§151序列相关理论 时间序列回归中的一个普遍现象是:残差和它自己的滞后值相关。这种 序列相关性违背了回归理论的标准假设:不同时点的扰动项互不相关。与序 列相关相联系的主要问题有 ①在线性估计中OLS不再是有效的; ②使用OLS公式计算出的标准差不正确; ③如果在方程右边有滞后因变量,OLS估计是有偏的且不一致。 EViews提供了检测序列相关和估计方法的工具。但首先必须排除虚假序 列相关。虚假序列相关是指模型的序列相关是由于省略了显著的解释变量而 引起的。例如,在生产函数模型中,如果省略了资本这个重要的解释变量, 资本对产出的影响就被归入随机误差项。由于资本在时间上的连续性,以及 对产出影响的连续性,必然导致随机误差项的序列相关。所以在这种情况下, 要把显著的变量引入到解释变量中。2 §15.1 序列相关理论 时间序列回归中的一个普遍现象是：残差和它自己的滞后值相关。这种 序列相关性违背了回归理论的标准假设：不同时点的扰动项互不相关。与序 列相关相联系的主要问题有： ① 在线性估计中OLS不再是有效的； ② 使用OLS公式计算出的标准差不正确； ③ 如果在方程右边有滞后因变量，OLS估计是有偏的且不一致。 EViews提供了检测序列相关和估计方法的工具。但首先必须排除虚假序 列相关。虚假序列相关是指模型的序列相关是由于省略了显著的解释变量而 引起的。例如，在生产函数模型中，如果省略了资本这个重要的解释变量， 资本对产出的影响就被归入随机误差项。由于资本在时间上的连续性，以及 对产出影响的连续性，必然导致随机误差项的序列相关。所以在这种情况下， 要把显著的变量引入到解释变量中