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文檔簡介
本文格式為Word版,下載可任意編輯——吳洋一經(jīng)濟學(xué)08071002422022年本科計量經(jīng)濟學(xué)實驗課程期末上機考試實驗報告....
....
實驗(實訓(xùn))報告
項目名稱建立影響能源消費需求總量的因素模型
所屬課程名稱計量經(jīng)濟學(xué)試驗
項目類型多重共線性模型的檢驗與處理
試驗(實訓(xùn))日期2022
班級08經(jīng)濟(2)
學(xué)號0807100242
姓名吳洋一
指導(dǎo)教師項后軍
財經(jīng)學(xué)院教務(wù)處制
一、試驗(實訓(xùn))概述:
(1)建立對數(shù)線性多元回歸模型
(2)假如決定用表中全部變量作為解釋變量,你預(yù)料會遇到多重共線性的問題嗎?為什么?
(3)假如有多重共線性,你準備怎樣解決這個問題?試寫出整個分析和解決過程。
Klein判別法,逐步回歸法,OLS
(使用的材料、設(shè)備、軟件)
1、電腦1人一臺。2、Eviews3.1學(xué)生版
二、試驗(實訓(xùn))容:
建立并檢驗影響影響能源消費需求總量的因素模型
理論上認為影響能源消費需求總量的因素主要有經(jīng)濟發(fā)展水平、收入水平、產(chǎn)業(yè)發(fā)展、人民生活水平提高、能源轉(zhuǎn)換技術(shù)等因素。為此,收集了中國能源消費總量Y(萬噸標準煤)、國生產(chǎn)總值(億元)X1(代表經(jīng)濟發(fā)展水平)、國民總收入(億元)X2(代表收入水平)、工業(yè)增加值(億元)X3、建筑業(yè)增加值(億元)X4、交通運輸郵電業(yè)增加值(億元)X5(代表產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平及產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu))、人均生活電力消費(千瓦小時)X6(代表人民生活水平提高)、能源加工轉(zhuǎn)換效率(%)X7(代表能源轉(zhuǎn)換技術(shù))等在1985-2022年期間的統(tǒng)計數(shù)據(jù),具體如下:
年份
能源消費
國民
總收入
GDP
工業(yè)
建筑業(yè)
交通運輸郵電
人均生活
電力消費
能源加工
轉(zhuǎn)換效率
y
X1
X2
X3
X4
X5
X6
X7
1985
76682
8989.1
8964.4
3448.7
417.9
406.9
21.3
68.29
1986
80850
10201.4
10202.2
3967.0
525.7
475.6
23.2
68.32
1987
86632
11954.5
11962.5
4585.8
665.8
544.9
26.4
67.48
1988
92997
14922.3
14928.3
5777.2
810.0
661.0
31.2
66.54
1989
96934
16917.8
16909.2
6484.0
794.0
786.0
35.3
66.51
1990
98703
18598.4
18547.9
6858.0
859.4
1147.5
42.4
67.2
1991
103783
21662.5
21617.8
8087.1
1015.1
1409.7
46.9
65.9
1992
109170
26651.9
26638.1
10284.5
1415.0
1681.8
54.6
66
1993
115993
34560.5
34634.4
14143.8
2284.7
2123.2
61.2
67.32
1994
122737
46670.0
46759.4
19359.6
3012.6
2685.9
72.7
65.2
1995
131176
57494.9
58478.1
24718.3
3819.6
3054.7
83.5
71.05
1996
138948
66850.5
67884.6
29082.6
4530.5
3494.0
93.1
71.5
1997
137798
73142.7
74462.6
32412.1
4810.6
3797.2
101.8
69.23
1998
132214
76967.2
78345.2
33387.9
5231.4
4121.3
106.6
69.44
1999
130119
80579.4
82067.5
35087.2
5470.6
4460.3
118.1
70.45
2000
130297
88254.0
89468.1
39047.3
5888.0
5408.6
132.4
70.96
2022
134914
95727.9
97314.8
42374.6
6375.4
5968.3
144.6
70.41
2022
148222
103935.3
105172.3
45975.2
7005.0
6420.3
156.3
69.78
資料來源:《中國統(tǒng)計年鑒》2022、2000年版,中國統(tǒng)計。
(步驟、記錄、數(shù)據(jù)、程序等)
一、建立對數(shù)線性多元回歸模型
利用Eviews軟件,輸入Y、X1、X2、X3、X4、X5、X6、X7等數(shù)據(jù),采用這些數(shù)據(jù)對模型進行OLS回歸,結(jié)果如表1.1:
表1.1
DependentVariable:Y
Method:LeastSquares
Date:06/14/11Time:10:20
Sample:19852022
Includedobservations:18
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
C
-80155.52
108510.7
-0.738688
0.4771
X1
36.84232
11.64146
3.164750
0.0101
X2
-28.23350
11.33756
-2.490262
0.0320
X3
-10.32637
4.845876
-2.130961
0.0589
X4
-17.52643
17.94658
-0.976589
0.3518
X5
-34.49995
18.88123
-1.827209
0.0976
X6
336.4866
992.1418
0.339152
0.7415
X7
1952.573
1535.832
1.271345
0.2324
R-squared
0.964563
Meandependentvar
114898.3
AdjustedR-squared
0.939758
S.D.dependentvar
22162.37
S.E.ofregression
5439.605
Akaikeinfocriterion
20.34190
Sumsquaredresid
2.96E+08
Schwarzcriterion
20.73762
Loglikelihood
-175.0771
F-statistic
38.88476
Durbin-Watsonstat
1.842204
Prob(F-statistic)
0.000002
EstimationCommand:
=====================
LSYCX1X2X3X4X5X6X7
EstimationEquation:
=====================
Y=C(1)+C(2)*X1+C(3)*X2+C(4)*X3+C(5)*X4+C(6)*X5+C(7)*X6+C(8)*X7
SubstitutedCoefficients:
=====================
Y=-80155.51982+36X1-28X2-10X3-17.526428*X4-34X5+336.4865768*X6+1952.572512*X7
二、假如決定用表中全部變量作為解釋變量,你預(yù)料會遇到多重共線性的問題嗎?為什么?
由表1.1可見,該模型R2=0.964563,可決系數(shù)很高,F(xiàn)檢驗值38.88476,明顯顯著。但是當(dāng)時,2.228,不僅X1、X2、X3、X4、X5、X6、X7的t檢驗不顯著,而且X2、X3、X4、X5系數(shù)的符號與預(yù)期的相反,這說明很可能存在嚴重的多重共線性。
計算各解釋變量的相關(guān)系數(shù),選擇X1、X2、X3、X4、X5、X6、X7數(shù)據(jù),點〞view/correlations〞得相關(guān)系數(shù)矩陣(如表1.2):
表1.2
由相關(guān)系數(shù)矩陣可以看出:各解釋變量相互之間的相關(guān)系數(shù)較高,證明確實存在嚴重多重共線性。
三、消除多重共線性
采用逐步回歸的方法,去檢驗和解決多重共線性問題。分別作Y對X1、X2、X3、X4、X5、X6、X7的一元回歸,
DependentVariable:Y
Method:LeastSquares
Date:06/14/11Time:10:46
Sample:19852022
Includedobservations:18
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
C
85243.95
3524.481
24.18624
0.0000
X1
0.624974
0.061545
10.15481
0.0000
R-squared
0.865682
Meandependentvar
114898.3
AdjustedR-squared
0.857287
S.D.dependentvar
22162.37
S.E.ofregression
8372.365
Akaikeinfocriterion
21.00770
Sumsquaredresid
1.12E+09
Schwarzcriterion
21.10663
Loglikelihood
-187.0693
F-statistic
103.1201
Durbin-Watsonstat
0.253364
Prob(F-statistic)
0.000000
DependentVariable:Y
Method:LeastSquares
Date:06/14/11Time:10:46
Sample:19852022
Includedobservations:18
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
C
85469.49
3523.767
24.25515
0.0000
X2
0.612846
0.060668
10.10163
0.0000
R-squared
0.864456
Meandependentvar
114898.3
AdjustedR-squared
0.855985
S.D.dependentvar
22162.37
S.E.ofregression
8410.478
Akaikeinfocriterion
21.01678
Sumsquaredresid
1.13E+09
Schwarzcriterion
21.11571
Loglikelihood
-187.1511
F-statistic
102.0429
Durbin-Watsonstat
0.254758
Prob(F-statistic)
0.000000
DependentVariable:Y
Method:LeastSquares
Date:06/14/11Time:10:47
Sample:19852022
Includedobservations:18
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
C
87111.43
3531.741
24.66529
0.0000
X3
1.370007
0.141557
9.678113
0.0000
R-squared
0.854102
Meandependentvar
AdjustedR-squared
0.844984
S.D.dependentvar
S.E.ofregression
8725.793
Akaikeinfocriterion
Sumsquaredresid
1.22E+09
Schwarzcriterion
Loglikelihood
-187.8135
F-statistic
Durbin-Watsonstat
0.238854
Prob(F-statistic)
DependentVariable:Y
Method:LeastSquares
Date:06/14/11Time:10:48
Sample:19852022
Includedobservations:18
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
C
88024.82
3384.305
26.00972
0.0000
X4
8.805949
0.890155
9.892599
0.0000
R-squared
0.859481
Meandependentvar
AdjustedR-squared
0.850698
S.D.dependentvar
S.E.ofregression
8563.442
Akaikeinfocriterion
Sumsquaredresid
1.17E+09
Schwarzcriterion
Loglikelihood
-187.4755
F-statistic
Durbin-Watsonstat
0.244443
Prob(F-statistic)
DependentVariable:Y
Method:LeastSquares
Date:06/14/11Time:10:48
Sample:19852022
Includedobservations:18
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
C
87474.56
3855.295
22.68946
0.0000
X5
10.14708
1.160865
8.740963
0.0000
R-squared
0.826848
Meandependentvar
AdjustedR-squared
0.816026
S.D.dependentvar
S.E.ofregression
9505.923
Akaikeinfocriterion
Sumsquaredresid
1.45E+09
Schwarzcriterion
Loglikelihood
-189.3549
F-statistic
Durbin-Watsonstat
0.291497
Prob(F-statistic)
DependentVariable:Y
Method:LeastSquares
Date:06/14/11Time:10:49
Sample:19852022
Includedobservations:18
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
C
79984.11
4307.686
18.56777
0.0000
X6
464.9711
49.90741
9.316675
0.0000
R-squared
0.844359
Meandependentvar
114898.3
AdjustedR-squared
0.834631
S.D.dependentvar
22162.37
S.E.ofregression
9012.457
Akaikeinfocriterion
21.15504
Sumsquaredresid
1.30E+09
Schwarzcriterion
21.25397
Loglikelihood
-188.3954
F-statistic
86.80043
Durbin-Watsonstat
0.270852
Prob(F-statistic)
0.000000
DependentVariable:Y
Method:LeastSquares
Date:06/14/11Time:10:49
Sample:19852022
Includedobservations:18
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
C
-342804.1
151437.7
-2.263664
0.0378
X7
6689.491
2212.428
3.023597
0.0081
R-squared
0.363618
Meandependentvar
114898.3
AdjustedR-squared
0.323844
S.D.dependentvar
22162.37
S.E.ofregression
18223.83
Akaikeinfocriterion
22.56329
Sumsquaredresid
5.31E+09
Schwarzcriterion
22.66222
Loglikelihood
-201.0696
F-statistic
9.142136
Durbin-Watsonstat
0.500653
Prob(F-statistic)
0.008072
結(jié)果如表1.3所示:
表1.3
變量
X1
X2
X3
X4
X5
X6
X7
參數(shù)估計值
0.624974
0.612846
1.370007
8.805949
10.14708
464.9711
6689.491
t統(tǒng)計量
10.15481
10.10163
9.678113
9.892599
8.740963
9.316675
3.023597
0.865682
0.864456
0.854102
0.859481
0.826848
0.844359
0.363618
按的大小排序為:X1、X2、X4、X3、X6、X5、X7。
以X1為基礎(chǔ),順次參與其他變量逐步回歸。首先參與X2回歸結(jié)果為:
DependentVariable:Y
Method:LeastSquares
Date:06/14/11Time:11:06
Sample:19852022
Includedobservations:18
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
C
82091.42
4623.981
17.75341
0.0000
X1
10.28141
9.207935
1.116582
0.2817
X2
-9.475974
9.035652
-1.048732
0.3109
R-squared
0.874858
Meandependentvar
AdjustedR-squared
0.858172
S.D.dependentvar
S.E.ofregression
8346.365
Akaikeinfocriterion
Sumsquaredresid
1.04E+09
Schwarzcriterion
Loglikelihood
-186.4325
F-statistic
Durbin-Watsonstat
0.309126
Prob(F-statistic)
Y=82091.42296+10X1-9.475973692*X2
t=(1.116582)(-1.048732)R2=0.874858
當(dāng)取時,,X2參數(shù)的t檢驗不顯著,故剔除X2,
再參與X3回歸得
DependentVariable:Y
Method:LeastSquares
Date:01/03/10Time:13:44
Sample:19852022
Includedobservations:18
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
C
69047.09
5858.239
11.78632
0.0000
X1
6.684434
1.921197
3.479306
0.0034
X3
-13.37710
4.239913
-3.155040
0.0065
R-squared
0.919261
Meandependentvar
114898.3
AdjustedR-squared
0.908496
S.D.dependentvar
22162.37
S.E.ofregression
6704.025
Akaikeinfocriterion
20.60982
Sumsquaredresid
6.74E+08
Schwarzcriterion
20.75821
Loglikelihood
-182.4883
F-statistic
85.39239
Durbin-Watsonstat
0.826375
Prob(F-statistic)
0.000000
Y=69047.08508+6.684434324*X1-13X3
t=(3.479306)(-3.155040)R2=0.919261
當(dāng)取時,,X3參數(shù)通過t檢驗,
再參與X4回歸得
DependentVariable:Y
Method:LeastSquares
Date:01/03/10Time:13:48
Sample:19852022
Includedobservations:18
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
C
70482.84
6619.407
10.64791
0.0000
X1
6.493408
2.004407
3.239566
0.0059
X3
-14.25390
4.667455
-3.053892
0.0086
X4
8.327015
16.12832
0.516298
0.6137
R-squared
0.920770
Meandependentvar
114898.3
AdjustedR-squared
0.903792
S.D.dependentvar
22162.37
S.E.ofregression
6874.191
Akaikeinfocriterion
20.70207
Sumsquaredresid
6.62E+08
Schwarzcriterion
20.89993
Loglikelihood
-182.3186
F-statistic
54.23356
Durbin-Watsonstat
0.920223
Prob(F-statistic)
0.000000
Y=70482.84388+6X1-14X3+8.327015085*X4
t=(3.239566)(-3.053892)(0.516298)R2=0.920770
當(dāng)取時,,X4參數(shù)的t檢驗不顯著,故剔除X4,
再參與X5回歸得
DependentVariable:Y
Method:LeastSquares
Date:01/03/10Time:13:53
Sample:19852022
Includedobservations:18
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
C
65480.88
5394.770
12.13785
0.0000
X1
8.163830
1.812581
4.503980
0.0005
X3
-14.90018
3.797770
-3.923403
0.0015
X5
-13.22339
5.753094
-2.298483
0.0375
R-squared
0.941382
Meandependentvar
114898.3
AdjustedR-squared
0.928821
S.D.dependentvar
22162.37
S.E.ofregression
5912.807
Akaikeinfocriterion
20.40076
Sumsquaredresid
4.89E+08
Schwarzcriterion
20.59862
Loglikelihood
-179.6068
F-statistic
74.94427
Durbin-Watsonstat
1.171072
Prob(F-statistic)
0.000000
Y=65480.88431+8.163829785*X1-14X3-13X5
t=(4.503980)(-3.923403)(-2.298483)R2=0.941382
當(dāng)取時,,X5參數(shù)通過t檢驗,
再參與X6回歸得
DependentVariable:Y
Method:LeastSquares
Date:01/03/10Time:13:57
Sample:19852022
Includedobservations:18
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
C
64354.22
12094.41
5.320991
0.0001
X1
8.030362
2.269021
3.539131
0.0036
X3
-14.66223
4.543937
-3.226767
0.0066
X5
-14.90441
17.07428
-0.872916
0.3985
X6
95.57242
909.5162
0.105081
0.9179
R-squared
0.941431
Meandependentvar
114898.3
AdjustedR-squared
0.923410
S.D.dependentvar
22162.37
S.E.ofregression
6133.405
Akaikeinfocriterion
20.51102
Sumsquaredresid
4.89E+08
Schwarzcriterion
20.75835
Loglikelihood
-179.5992
F-statistic
52.24043
Durbin-Watsonstat
1.150509
Prob
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