計量經(jīng)濟(jì)學(xué)第三次作業(yè)

1、第一題第一題y = 272.3635389 + 0.7551249391*x圖形分析檢驗圖形分析檢驗 可以看出離散程度逐步擴(kuò)大。這說明變量之間可能存在遞增的異方差性 殘差分布趨勢殘差分布趨勢殘差分布并沒有明顯的擴(kuò)大趨勢，只能說可能存在異方差性 gq檢驗檢驗變量變量x從小到大分成兩列從小到大分成兩列 原樣本一共20個觀察值，我們?nèi)サ糁虚g20/4=5個，為了剩下的量對稱，我們干脆去掉6個，也就是1到7為一組，14到20為一組第一組， =123538.21rss第二組 =508543.62rss計算檢驗計算檢驗12rssrss2 .1235386 .5085434.116=在95%置信水平下，f(7

2、-1-1,7-1-1)=5.05gqfgqff說明拒絕了了同方差性原假設(shè)，存在明顯的異方差性懷特檢驗懷特檢驗86401.1099. 5)2(2205. 0nr說明存在異方差性修正后的回歸修正后的回歸y = 10.20507016 + 0.6331696643*x再次懷特檢驗再次懷特檢驗2nr很小了，說明應(yīng)該是接收同方差假設(shè)了第三題第三題 eviews進(jìn)行回歸時，變量個數(shù)如進(jìn)行回歸時，變量個數(shù)如果超過（包括）果超過（包括）5個時，會由于在系個時，會由于在系數(shù)求解時所得到的矩陣為奇異矩陣，數(shù)求解時所得到的矩陣為奇異矩陣，而產(chǎn)生多重共線性的矛盾。為了解決而產(chǎn)生多重共線性的矛盾。為了解決這一情況，有兩

3、種解決方法：。這一情況，有兩種解決方法：。 1，增加樣本容量個數(shù)，這個我們，增加樣本容量個數(shù)，這個我們無法做到。無法做到。 2，減少變量個數(shù)，為了盡可能的，減少變量個數(shù)，為了盡可能的完成數(shù)據(jù)的可靠性回歸，我們采取多完成數(shù)據(jù)的可靠性回歸，我們采取多種可能的組合搭配進(jìn)行回歸種可能的組合搭配進(jìn)行回歸農(nóng)業(yè)勞動力 灌溉面積 化肥用量 三個變量的回歸y = 0.01427138677 + 0.0356985196*x1 + 0.04403422984*x2 + 0.6695133946*x3圖示檢驗圖示檢驗大致可以看出呈現(xiàn)殘差遞增的趨勢大致可以看出呈現(xiàn)殘差遞增的趨勢懷特檢驗懷特檢驗 從p值來看很大，應(yīng)該接

4、受原假設(shè)。具有同方差性。如果我們修正，則有如下，可以看出效果的確更好些。如果我們修正，則有如下，可以看出效果的確更好些。y = 0.01163274382 + 0.02898210076*x1 + 0.06583289179*x2 + 0.75397904*x3農(nóng)業(yè)勞動力 灌溉面積 農(nóng)機(jī)動力 三個變量回歸y = 0.01494086129 + 0.04928235172*x1 - 0.04361862675*x2 + 0.03163495707*x5圖示法圖示法懷特檢驗懷特檢驗從p值看，p值很小，說明拒絕同方差性假設(shè)，具有異方差性。修正后的回歸，可以看出回歸的效果比之前更好。修正后的回歸，可以

5、看出回歸的效果比之前更好。y = -4.905746839 + 0.01626701356*x1 + 0.05383300998*x2 + 0.06848527028*x5第三題的總結(jié)第三題的總結(jié) 由于多元線性回歸時，會存在多重共線性，所以當(dāng)我們在回歸時不能一次性將5個變量都同時回歸到一個方程當(dāng)中。所以這里我們采取了兩種方法中的減少變量的方法。 由于一共有5個變量。我們從中挑選三個三個為一組。 所以我們一共有 =10種情況需要進(jìn)行討論，篇幅比較浩大。這里我們介紹了其中的兩種情況。其余的8種情況的方法也是一樣的，而且通過eviews軟件我們也可以直接排除即使三個變量在一起也會產(chǎn)生多遠(yuǎn)共線性的情況

6、，所以只要一一進(jìn)行測試。就可以得到全部的情況。c25第三題逐步法第三題逐步法單變量x1 =0.854443 2r單變量x2 =0.694475 2r單變量x3 =0.924167 2r單變量x4 =0.419465 2r單變量x5 =0.857524 2r所以我們以x3作為基礎(chǔ)變量，往上進(jìn)行疊加。 可以看x1的p值大于0.05 所以變量是不顯著的 所以把x1剔除掉。再疊加變量x2變量x2的p值大于0.05，所以這個變量是不顯著的。把x2剔除掉。再疊加變量x4變量x4的p值大于0.05，所以變量是不顯著的。剔除掉。再疊加變量x5變量x5的p值大于0.05，也應(yīng)該剔除。變量x1 x4重合可以看出可決系數(shù)和p值的變量顯著性檢驗都很好。 經(jīng)過所有的排列組合 發(fā)現(xiàn)只有變量x1 x4疊加才能使可決系數(shù)和變量的顯著性檢驗都很好y = 12.26658999 + 0.07044278447*x1 +