Chapter 12 自相关 Autocorrelation 主讲:彭红枫 武汉大学经济与管理学院金融系 Copyright@Hongfeng Peng 2006 Wuhan University ty
Chapter 12 自相关 Autocorrelation 主讲：彭红枫 武汉大学经济与管理学院金融系 Copyright© Hongfeng Peng 2006 Wuhan University
121自相关的性质 ·随机干扰项之间存在相互依存性。 E(1)≠0i≠ 区分一对概念:自相关与序列相关 2021/220 Hongfeng Peng Department of Finance, wuhan Univers ity
2021/2/20 Hongfeng Peng Department of Finance, Wuhan University 2 12.1自相关的性质 • 随机干扰项之间存在相互依存性。 • 区分一对概念：自相关与序列相关 ( ) 0 E i j i j
121自相关的性质 自相关产生的原因 惯性 模型设定偏误:遗漏解释变量 模型设定偏误:不正确的函数形式 蛛网模型 滞后效应 数据编造 数据变换 非平稳性 2021/220 Hongfeng Peng Department of Finance, wuhan Univers ity
2021/2/20 Hongfeng Peng Department of Finance, Wuhan University 3 12.1自相关的性质 • 自相关产生的原因 – 惯性 – 模型设定偏误：遗漏解释变量 – 模型设定偏误：不正确的函数形式 – 蛛网模型 – 滞后效应 – 数据编造 – 数据变换 – 非平稳性
彐2122自相关出现时的OLS估计 ·假定自相关可写成如下形式: =H21+E -1<0<1 。其中: p被称为自协方差系数( coefficient of autocovariance)或一阶自相关系数( first-order coefficient of autocorrelation E是满足以下标准OLS偎定的随机干扰项: E(E1)=0,war(1)=02,co(E,,)=0s≠0 2021/220 Hongfeng Peng Department of Finance, wuhan Univers ity
2021/2/20 Hongfeng Peng Department of Finance, Wuhan University 4 12.2自相关出现时的OLS估计 • 假定自相关可写成如下形式： • t =t-1+i -1<<1 • 其中： – 被称为自协方差系数（coefficient of autocovariance）或一阶自相关系数（first-order coefficient of autocorrelation）。 – i是满足以下标准OLS假定的随机干扰项： ( ) = 0 E i , 2 var( i ) = , cov( , ) = 0 i i−s s 0
:123自相关出现时的估计问题 回归系数的BLUE估计量: 见P425 2021/220 Hongfeng Peng Department of Finance, wuhan Univers ity
2021/2/20 Hongfeng Peng Department of Finance, Wuhan University 5 12.3自相关出现时的估计问题 • 回归系数的BLUE估计量： • 见P425