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1、 序列自相关检验及修正 序列相关性：模型的随机干扰项违背了相互独立 的基本假设。 产生原因：1、经济变量固有的惯性2、模型设定 的偏误3、数据的“编造” 序列相关性的后果：1、参数估计量非有效2、变 量的显著性检验失去意义3、模型的预测失效 序列自相关检验及修正 下面我们使用中国商品进口M与国内生产总值 GDP的关系数据进行分析。 序列自相关检验及修正 一、首先进行OLS的估计，其结果见图一： 序列自相关检验及修正 二、进行序列相关性的检验 1、序列相关检验（残差图），点View Actual, Fitted, Residual Residual Graph得到 图二： 序列自相关检验及修正
2、二、D.W.检验 在5%的显著性水平下，n=24,k=2,查表得出 d1=1.27，du=1.45，D.W.=0.628du=1.43,已不存在自相关。 序列自相关检验及修正 2、科克伦-奥科特迭代法 将组m gdp打开，点ProcMake Equations在 specification中输入的变量：m gdp ar(1) ar(2) c，点确定得到结果（见图七） 序列自相关检验及修正 序列自相关检验及修正 2阶广义差分的估计结果为： Mt=169.32+0.020GDPt+1.108AR(1)-0.801AR(2) D.W.=1.85du=1.66,表明经广义差分变换后的 模型已不存在序列相关性。 序列自相关检验及修正