多元线性回归模型案例Word下载.doc
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17.92
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79.99
150104.07
253.10
1987
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2004
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2005
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7.22
55.20
42.99
67.59
49.72
155487.73
4375.70
资料来源《中国统计年鉴2006》。
(二)、计量经济学模型建立
我们设定模型为下面所示的形式:
利用Eviews软件进行最小二乘估计,估计结果如下表所示:
DependentVariable:
Y
Method:
LeastSquares
Sample:
19862004
Includedobservations:
19
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
C
-1102.373
375.8283
-2.933184
0.0136
X1
-6.635393
3.781349
-1.754769
0.1071
X3
18.22942
2.066617
8.820899
0.0000
X4
2.430039
8.370337
0.290316
0.7770
X5
-16.23737
5.894109
-2.754847
0.0187
X6
-2.155208
2.770834
-0.777819
0.4531
X7
0.009962
0.002328
4.278810
0.0013
X8
0.063389
0.021276
2.979348
0.0125
R-squared
0.995823
Meandependentvar
345.5232
AdjustedR-squared
0.993165
S.D.dependentvar
139.7117
S.E.ofregression
11.55028
Akaikeinfocriterion
8.026857
Sumsquaredresid
1467.498
Schwarzcriterion
8.424516
Loglikelihood
-68.25514
F-statistic
374.6600
Durbin-Watsonstat
1.993270
Prob(F-statistic)
0.000000
表1最小二乘估计结果
回归分析报告为:
二、计量经济学检验
(一)、多重共线性的检验及修正
①、检验多重共线性
(a)、直观法
从“表1最小二乘估计结果”中可以看出,虽然模型的整体拟合的很好,但是x4x6的t统计量并不显著,所以可能存在多重共线性。
(b)、相关系数矩阵
X2
1.000000
-0.717662
-0.695257
-0.731326
0.737028
-0.332435
-0.594699
0.922286
0.935992
-0.945701
0.742251
0.883804
0.986050
-0.937751
0.753928
0.974675
-0.974750
0.687439
0.940436
-0.603539
-0.887428
0.742781
表2相关系数矩阵
从“表2相关系数矩阵”中可以看出,个个解释变量之间的相关程度较高,所以应该存在多重共线性。
②、多重共线性的修正——逐步迭代法
A、一元回归
820.3133
151.8712
5.401374
-51.37836
16.18923
-3.173614
0.0056
0.372041
0.335102
113.9227
12.40822
220632.4
12.50763
-115.8781
10.07183
0.644400
0.005554
表3y对x2的回归结果
-525.8891
64.11333
-8.202492
19.46031
1.416043
13.74274
0.917421
0.912563
41.31236
10.37950
29014.09
10.47892
-96.60526
188.8628
0.598139
表4y对x3的回归结果
Coefficien
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- 多元 线性 回归 模型 案例