

即得到的回归式为： GDP M 0204.09058.152+=
(3.32) (20.1)
9461.02=R
D.W.=0.63 F=405
二、 进行序列相关性检验 1、 观察残差图
做出残差项与时间以及与滞后一期的残差项的折线图，可以看出随机项存在正序列相关性。

2、 用D.W.检验判断
由回归结果输出D.W.=0.628。

若给定05.0=α，已知n=24，k=2，查D.W.检验上下界表可得，45.1,27.1==U L d d 。

由于D.W.=0.628<1.27=L d ，故存在正自相关。

3、 用LM 检验判断
在估计窗口中选择Serial Correlation LM Test，设定滞后期Lag=1，得到LM 检验结果。

由于P值为0.0027，可以拒绝原假设，表明存在自相关。

4、用回归检验法判断
对初始估计结果得到的残差序列定义为E1，首先做一阶自回归（LS E1 E1(-1)）。

采用LM检验其自相关性，结果表明仍然存在自相关。

用残差项的二阶自回归形式重新建立模型（LS E1 E1(-1) E1(-2)）。

再次用LM检验，此时P值达到0.7，落在接受域，认为误差项不存在自相关。

可以得到残差的二阶回归式为：
t t t t νμμμ+-=-∧
-∧∧217509.01100.1
(6.43) (-4.01)
83.90..,66.02==e s R
三、 克服自相关
用广义最小二乘法估计回归参数。

根据残差二阶回归式的系数，对变量GDP 和M 作二阶广义差分，生成新变量序列：
GENR GDGDP=GDP-1.1100*GDP(-1)+0.7509*GDP(-2)
GENR GDM=M-1.1100*M(-1)+0.7509*M(-2)
以GDGDP 、GDM 为样本再次回归（LS GDM C GDGDP ），得到结果输出为：
LM 检验结果如下，已经很好地克服了自相关性。

残差图为：
广义最小二乘回归结果为： GDGDP GDM 020.0302.107+=
(3.69) (19.6)
88.1..,32.90..,948.02===W D e s R
由于
302.107)7509.01100.11(0=+-β
得到
852.1640=β
故原模型的广义最小二乘估计为
GDP M 020.0852.164+=。