多重共线性小论文影响我国粮食产量的因素分析Word文档下载推荐.docx
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2006
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64028
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2007
48402
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2008
49804
4928
104958
24632
72522
32561
2009
50160
5108
105638
25064
76590
31444
注:
这里由于没有从事粮食生产的农业劳动数据,用第一产业劳动力替代。
资料来源:
《中国统计年鉴》(1985,2009)
三、模型的估计、检验、确认
对模型有如下假设:
1.零均值:
2.同方差无自相关:
3.随机扰动项与解释变量不相关:
4.无多重共线性
5.残差的正态性:
显然这些假设是不可能完全成立的,所以必须对其进行检验。
残差的正态性检验已完成。
主要需要检验的有:
一、多重共线性检验。
二、异方差性检验。
三、自相关性检验。
由于现有知识有限,只能对检验出来的一种情况进行修正,其它的暂不做修正,只做检验。
我们将基于以上数据进行分析。
(1)利用Eviews5.0作OLS估计的结果为:
DependentVariable:
Y
Method:
LeastSquares
Date:
12/26/11Time:
12:
41
Sample:
19852009
Includedobservations:
25
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
C
-26695.08
7507.527
-3.555775
0.0021
X1
5.994511
0.609713
9.831685
0.0000
X2
0.536701
0.057858
9.276245
X3
-0.135873
0.029720
-4.571732
0.0002
X4
0.090822
0.042053
-2.159696
0.0438
X5
-0.007390
0.070511
-0.104814
0.9176
R-squared
0.980829
Meandependentvar
44945.64
AdjustedR-squared
0.975783
S.D.dependentvar
4150.729
S.E.ofregression
645.9230
Akaikeinfocriterion
15.98480
Sumsquaredresid
7927113.
Schwarzcriterion
16.27733
Loglikelihood
-193.8100
F-statistic
194.4114
Durbin-Watsonstat
1.715679
Prob(F-statistic)
0.000000
Y=-26695.08+5.994511X1+0.536701X2+-0.135873X3+0.090822X4+-0.007390X5
(7507.527)(0.609713)(0.057858)(0.029720)(0.042053)(0.070511)
T=(-3.555775)(9.831685)(9.276245)(-4.571732)(-2.159696)(-0.104814)
R-Squared=0.980829df=19
从上面的估计的结果可以看出:
可决系数R-Squared=0.980829,表明模型在整体的拟和非常好。
系数显著性检验:
对于C、X1、X2、X3、X4的系数,t的统计量的绝对值都通过了检验,而X5的系数的t统计量为-0.104814,在df=19、α=0.05的情况下,X5的系数不能通过检验。
根据经验判断,无法通过第一步检验的原因很可能是解释变量之间存在多重共线性。
(2)多重共线性的检验与修正
我们对X1X2X3X4X5进行多重共线性检验,得到:
表1.2相关系数表
1.000000
-0.616566
0.400644
0.952746
0.314885
-0.238039
-0.741538
-0.060970
0.310096
0.409704
0.128834
可以发现X1X2X3X4X5之间存在高度的线性相关关系。
运用逐步回归法进行修正:
表1.3一元回归估计结果
变量
参数估计值
3.158761
-0.14429
0.182715
0.165219
0.553797
t值
7.716525
-0.68297
1.126564
4.775066
1.799071
r^2
0.721363
0.019877
0.052295
0.123364
其中,加入X1的r^2最大,以X1为基础,顺次加入其他变量逐步回归。
结果如下。
表1.4加入新变量的回归结果
(一)
加入变量
0.631835
-0.10622
-0.26297
0.146656
11.07516
-1.11232
-3.97217
0.79565
0.957624
0.736199
0.837737
0.729157
其中,加入X2的r^2最大,以X1,X2为基础,顺次加入其他变量逐步回归。
表1.4加入新变量的回归结果
(二)
-0.11151
-0.03681
0.002836
-3.63213
-0.82605
0.037402
0.973974
0.958958
0.957627
其中,加入X3的r^2最大,以X1,X2,X3为基础,顺次加入其他变量逐步回归。
表1.5加入新变量的回归结果(三)
-0.08821
0.082863
-2.67113
1.34134
0.980817
显然可见,加入X5时,参数的检验值不显著,说明主要是因为X5引起了多重共线性。
修正多重共线性以后的回归结果为:
13:
36
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