《计量经济学》序列相关性 Serial Correlation

§27序列相关性 Serial Correlation 序列相关性 二、序列相关性的后果 序列相关性的检验 四、具有序列相关性模型的估计 五、案例

§2.7 序列相关性 Serial Correlation 一、序列相关性 二、序列相关性的后果 三、序列相关性的检验 四、具有序列相关性模型的估计 五、案例

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 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

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

序列相关性

一、序列相关性

1、序列相关的概念 对于模型 =B0+B1X1+B2X2+…+BkX+ 随机误差项互不相关的基本假设表现为: CO(1,1)=0 如果对于不同的样本点,随机误差项之间不再是 不相关的,而是存在某种相关性,则认为出现了序 列相关性

1、序列相关的概念 对于模型 Yi =  0 + 1 X1i +  2 X 2i ++  k X ki +  i i=1,2,…,n 随机误差项互不相关的基本假设表现为： Cov i j ( , ) = 0 i≠j，i,j=1,2,…,n 如果对于不同的样本点，随机误差项之间不再是 不相关的，而是存在某种相关性，则认为出现了序 列相关性

在其他假设仍成立的条件下,序列相关即意味着 E(11)≠0 或 E(NN )=E E(2) E(1n) E E(n11) E(42))(E(n41)… E(u,,) g≠2I (2.5.1) E(umuD

在其他假设仍成立的条件下，序列相关即意味着 ( )  0 E  i  j 或 ( )                     = n n T E NN E      1  1 ( )           = 2 1 1 2 1 n n n E                      = ( ) ( ) ( ) ( ) 2 1 1 2 1 n n n E E E E                      = 2 1 1 2 1 ( ) ( ) n n n E E                      = 2 1 1 2 ( ) ( )            n n E E Ω 2 =  I 2   （2.5.1）