【摘 要】
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一般在进行多元线性回归模型分析时,往往要满足基本假设之一,即模型的随机干扰项相互独立或不相关。而由于采用的时间序列数据在前后一段时间联系比较紧密,产生序列相关性的
【机 构】
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河北大学经济学院,河北农业大学林学院
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一般在进行多元线性回归模型分析时,往往要满足基本假设之一,即模型的随机干扰项相互独立或不相关。而由于采用的时间序列数据在前后一段时间联系比较紧密,产生序列相关性的机率很大,所以在分析的基础上要进行检验。除了检验一阶自相关外,也要注意由该时间序列所拟合的模型会不会存在二阶以及二阶以上的自相关性,这里本文借助了拉格朗日乘数检验,以弥补杜宾检验仅能检验一阶自相关的不足。本文在前面分析的基础上,利用广义差分法处理自相关问题,最终得到了比较理想的模型。
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