由科克伦和奥克特于1949年提出。这种方法求得逐步逼近(收敛)于自相关系数ρ的估计值。科克伦奥克特迭代法修正高阶自相关后可以使用科克伦一奥克特迭代法进行检验。关于计量经济学里边的科克伦-奥克特迭代法1.是的。
如何用工具变量法解决序列相关
序列相关的修正自相关结构已知时的修正——广义差分法广义差分法是将原模型变换为满足OLS法的差分模型,再进行OLS估计.t遵循0均值,同方差,无序列相关的各条OLS假定广义差分方程,失去一次观测更一般地,如果原模型存在则可以将原模型变换为: 该模型为广义差分模型,不存在序列相关问题.可进行OLS估计. 未知时序列相关的修正应用广义差分法,必须已知随机误差项的相关系数 1, 2, … , p .实际上,人们并不知道它们的具体数值,所以必须首先对它们进行估计.(1)用DW统计量估计 (2)科克伦-奥克特两步法做原模型的OLS估计,得到残差et做回归: 估计 用 作广义差分方程的回归,求回归系数.(3)德宾两步法将广义差分方程写为:将上式看作一复回归模型,求Yt对Xt,Xt-1和Yt-1的回归,并把对Yt-1的回归系数的估计值( )看作对 的一个估计.虽然这个估计值有偏误,它却是 的一个一致性估计.求得 后,把变量换为对转换变量形成的广义差分方程做OLS估计.虚假序列相关问题由于随机项的序列相关往往是在模型设定中遗漏了重要的解释变量或对模型的函数形式设定有误,这种情形可称为虚假序列相关(false autocorrelation) ,应在模型设定中排除.避免产生虚假序列相关性的措施是在开始时建立一个"一般"的模型,然后逐渐剔除确实不显著的变量.例1 美国零工招聘指数与失业率数据如表.回归模型设为:其中:HWI:零工招聘指数,U:失业率先验符号 查表,N=24,一个解释变量,5%的DW临界值:dL=1.27, dU=1.45,0例1 美国零工招聘指数与失业率序列相关修正,估计 用DW统计量估计科克伦-奥克特两步法德宾两步法科-奥两步法结果:一般对大样本来说,用哪种方法区别不大.但是对小样本则不同.而且没有一种方法总是优于其他方法.科-奥两步法较常用.最终结果比较例2我国1980-2001年发电量与GDP对数模型lnqi= 0+ 1lnxi+ i存在序列相关BG检验:LM序列相关修正系数均显著,存在序列相关六,案例:中国商品进口模型经济理论指出,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.由于无法取得中国商品进口价格指数,我们主要研究中国商品进口与国内生产总值的关系.(下表). 1. 通过OLS法建立如下中国商品进口方程: t (3.32) (20.12) 2. 进行序列相关性检验. DW检验取 =5%,由于n=24,k=2(包含常数项),查表得:dl=1.27, du=1.45由于 DW=0.628 20.05(2) 故: 存在正自相关2阶滞后:3阶滞后:于是,LM=21 0.68=14.28取 =5%, 2分布的临界值 20.05(3)=7.815LM 》 20.05(3) 表明: 存在正自相关;但ět-3的参数不显著,说明不存在3阶序列相关性.3,运用广义差分法进行自相关的处理 (1)采用杜宾两步法估计 第一步,估计模型 t (1.76) (6.64) (-1.76) (5.88) (-5.19) (5.30) 第二步,作差分变换: D.W.=2.307 R2=0.991则M*关于GDP*的OLS估计结果为: (2.76) (16.46)取 =5%,DW》du=1.43 (样本容量24-2=22) 表明:已不存在自相关于是原模型为: 与OLS估计结果的差别只在截距项: (2)采用科克伦-奥科特迭代法估计 取 =5% ,DW》du=1.66(样本容量:22)表明:广义差分模型已不存在序列相关性. 可以验证: 仅采用1阶广义差分,变换后的模型仍存在1阶自相关性;采用3阶广义差分,变换后的模型不再有自相关性,但AR的系数的t值不显著. 单方程小结 多元回归模型多元回归模型描述了被解释变量与诸解释变量的依赖关系偏回归系数 i表示其它解释变量不变的条件下,第i个解释变量变化对被解释变量的 "净" 影响.偏回归系数的估计方法:最小二乘估计当经典假设满足时,OLS估计量为最优线性无偏估计量多元回归模型的建模过程明确所研究的问题,确定因变量通过定性分析,找到导致因变量变化的主要影响因素,作为解释变量收集数据,整理数据,数据的初步分析分析因变量与各解释变量间关系的性质,确定模型的函数形式建立计量模型,确定各偏回归系数的先验符号多元回归模型的建模过程(续)用OLS估计模型的参数,并作各种检验经济意义检验:各偏回归系数的符号是否与预期一致经典假设检验:多重共线,异方差,序列相关如果存在异方差/序列相关,统计检验无效统计检验:t检验,F检验,判定系数筛选完善模型:设定偏误问题模型的应用:预测,结构分析,政策建议注意:不同形式模型偏回归系数的经济含义回归建模示例1:粮食生产模型根据理论和经验分析,影响粮食生产(Y)的主要因素有:农业化肥施用量(X1), 粮食播种面积(X2),成灾面积(X3),农业机械总动力(X4), 农业劳动力(X5)已知中国粮食生产的相关数据,建立中国粮食生产函数:Y= 0+ 1 X1 + 2 X2 + 3 X3 + 4 X4 + 4 X5 + 模型估计结果无异方差,无序列相关,不显著,剔除 辅助回归多重共线如何修正 差分消除共线经检验,无异方差,无序列相关,无多重共线,可剔除两个不显著变量剔除两个不显著变量剔除变量法:先剔除哪个变量 先剔除x5"劳动力"剔除x5"劳动力"和x4"机械总动力"可检验无序列相关,无异方差去除常数项——过原点回归
科克伦科奥科那个迭代法,只能修正一阶自相关吗
估计一阶自相关参数的方法。由科克伦和奥克特于1949年提出。这种方法求得逐步逼近(收敛)于自相关系数ρ的估计值。设多元回归模型为yt＝β1+β2xt2+…+βkxtk(1)et＝ρut-1+vt(2)(2)式为一阶自相关的自回归形式,式中vt满足最小平方法的所求
如何利用spss利用迭代法处理序列相关，一阶差分、最大似然、科克伦-奥科特迭代法处理序列相关
在QUICK下的EQUATION ESTIMATION中输入y c x ar（1）就可以了
科克伦奥克特迭代法修正高阶自相关后怎么检验
可以使用科克伦一奥克特迭代法进行检验。科克伦奥克特迭代法修正高阶自相关后可以使用科克伦一奥克特迭代法进行检验。
关于计量经济学里边的科克伦-奥克特迭代法
1. 是的。如果是更复杂的ARMA MODEL 就用ARMA ModelOption: LSModel specification:y c AR(1) AR(2) MA(1) MA(2) MA(3) %ARMA(2,3) with non zero mean 2. et的计算，你的意思对，不过你忘写Constant term 和X了。最大的问题，R^2是0.99？？？？ 这个回归99.9999%是spurious regression.
估计广义差分模型的参数方法有哪些
日常用的估计方法有: 利用DW统计量 科克伦-奥科特(Cochrane-Orcutt)迭代法 杜宾(durbin)两步法 (1)利用DW统计量求 ,再用广义差分法估计模型...广义差分法估计的具体步骤: (1)用 OLS 估计模型 ) 估计模型 (2)用 LM 确定自相关类型 ) 确定自相关类型 (3) 用广义差分估计模型。
