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(请对得到的图表进行处理,以上在一页内)
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线性回归模型。
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观察模型结果,初步判断模型自变量之间是否存在多重共线性问题。
2
【模型1】从上图可以得到,估计方程的判定系数R很高,但三个参数t检验值两个不显著,有一个较显著,其中一个参数估计值还是负的,不符合经济理论。
所以,岀现了严重的多重共线性。
【模型2】1】从上图可以得到,估计方程的判定系数R2很高,方程显著性F检验也显著,但只有两个参数显著性t检验比较显著,这与很高的判定系数不相称,岀现了严重的多重共线性。
2•简单相关系数检验法
分别计算【模型1】和【模型2】的自变量的简单相关系数
【模型1】
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GDF2^
GDF3
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【模型2】
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根据计算的简单相关系数,判断模型是否存在多重共线性。
【模型1】可看出三个解释变量GDP1
GDP2和GDP3之间高度相关,存在严重的多重共线性。
【模型2】可以看出三个解释变量ZJ、YY和CZ之间也高度相关,特别是ZJ和CZ之间高度相关,必然也存在
严重的多重共线性。
3•方差扩大因子法(辅助回归检验)
分别建立【模型1】和【模型2】的辅助回归。
计算各模型各个自变量的方差扩大
因子(只需将计算的结果以表格形式列出即可)。
【模型1】根据广东数据,CS对GDP1、GDP2和GDP3的回归中,解释变量GDP1辅助回归分别为:
GDP2和GDP3之间的
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【模型2】根据广东数据,TZG对ZJ、YY和CZ的回归中,解释变量ZJ、YY和CZ之间的辅助回归分别为:
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根据以上结果,确定模型是否存在严重的多重共线性。
特别是GDP2和GDP3
ZJ和CZ之间
【模型1】三个回归方程均高度显著,特别是第二、三个方程,显示存在严重的多重共线性,之间存在严重的多重共线性,解释变量之间的相关系数检验也证实了这一点。
【模型2】三个回归方程均高度显著,特别是第一、三个方程,显示存在严重的多重共线性,特别是存在严重的多重共线性,解释变量之间的相关系数检验也证实了这一点。
(二)多重共线性的处理
1•先验信息法、变量变换法
1已知【模型1】有一先验信息:
GDP3对CS的贡献是GDP1贡献的3倍。
根据该先验
信息,我们可以将变量CS和GDP2作变量取对数变换,作出回归模型,判断是否消除了多重共线性。
根据该先验信息,请提出一个对模型变量变换的方法,消除模型多重共线性。
DependentVariable:
LOG(CS)
Method:
LeastSquares
Date:
05/20/14Time:
20:
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Sample:
19782005
Includedobservations:
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Coefficient
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5.55E-06
4.282605
0.0002
C
0.432967
0.174594
2.479844
0.0202
R-squared
0.991675
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5.369302
AdjustedR-squared
0.991009
S.D.dependentvar
1.319281
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Hannan-Quinncriter.
-1.174857
F-statistic
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0.000000
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1.002599
得回归方程为L0G(CS)=0.693037*L0G(GDP2)+2.38E-05*(GDP1+3*GDP3)+0.432967
基本消除了多重共线性。
(请对得至山的图表进行处理,以上在一页内)
2已知【模型2】有一先验信息:
在企业折旧资金和营业盈余资金主要是会计账面对
区别,资金常常是混在一起用的,不区分折旧资金和营业盈余资金的使用,因此我们
可以将ZJ和丫丫加起来作为一个大的变量使用。
使用该先验信息,作回归模型,根据模型结果,判断是否消除了多重共线性。
TZG
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ZJ+YY
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0.057748
7.986604
CZ
1.069667
0.250413
4.271616
30.63063
31.23066
0.980787
0.3361
0.996815
1628.997
0.996561
2003.852
117.5195
12.47204
345270.5
12.61478
-171.6086
12.51568
3912.553
0.908575
得回归方程为TZG=0.461208*(ZJ+YY)+1.069667*CZ+30.63063
(请对得至U的图表进行处理,以上在一页内)
2•逐步回归方法
现研究中国的能源消费需求问题:
理论上认为影响能源消费需求总量的因素主要
有经济发展水平、收入水平、产业发展、人民生活水平提高、能源转换技术等因素。
为此,收集了中国能源消费总量丫(万吨标准煤)、国内生产总值(亿元)X1(代表经济发
展水平)、国民总收入(亿元)X2(代表收入水平)、工业增加值(亿元)X3、建筑业增加值
(亿元)X4、交通运输邮电业增加值(亿元)X5(代表产业发展水平及产业结构)、人均生活电力消费(千瓦小时)X6(代表人民生活水平提高)、能源加工转换效率(%)X7(代表
能源转换技术)等在1985-2002年期间的统计数据(见附件2:
中国的能源消费需求相关数据)。
1建立中国能源消费需求的多元回归模型。
Y=-80155.52+36.84232X1-28.2335X2-10.32637X3-17.52643X4-34.49995X5+336.4866X6+1952.573
2根据建立的模型,判断是否有多重共线性的问题。
并使用直观判断法(R2值、
t值检验)、简单相关系数检验法、方差扩大因子法(辅助回归检验)对模型多重共
线性冋题进行检验。
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3如果存在多重共线性的问题,使用逐步回归法处理模型的多重共线性问题。
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- 配套讲稿:
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- 关 键 词:
- 实验 多重 线性 模型 检验 处理