加入常数项,回归如下式 X24=111.022+0607X2-1-0.488X22+E (0.62)(2.94)(-2.32) R2=0.361.R2=0.291DW.=2.11 对三个模型的残差进行检验,得到Q统计量如下 莫型2 模型3 0-Stat Q-Statl Prob Q-Sta 0.0841 0.1148 0.735 0.0907 0.763 0.0895 0.956 0.1152 0.944 0.1026 0.9892 0.804 1.0126 0.7980.97490.807 1.0183 0.90 1.0617 1.0028 0.90 2.6985 2.6512 0.754 2.7479 2.7094 0.844 2.6576 0.850 2.7619 0.838 2.8169 0.901 2.7548 0.907 2.8818 0.896 3.0768 0.929 3.0178 0.933 3.1443 0.925 3.8631 0.920 3.8441 0.921 3.9191 4.0039 0.947 3.9791 4.0716 4.1488 0.965 4.1146 0.96 4.2239 0.963 12 4.58531 0.970 4.5731 0.971 4.6569 0.968 可见,三个模型的残差序列都接近于白噪声。 1-0.1-0.06z2=0 特征方程为:(1+0.2=)(1-0.3z)=0 二1=5,=2=10/3 特征方程的根都在单位圆外,所以该过程是平稳的。加入常数项,回归如下式 X t X t X t t = + − +  −1 488 2 −2 2 111.022 0.607 2 0. （0.62） （2.94） （-2.32） 2 R =0.361 . 2 R =0.291 DW.=2.11 对三个模型的残差进行检验，得到 Q 统计量如下： 模型1 模型2 模型3 K Q-Stat Prob Q-Stat Prob Q-Stat Prob 1 0.0841 0.772 0.1148 0.735 0.0907 0.763 2 0.0895 0.956 0.1152 0.944 0.1026 0.950 3 0.9892 0.804 1.0126 0.798 0.9749 0.807 4 1.0183 0.907 1.0617 0.900 1.0028 0.909 5 2.6985 0.746 2.6512 0.754 2.7479 0.739 6 2.7094 0.844 2.6576 0.850 2.7619 0.838 7 2.8169 0.901 2.7548 0.907 2.8818 0.896 8 3.0768 0.929 3.0178 0.933 3.1443 0.925 9 3.8631 0.920 3.8441 0.921 3.9191 0.917 10 4.0039 0.947 3.9791 0.948 4.0716 0.944 11 4.1488 0.965 4.1146 0.966 4.2239 0.963 12 4.5853 0.970 4.5731 0.971 4.6569 0.968 可见，三个模型的残差序列都接近于白噪声。 9、 特征方程为： 5, 10 / 3 (1 0.2 )(1 0.3 ) 0 1 0.1 0.06 0 1 2 2 = = + − = − − = z z z z z z 特征方程的根都在单位圆外，所以该过程是平稳的。 10