计量经济学
第六章
自
相
关
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第六章
自相关
本章讨论四个问题:
●什么是自相关 ●自相关的后果 ●自相关的检验 ●自相关性的补救
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第一节
什么是自相关
一,自相关的概念
自相关(auto correlation),又称序列相关( serial correlation)是指总体回归模型的随机 误差项之间存在相关关系.即不同观测点上的 误差项彼此相关.
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一阶自相关系数
自相关系数 ρ 的定义与普通相关系的公式形式相同
ρ=
∑u u
t= 2
n
t t -1
ut2 ∑
t =2
n
ut21 ∑
t =2
n
(6.1)
ρ 的取值范围为 -1 ≤ ρ ≤ 1
式(6.1)中 ut -1 是 ut 滞后一期的随机误差项. 因此,将式(6.1)计算的自相关系数 ρ 称为一阶 自相关系数.
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二,自相关产生的原因[了解]
自 自 相 相 关 关 产 产 生 生 的 的 原 原 因 因
经济系统的惯性 经济系统的惯性 经济活动的滞后效应 经济活动的滞后效应 数据处理造成的相关 数据处理造成的相关 蛛网现象 蛛网现象 模型设定偏误 模型设定偏误
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原因1-经济系统的惯性 自相关现象大多出现在时间序列数据中, 而经济系统的经济行为都具有时间上的惯 性. 如GDP,价格,就业等经济指标都会随经 济系统的周期而波动.例如,在经济高涨 时期,较高的经济增长率会持续一段时 间,而在经济衰退期,较高的失业率也会 持续一段时间,这种现象就会表现为经济 指标的自相关现象.
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原因2- 经济活动的滞后效应
滞后效应是指某一指标对另一指标的影响不仅 限于当期而是延续若干期.由此带来变量的自 相关. 例如,居民当期可支配收入的增加,不会使居 民的消费水平在当期就达到应有水平,而是要 经过若干期才能达到.

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