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1、計量經(jīng)濟(jì)學(xué)多重共線性分析計量經(jīng)濟(jì)學(xué)多重共線性分析 計量經(jīng)濟(jì)學(xué)計量經(jīng)濟(jì)學(xué)多重共線性分析分析 根據(jù)1980年至2011年我國國民生產(chǎn)總值與社會固定資產(chǎn)投資、社會消費(fèi)品零售總額和建筑業(yè)總產(chǎn)值的關(guān)系,建立并檢驗影響國民生產(chǎn)總值的函數(shù)模型,以掌握掌握多重共線性問題出現(xiàn)的來源、后果、檢驗及修正的原理,以及相關(guān)的eviews操作方法。 實驗步驟實驗步驟收集整理實驗數(shù)據(jù)建立線性回歸模型檢驗多重共線性用逐步回歸法克服多重共線性收集整理實驗數(shù)據(jù)收集整理實驗數(shù)據(jù)1978年至2011年我國稅收收入與國民生產(chǎn)總值情況(來源于中國統(tǒng)計年鑒)建立線性回歸模型建立線性回歸模型用普通最小二乘法估計模型利用實驗數(shù)據(jù)分別建立y關(guān)于
2、x1、x2、x3的散點(diǎn)圖(scat xi y)建立線性回歸模型建立線性回歸模型用普通最小二乘法估計模型 利用實驗數(shù)據(jù)分別建立y關(guān)于x1、x2、x3的散點(diǎn)圖(scat xi y)根據(jù)散點(diǎn)圖可以看出與x1、x2、x3都呈現(xiàn)正的線性相關(guān),建立線性回歸模型建立線性回歸模型建立一個多元線性回歸模型輸出結(jié)果,只有x2的系數(shù)通過顯著性檢驗,其他沒有通過,而值很大,通過了顯著性檢驗,判斷模型存在多重共線性。檢驗多重共線性檢驗多重共線性 檢驗簡單相關(guān)系數(shù)進(jìn)一步選擇covariance analysis的correlation,得到變量之間的偏相關(guān)系數(shù)矩陣,觀察偏相關(guān)系數(shù)??梢园l(fā)現(xiàn),y與x1、x2、x3的相關(guān)系數(shù)
3、都在0.9以上,但輸出結(jié)果中,解釋變量x1、x3的回歸系數(shù)卻無法通過顯著性檢驗。認(rèn)為解釋變量之間存在多重共線性。用逐步回歸法克服多重共線性用逐步回歸法克服多重共線性找出最簡單的回歸形式分別作y與x1、x2、x3間的回歸(ls y c xi )用逐步回歸法克服多重共線性用逐步回歸法克服多重共線性找出最簡單的回歸形式分別作y與x1、x2、x3間的回歸(ls y c xi )用逐步回歸法克服多重共線性用逐步回歸法克服多重共線性找出最簡單的回歸形式分別作y與x1、x2、x3間的回歸(ls y c xi )用逐步回歸法克服多重共線性用逐步回歸法克服多重共線性找出最簡單的回歸形式y(tǒng)=24023.76+4.
4、1804x1 (5.887) (36.5072) r2=0.977979 d.w.=0.1937y=-1592.676+2.6322x2 (-1.1194) (116.4316) r2=0.997792 d.w.=0.6285y=23812.76+1.5479x3 (5.2876) (33.047) r2=0.973264 d.w.=0.2997可見,y受x2的影響最大,選擇()式作為初始的回歸模型。用逐步回歸法克服多重共線性用逐步回歸法克服多重共線性逐步回歸 將其他解釋變量分別導(dǎo)入上述初始回歸模型,尋找最佳回歸方程。為求簡明,先列出回歸結(jié)果如下表,過程截圖放在說明部分。 cx1x2x3r2d
5、.w.y=f(x1)-1592.676 2.6322 0.99780.6285 t值(-1.1194) 116.4316 y=f(x1,x2)-3665.342-0.36712.8591 0.99790.644t值(-1.7503)(-1.334) (16.672) y=f(x2,x3)-3204.732 2.8134-0.10910.99790.613t值(-1.644)(18.427)(-1.997) 用逐步回歸法克服多重共線性用逐步回歸法克服多重共線性逐步回歸 第一步:在初始模型中引入x1,模型擬合優(yōu)度提高,但是參數(shù)符號不合理,且變量沒有通過了t檢驗,故去掉c、x1 y=24023.76
6、+4.1804x2 (-1.1194) (116.4316) r2=0.9978 d.w.=0.6285 y=-3665.342-0.3671x1+2.8591x2 (-1.7503) (-1.334) (16.672) r2=0.9979 d.w.=0.644用逐步回歸法克服多重共線性用逐步回歸法克服多重共線性逐步回歸第一步,引入變量x1用逐步回歸法克服多重共線性用逐步回歸法克服多重共線性逐步回歸 第一步:在初始模型中引入x3,模型擬合優(yōu)度提高,但是參數(shù)符號不合理,且變量沒有通過了t檢驗,故去掉c、x3 y=24023.76+4.1804x2 (-1.1194) (116.4316) r2=0.9978 d.w.=0.6285 y=-3204.732+2.8134x2-0.1091x3 (-1.644) (18.427) (-1.997) r2=0.9979 d.w.=0.613用逐步回歸法克服多重共線性用逐步回歸法克服
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