計量經濟學德賓沃森d檢驗什麼意思

Ⅰ 如何用eviews做序列自相關檢驗

1、打開Eviews 7軟體，依次點擊上面菜單欄的【File】——【New】——【Workfile...】，快捷鍵是「Ctrl+N」，這時候就會出現建立數據的界面。

Ⅱ 計量經濟學自相關LM檢驗和DW檢驗的問題

德賓-沃森（Durbin-Watson）檢驗簡稱D-W檢驗，是目前檢驗自相關性最常用的方法，但它只適用於檢驗一階自相關性。 先通過公式計算出DW值，再根據樣本容量n和解釋變數數目k查分布表，得到臨界值dl和，然後判斷是否自相關。 因為DW=2(1-ρ),而自相關系數ρ（利用殘差構造的）的值介於-1和1之間，所以 0≤DW≤4 ，而且判定區間【0, dl ，，(4-)，(4-dl), 4】關於2對稱。
0<DW<dl存在正自相關，dl<DW<時，不確定，<DW<4－時，無自相關，4－<DW<4－dl時，則不確定，4－dl<DW<4時，存在負自相關。這也是DW檢驗的缺點之一：會有判定盲區dl<DW<和4－<DW<4－dl。
如果DW統計量表明殘差序列有一階自相關，說明原模型沒有擬合好，應為沒有捕捉到足夠信息所以導致殘差自相關；或者說明模型中的解釋變數至少不是嚴格外生的。
改善方法：添加解釋變數或者對模型進行准差分。設原模型為Yt=beta0+beta1*Xt+Ut,准差分得到[Yt-rouY(t-1)]=[beta0(1-rou)]+[Xt-rouX(t-1)]+[Ut-rouU(t-1)],rou就是殘差Ut的一階自相關系數，t是下標，我敲的不太好看。

Ⅲ 求救:關於杜賓瓦森檢驗

可不可以換個檢驗方法，樣本數太小的話時不行的啊。

Ⅳ 誰會做 "德賓h檢驗"呢求教...

計量經濟學的問題，還是請教下周圍學習好的同學、老師吧，不太好講啊

Ⅳ 什麼是D-W統計量

推薦你看一下任意一本回歸分析或計量經濟學的教材，上面都會有DW統計量的詳細解釋。下面是比較簡單的介紹。

德賓-沃森（Durbin-Watson）檢驗。德賓-沃森檢驗,簡稱D-W檢驗，是目前檢驗自相關性最常用的方法，但它只使用於檢驗一階自相關性。
因為自相關系數ρ的值介於-1和1之間，所以 0≤DW≤4
並且DW＝O＝＞ρ＝1即存在正自相關性
DW＝4＜＝＞ρ＝－1即存在負自相關性
DW＝2＜＝＞ρ＝0即不存在（一階）自相關性
因此，當DW值顯著的接近於O或4時，則存在自相關性，而接近於2時，則不存在（一階）自相關性。這樣只要知道DW統計量的概率分布，在給定的顯著水平下，根據臨界值的位置就可以對原假設H0進行檢驗。
如果計量經濟模型經檢驗存在自相關性,首先應分析模型是否遺漏了重要的解釋變數，其次是模型的函數形式是否適當。如果還不能解決問題，則可通過廣義差分變換、迭代法和廣義最小二乘法等方法來消除其不利影響。

Ⅵ 計量經濟學中DW統計量是什麼意思在N多模型檢驗中，DW統計量的結果反映什麼問題，求簡單明了的解釋

Durbin Watson 統計量用來檢驗殘差一階自相關 只能檢驗一階不能檢驗高階自相關

DW = sum (eps_t - eps_{t-1})^2 / sum (eps_t)^2 約= 2(1 - r)

r表示相鄰殘差之間的相關系數

如果r = 0 也就是說近似於2的DW值表示殘差不存在相關性

如果r > 0 也就是說接近0的DW值表示正相關

如果r < 0 也就是說接近4的DW值表示負相關

一般DW統計量的表提供d_l和d_u

DW < d_l 正相關

d_l <DW < d_u 該檢驗不確定

d_u < DW < 4 - d_u 不存在自相關

4 - d_u < DW < 4 - d_l 該檢驗不確定

DW > 4 - d_l 負相關

(6)計量經濟學德賓沃森d檢驗什麼意思擴展閱讀：

自相關性產生的原因：

線性回歸模型中隨機誤差項存在序列相關的原因很多，但主要是經濟變數自身特點、數據特點、變數選擇及模型函數形式選擇引起的。

1.經濟變數慣性的作用引起隨機誤差項自相關

2.經濟行為的滯後性引起隨機誤差項自相關

3.一些隨機因素的干擾或影響引起隨機誤差項自相關

4.模型設定誤差引起隨機誤差項自相關

5.觀測數據處理引起隨機誤差項序列相關

自相關的後果：

線性相關模型的隨機誤差項存在自相關的情況下，用OLS（普通最小二乘法）進行參數估計，會造成以下幾個方面的影響。

從高斯-馬爾可夫定理的證明過程中可以看出，只有在同方差和非自相關性的條件下，OLS估計才具有最小方差性。當模型存在自相關性時，OLS估計仍然是無偏估計，但不再具有有效性。

這與存在異方差性時的情況一樣，說明存在其他的參數估計方法，其估計誤差小於OLS估計的誤差；也就是說，對於存在自相關性的模型，應該改用其他方法估計模型中的參數。

1.自相關不影響OLS估計量的線性和無偏性，但使之失去有效性

2.自相關的系數估計量將有相當大的方差

3.自相關系數的T檢驗不顯著

4.模型的預測功能失效

Ⅶ 當德賓-沃森檢驗統計量dw=2時,預示著誤差項中可能

德賓-沃森（Durbin-Watson）檢驗簡稱D-W檢驗，是目前檢驗自相關性最常用的方法，但它只適用於檢驗一階自相關性。 先通過公式計算出DW值，再根據樣本容量n和解釋變數數目k查分布表，得到臨界值dl和，然後判斷是否自相關。 因為DW=2(1-ρ),而自相關系數ρ（利用殘差構造的）的值介於-1和1之間，所以 0≤DW≤4 ，而且判定區間【0, dl ，，(4-)，(4-dl), 4】關於2對稱。 0DWdl存在正自相關，dlDW時，不確定，DW4－時，無自相關，4－DW4－dl時，則不確定，4－dlDW4時，存在負自相關。這也是DW檢驗的缺點之一：會有判定盲區dlDW和4－DW4－dl。如果DW統計量表明殘差序列有一階自相關，說明原模型沒有擬合好，應為沒有捕捉到足夠信息所以導致殘差自相關；或者說明模型中的解釋變數至少不是嚴格外生的。改善方法：添加解釋變數或者對模型進行准差分。設原模型為Yt=beta0+beta1*Xt+Ut,准差分得到[Yt-rouY(t-1)]=[beta0(1-rou)]+[Xt-rouX(t-1)]+[Ut-rouU(t-1)],rou就是殘差Ut的一階自相關系數，t是下標，我敲的不太好看。

Ⅷ )回歸模型進行自相關檢驗,直接用DW檢驗,那麼DW的值接近於幾,檢驗是否有效

DW檢驗用於檢驗隨機誤差項具有一階自回歸形式的序列相關問題，也是就自相關檢驗

D-W檢驗：德賓—沃森統計量(D-W統計量)是檢驗模型是否存在自相關的一種簡單有效的方法，其公式為：

D-W= ∑(Et-Et-1)^2/∑Et^2,Et是第t期的殘差，Et-1是第t-1期的殘差，∑是對t從第2期到第t期求和，^2表示平方。

把上式計算的D-w值，與德賓—沃森給出的不同顯著性水平α的D-W值之上限dU和下限dL(它們與樣本容量n和自變數個數p有關)進行比較，D-W的取值域在0-4之間。

在D-W小於等於2時，D-W檢驗法則規定：
如D-W＜dL，認為ei存在正自相關；
如D-W＞d U，認為ei無自相關；
如dL＜D-W＜dU，不能確定ei是否
有自相關。
在D-W大於2時，D-W檢驗法則規：
如4-D-W＜dL，認為ei存在負自相關；
如4-D-w＞d U認為ei無自相關；
如dL＜4-D-W＜dU，不能確定是否
有自相關。

Ⅸ d.w值什麼意思

d.w檢驗，是檢驗變數自相關性的，一般來說越接近2越好，說明自變數的自相關性月不明顯，模型設計的越好。具體檢驗值應該查表再比較。

DW(1，1)表示由兩個I(1)變數進行回歸，計算得到的DW值。DW(1，0)表示由一個I(1)變數和一個I(0)變數進行回歸，計算得到的DW值。

DW(0，0)表示由兩個I(0)變數進行回歸，計算得到的DW值。在每個樣本容量條件下各模擬1000次。

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標准逐步回歸法做兩件事情。即增加和刪除每個步驟所需的預測。向前選擇法從模型中最顯著的預測開始，然後為每一步添加變數。

向後剔除法與模型的所有預測同時開始，然後在每一步消除最小顯著性的變數。這種建模技術的目的是使用最少的預測變數數來最大化預測能力。這也是處理高維數據集的方法之一。

在線性等式中，預測誤差可以劃分為 2 個分量，一個是偏差造成的，一個是方差造成的。預測誤差可能會由這兩者或兩者中的任何一個造成。在這里，我們將討論由方差所造成的誤差。

Ⅹ 計量經濟學中，杜賓瓦森檢驗DW值，誰知道k=8,n=80時dl 分別是多少啊

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這個是在文庫里的表裡查的，你自己去搜一搜吧
望採納哦~