計量經(jīng)濟學多Eviews軟件重共線性實驗報告

1、多重共線性實驗報告武穎 經(jīng)濟統(tǒng)計學一、實驗目的：掌握多元線性回歸模型的估計方法、掌握多重共線性模型的識別和修正。二、實驗要求：應用教材第119頁案例做多元線性回歸模型，并識別和修正多重共線性。三、實驗原理：普通最小二乘法、簡單相關系數(shù)檢驗法、綜合判斷法、逐步回歸法。四、預備知識：最小二乘法估計的原理、t檢驗、F檢驗、值。五、實驗步驟1假定模型：設定并估計多元線性回歸模型2.錄入數(shù)據(jù)：國內(nèi)旅游收入為Y,國內(nèi)旅游人數(shù)為X2，城鎮(zhèn)居民人均旅游支出為X3，農(nóng)村居民人均旅游費用為X4，公路里程為X5，鐵路里程為X6.3.回歸結果：在Eview行輸入LS Y C X2 X3 X4 X5 X6，得到回歸結果

2、模型估計結果為：Yt=-274.3773+0.013088X2+5.438193X3+3.271773X4-563.1077X5+12.98624X6 (1316.690) (0.012692) (1.380395) (0.944215) (4.177929) (321.2830) t=(-0.208384) (1.031172) (3.939591) (3.465073) (3.108296) (-1.752685) R2=0.995406 F=173.35254.模型檢驗：該模型R2=0.995406，R2=0.989664，可決系數(shù)很高，F(xiàn)檢驗值為173.3525，明顯顯著。假設顯著性水

3、平=0.05，X2>0.05，X6>0.05，接受原假設，可能存在嚴重的多重共線性六多重共線性的識別（1）得到解釋變量的相關系數(shù)矩陣將解釋變量x2、 x3、 x4、 x5、 x6選中，雙擊選擇Open Group（或點擊右鍵，選擇Open/as Group），然后再點擊View/covariance analysis/Correlation/Common Sample，即可得出相關系數(shù)再點擊表頂部的Freeze,可得一個Table類型獨立的object.由相關系數(shù)矩陣可以看出，各解釋變量相互之間的相關系數(shù)較高，特別是x2和x3之間高度相關，證實解釋變量之間存在多重共線性。6：運用O

4、LS方法分別求Y對各解釋變量x2、 x3、 x4、 x5、 x6進行一元回歸。 比較各解釋變量的可決系數(shù)，發(fā)現(xiàn)最大值為X3。X3不變，依次增加一個解釋變量 對表中可決系數(shù)進行比較，可得最大值為X3，X5。并且各參數(shù)的t檢驗顯著，參數(shù)的符號也符合經(jīng)濟意義。令X3，X5不變，依次加入一個解釋變量。 對表中可決系數(shù)進行比較，可得最大值為X3，X5,X4。 并且各參數(shù)的t檢驗顯著，參數(shù)的符號也符合經(jīng)濟意義。令X3，X5，X4不變，依次加入一個解釋變量。 由圖我們可以看到，在x3、x5、x4基礎上加入x2后沒有改進，而且x2參數(shù)t檢驗不顯著；加入x6后雖然略有改進，但x6參數(shù)的t檢驗變得不顯著，并且參數(shù)

5、為負不符合經(jīng)濟意義。這說明x2 、x6引起多重共線性，應予以剔除。因此，本案例最后應保留的變量是x3、x4、x5，相應的回歸結果為：Yt=-2441.161+4.215884X3+3.221965X4+13.62909X5 (296.0388) (1.068670) (1.050297) (2.904156)t= (-8.246086) (3.944983) (3.067670) (4.692961)R2=0.991445 F=231.7935 方法二：對數(shù)變換分別對解釋變量，被解釋變量取對數(shù)，分別生成lnY,lnX2,lnX3,lnX4,lnX5的數(shù)據(jù)得到回歸結果模型估計結果為：Yt=-9.

6、009554+0.702177lnx2+1.261229lnx3+0.213271lnx4+0.293899lnx5-0.862234lnx6 (2.053404) (0.298986) (0.324824) (0.050352) (0.206384) (0.799417) T=(-4.387618) (2.348527) (3.882808) (4.235577) (1.424039) (-1.078578) R2=0.997203 F=285.2691 R2=0.993708該模型可決系數(shù)很高，F(xiàn)檢驗值也很高。F檢驗值的相伴概率=0.000034<顯著性水平=0.05.所以拒絕原假設。通過檢驗。，由綜合判斷法知，上述回歸結果基本上消除了多重共線性。七模型意義：在其他變量保持不變的情況下，國內(nèi)旅游人數(shù)每增加一單位，國內(nèi)旅游收入增加大概70% 。在其他變量保持不變的情況下，城鎮(zhèn)居民人均旅游費用每增加一單位，國內(nèi)旅游收入增加大概10%。在其他變量保持不變的情況下，農(nóng)村居民人均旅游費用