[求助]广义差分法处理模型一阶自相关后为什么T检验变得不通过呢(具体模型见正文),该怎么处理?各位大侠指教!

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各位高人,小弟在用EVIEWS做一元回归的时候发现模型存在一阶自相关,于是用广义差分法处理,但回归结果让我很意外,原先都通过T的常项和自变量系数变得都不通过,但拟合优度提高不少,做原点回归的广义差分法则可以通过T检验,但拟合优度降低,具体见下面,请问这种情况该怎么处理?望各们前辈不吝赐教,先行谢过!

原始回归:Y = 1.781817308 + 1.020360123*X

T检验P=0.0054 T检验P= 0.0000 R-squared=0.916566 模型存在显著一阶序列相关.

广义差分:Y= 86.06351508 - 0.09304939932*X+ [AR(1)=0.9987221206]

T检验P=0.9016 T检验P=0.1048 T检验P=0.0000 R-squared=0.997596 模型显著不存在自相关

原点回归差分:Y = 1.23094033*X + [AR(1)=0.7852002674]

T检验P=0.0000 T检验P=0.0024 R-squared=0.911165 模型自相关检验够玄,均不显著

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关键词：广义差分法 怎么处理 各位大侠 广义差分 自相关 模型 大侠 自相关 差分法 正文

广义差分是用Y(T)-pY(T-1) 与 X(T)-pX(T-1)进行回归，这样常数项也变成了c(t)-pc(t-1)，而实际上c(t)=c(t-1),所以常数项就变成了（1－p）c(t)。所以当p接近于1的时候，你的题中是0.99...已经很接近于1了，因此，此时广义差分模型中常数项会接近于零，而如果不去掉常数项，仍把它放入模型中进行回归，就很自然地会影响到模型中其他的变量的回归。

来看看那

bluedeluge 发表于 2009-11-30 16:06
广义差分是用Y(T)-pY(T-1) 与 X(T)-pX(T-1)进行回归，这样常数项也变成了c(t)-pc(t-1)，而实际上c(t)=c(t-1 ...

谢谢！言简意赅的解释啊！

bluedeluge 发表于 2009-11-30 16:06
广义差分是用Y(T)-pY(T-1) 与 X(T)-pX(T-1)进行回归，这样常数项也变成了c(t)-pc(t-1)，而实际上c(t)=c(t-1 ...

谢谢大神！！！！完美解决我的问题，前人栽树后人乘凉！！！！！！！