應(yīng)用回歸分析_第6章課后習(xí)題答案 2.doc_第1頁
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文檔簡介

第6章 6.1 試舉一個產(chǎn)生多重共線性的經(jīng)濟實例。答: 例如有人建立某地區(qū)糧食產(chǎn)量回歸模型,以糧食產(chǎn)量為因變量Y,化肥用量為X1,水澆地面積為X2,農(nóng)業(yè)投入資金為X3。由于農(nóng)業(yè)投入資金X3與化肥用量X1,水澆地面積X2有很強的相關(guān)性,所以回歸方程效果會很差。再例如根據(jù)某行業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)資料擬合此行業(yè)的生產(chǎn)函數(shù)時,資本投入、勞動力投入、資金投入與能源供應(yīng)都與企業(yè)的生產(chǎn)規(guī)模有關(guān),往往出現(xiàn)高度相關(guān)情況,大企業(yè)二者都大,小企業(yè)都小。6.2多重共線性對回歸參數(shù)的估計有何影響?答:1、完全共線性下參數(shù)估計量不存在;2、參數(shù)估計量經(jīng)濟含義不合理;3、變量的顯著性檢驗失去意義;4、模型的預(yù)測功能失效。6.3 具有嚴(yán)重多重共線性的回歸方程能不能用來做經(jīng)濟預(yù)測?答:雖然參數(shù)估計值方差的變大容易使區(qū)間預(yù)測的“區(qū)間”變大,使預(yù)測失去意義。但如果利用模型去做經(jīng)濟預(yù)測,只要保證自變量的相關(guān)類型在未來期中一直保持不變,即使回歸模型中包含嚴(yán)重多重共線性的變量,也可以得到較好預(yù)測結(jié)果;否則會對經(jīng)濟預(yù)測產(chǎn)生嚴(yán)重的影響。6.4多重共線性的產(chǎn)生于樣本容量的個數(shù)n、自變量的個數(shù)p有無關(guān)系?答:有關(guān)系,增加樣本容量不能消除模型中的多重共線性,但能適當(dāng)消除多重共線性造成的后果。當(dāng)自變量的個數(shù)p較大時,一般多重共線性容易發(fā)生,所以自變量應(yīng)選擇少而精。6.6對第5章習(xí)題9財政收入的數(shù)據(jù)分析多重共線性,并根據(jù)多重共線性剔除變量。將所得結(jié)果與逐步回歸法所得的選元結(jié)果相比較。5.9 在研究國家財政收入時,我們把財政收入按收入形式分為:各項稅收收入、企業(yè)收入、債務(wù)收入、國家能源交通重點建設(shè)收入、基本建設(shè)貸款歸還收入、國家預(yù)算調(diào)節(jié)基金收入、其他收入等。為了建立國家財政收入回歸模型,我們以財政收入y(億元)為因變量,自變量如下:x1為農(nóng)業(yè)增加值(億元),x2為工業(yè)增加值(億元),x3為建筑業(yè)增加值(億元),x4為人口數(shù)(萬人),x5為社會消費總額(億元),x6為受災(zāi)面積(萬公頃)。據(jù)中國統(tǒng)計年鑒獲得19781998年共21個年份的統(tǒng)計數(shù)據(jù),見表5.4(P167)。由定性分析知,所有自變量都與y有較強的相關(guān)性,分別用后退法和逐步回歸法作自變量選元。解:逐步回歸法回歸方程為:y=865.9290.601x10.361x20.639x5但是回歸系數(shù)的解釋不合理。解:(1)分析數(shù)據(jù)的多重共線性。直接進(jìn)行Y與四個變量的線性回歸方程,并做多重共線性的診斷,由SPSS分析得相應(yīng)輸出結(jié)果如下:a方差擴大因子法,由表1中VIF值, 可知x1,x2,x3,x5的方差擴大因子遠(yuǎn)大于10,這幾個自變量之間存在很高的線性相關(guān)性,即回歸方程存在嚴(yán)重的多重共線性。b.特征根和條件數(shù)判定法。輸出結(jié)果如表2:表1表2其中最大的條件數(shù)=290.443,說明自變量間存在嚴(yán)重的多重共線性,這與方差擴大因子法的結(jié)果一致。其中x0,x2,x4,x5在第五行同時較大,表明其間存在多重共線性。(2)消除多重共線性。下面根據(jù)多重共線性剔除變量。先剔除VIF值最大的自變量,得:從上表可以看出,VIF的值中,除了以外,其余的均大于10,故回歸方程依然存在嚴(yán)重的多重共線性。繼續(xù)剔除VIF值最大的自變量,得:從上表可以看出,VIF的值中,除了以外,其余的均大于10,故回歸方程還存在嚴(yán)重的多重共線性。繼續(xù)剔除VIF值最大的自變量,得:由上表可以看出,所有自變量的VIF值都小于10,故回歸方程的多重共線性已經(jīng)被消除。但自變量沒有通過T檢驗,說明不顯著,剔除后再做回歸分析得:從上表可以看出,得到的回歸方程為回歸方程的多重共線性雖然被消除,但是模型的自變量的t檢驗P值為0.0680.05,說明在95的置信度下對y的線性影響不顯著。模型只剩下x3,(3)所得結(jié)果與逐步回歸結(jié)果比較。對逐步回歸選出的三個自變量做多重共線性的分析,得到:從上表可以看出,盡管用逐步回歸的方法選出的自變量為

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