2023年實(shí)驗(yàn)報(bào)告多重共線性

西南科技大學(xué)SouthwestUniversityofScienceandTech

nology經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)實(shí)驗(yàn)報(bào)告——多重共線性模型的檢查專業(yè)班級(jí)：國(guó)貿(mào)0702姓名：麥曉俊學(xué)號(hào)：20232152任課教師:龍林成績(jī)：s多重共線性模型的檢查和解決實(shí)驗(yàn)?zāi)康模赫莆斩嘀毓簿€性模型的檢查和解決方法。實(shí)驗(yàn)規(guī)定:了解輔助回歸檢查,解釋變量相關(guān)系數(shù)檢查等。實(shí)驗(yàn)用軟件：Eviews實(shí)驗(yàn)原理：解釋變量相關(guān)系數(shù)檢查和輔助回歸檢查等。實(shí)驗(yàn)內(nèi)容：實(shí)驗(yàn)用樣本數(shù)據(jù)：研究某國(guó)經(jīng)濟(jì)試擬合如下線性回歸模型Y[=01+尸2*2/+/3乂3/+￡4X4/+%其中Yt二消費(fèi)，X2=H資收入,X3二非工資、非農(nóng)業(yè)收入,X4二農(nóng)'業(yè)收入。其中相關(guān)數(shù)據(jù)如下表（表1）:某國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)記錄資料單位:10億美元注：1942-1944年為戰(zhàn)爭(zhēng)年代年份X4Yx2X3年份YX2x3X419360362.8.9643.4117.11948.2669.7695.776.73219375.4865.046.4418.6519479.3198.375.9127.9119384.3763.944.3517.0919489.85100.377.6232.3019394.5167.547.8219.2819499103.7.21278.0131.319404.8871.351.0223.2419507.39108.983.5735.61194176.658.7128.111951108.590.5937.586.377.98194586.387.6930.291952111.495.4735.178.967.422、實(shí)驗(yàn)環(huán)節(jié)：參數(shù)估計(jì)，過程如下：(1)點(diǎn)擊“Fi1e/New/Workfile”，屏幕上出現(xiàn)WorkfileRange對(duì)話框，選擇數(shù)據(jù)頻率，在本例中應(yīng)選擇Undatedorirrequar,在Startdate里鍵入1,在Enddate里鍵入14,點(diǎn)擊OK后屏幕出現(xiàn)“Workfile對(duì)話框(子窗口)”。(2)在Objects菜單中點(diǎn)擊Newobjects,在Newobjects選擇Group,并在NameforObjects定義文獻(xiàn)名，點(diǎn)擊0K出現(xiàn)數(shù)據(jù)編輯窗口，，按順序鍵入數(shù)據(jù)。(3)點(diǎn)擊“Quick/EstimateE”，在出現(xiàn)的估計(jì)對(duì)話框中，鍵入YCXo然后點(diǎn)擊OK,得如下輸出結(jié)果(表2)。DependentVariable:YMethod:LeastSquaresDate:05/07/10Time:19:46Sample:114Includedobservations:14VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.18.702066.8453552.7320800.02110.3802800.3121311.2183360.25111.4185750.7203781.9692100.07720.5330591.3998010.3808100.7113R-squared0.918721Meandependentvar87.12143AdjustedR-squared0.894337S.D.dependentvar18.64313S.E.ofregression6.060096Akaikeinfocriterion6.676285Sumsquaredresid367.2477Schwarzcriterion6.858873Loglikelihood-42.73399F-statistic37.67771Durbin-Watsonstat1.298159Prob(F-statistic)分析由F=37.68可知，模型從整體上看，家庭消費(fèi)與解釋變量之間線性關(guān)系顯著。檢查計(jì)算解釋變量之間的簡(jiǎn)樸相關(guān)系數(shù)。Eviews過程如下：(1)在Quick菜單中選GroupStatisties項(xiàng)中的Correlation命令。在出現(xiàn)SeriesList對(duì)話框時(shí)，直接輸入X2X3X4變量名，出現(xiàn)如下結(jié)果(表3):CoilelationMatrixX2X3X4X21.0000000.9431120.810699X30.9431121.0000000.737127X40.8106990.7371271.000000⑵由表3可以看出，解釋變量之間存在高度相關(guān)性。同時(shí)由表2也

可以看出，盡管整體上線性回歸擬合較好，但X2X3X4變量的參數(shù)t值并不顯著。表白模型中的確存在嚴(yán)重的多重共線性。4、修正(1)運(yùn)用OLS方法逐個(gè)求Y對(duì)各個(gè)解釋變量的回歸。結(jié)合經(jīng)濟(jì)意義和記錄檢查選出擬合效果最佳的一元線性回歸方程。經(jīng)分析，在三個(gè)一元回歸模型中，消費(fèi)Y與非工資、非農(nóng)業(yè)收入X3的線性關(guān)系強(qiáng),擬合限度好，即丫=19.2164+2.4888X3(2.7830)(10.1380)R2=0.8955F=102.78⑵逐步回歸。將其余解釋變量逐個(gè)代人上式，得如下幾個(gè)模型：Y=19.2895+0.4414X2+1.3799X3(3.0117)(1.7168)(2.0148)R2=0.9175F=61.2023在上式中，X2對(duì)Y的影響并不顯著，故將X2刪去,得到如下模型(表4）：

DependentVariable:YMethod:LeastSquaresDate:05/07/10Time:20:31Sample:114Includedobservations:14VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.C19,216426.9048372.7830370.0166X32.4887960.24549410.137910.0000R-squared0.895450Meandependentvar87,12143AdjustedR-squared0.886737S.D.dependentvar18,64313S.E.ofregression6.274262Akaikeinfocriterion6.642352Sumsquaredresid472.3964Schwarzcriterion6.733646Loglikelihood-44.49647F-statistic102.7773Durbin-Wats