1、变量 X 与 Y 走势图

　　从X、Y走势图可初步观察到上证指数与美元指数两者走势呈一定负相关（见图 1）。

　　2、一元线性回归。对数据利用最小二乘法进行线性拟合，结果见表1

　　表1

　　CoefficientStd.Errort-StatisticProbC9.4103320.52200118.027430.0000X-0.1994710.065161-3.0612150.0038回归方程如下：

　　结论：R2=0.18表明美元指数变动只能解释上证指数变动的18%，拟合优度比较低，需要进行调整。

　　3、序列相关的 LM 检验

　　DW统计量仅检验扰动项是否存在一阶自相关，LM检验也可应用于检验回归方程的残差序列是否存在高阶自相关，检验结果见表（表2）

　　表2Breusch-Godfrey Serial CorrelationLM Test

　　F-statistic220.8303Prob.F(1,43)0.0000Obs*R

　　-squared38.50276Prob.Chi

　　-Square(1)0.0000统计量显示，所以回归方程的残差序列存在序列相关性，需要进行克服自相关调整，调整后的模型结果见表（表3）

　　表3

　　CoefficientStd.Errort-StatisticProbC0.6374560.02225228.647000.0000X-0.93*X(-1)-0.1743370.038129-4.5723440.0000观察得R2值有所上升，原因是两个回归式所用变量不同，所以不可以直接比较确定系数R2的值，而且两种估计方法的回归系数有差别。回归系数广义最小二乘估计量优于误差项存在自相关的OLS估计量。所以0.33应该比0.18更可信，上证指数与美元指数相关联。

　　4、异方差检验—怀特检验

　　Heteroskedasticity Test: White

　　F-statistic2.176330Prob.F(1,43)0.1474Obs*R-squared2.167835Prob. Chi-Square(1)0.1409Scaled explained SS1.362838Prob. Chi-Square(1)0.2430由检验结果知，不存在异方差，符合基本假定，估计结果是最佳线性无偏估计的。

　　回归结果X的系数为负，表明了上证指数和美元指数负相关，但拟合优度不是很理想，随着国际市场联系加深，将对我国股市产生更大影响。

　　三、结论与展望

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