2.1980年-2013年中国全社会固定资产投资总额X与工业总额增加Y的统计资料如下:Р试问:Р当设定模型为lnY=B0+B1lnX+u时是否存在序列相关?Р采用普通最小二乘法和稳定标准误差方法分别估计模型,比较参数估计的差异和它们标准差的误差,并说明稳定标准误差法克服序列相关后果的原理。Р若原模型存在序列相关性,试用广义最小二乘法估计模型。Р1.图示法Р从图中可以残差项的变化图形判断随机干扰项的序列相关性为正相关。Р原模型OLS估计Р由于DW值为0.28,dL(k=2,T=34)=1.39РDW值小于dL,应此可以判断模型存在序列相关。РLM检验Р、Р根据nR^2统计量对应的值得出LM=34*0.699=23.76,在5%显著性水平下存在一阶序列相关性。Р再继续LM检验的2阶序列相关性检验,发现在5%显著性水平下,原模型存在2阶序列相关性,但在t-test中,RESID(-2)的参数为0的假设。故不存在2阶序列相关性。Р序列相关稳健标准误差法Р与原模型OLS估计对比Р发现变量X的对应参数修正后的标准差OLS结果有所增大,表明原模型OLS估计结果低估了X的标准差。Р广义最小二乘法估计Р由于LM检验只要一阶序列相关性,故:Р估计的原回归模型可以写为:
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