计量经济学 多重共线性.docx
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计量经济学多重共线性
信息与管理科学学院管理科学系
实验报告
课程名称:
计量经济学
实验名称:
多重共线性
实验五多重共线性
【实验目的】
掌握多重共线性的检验及处理方法
【实验内容】
建立并检验我国钢材产量预测模型
【实验步骤】
输入数据
一、检验多重共线性
⒈相关系数检验
利用相关系数可以分析解释变量之间的两两相关情况。
在Eviews软件中可以直接计算相关系数矩阵。
在Eviews软件命令窗口中键入:
CORX1X2X3X4X5
⒉辅助回归方程检验
当解释变量多余两个且变量之间呈现出较复杂的相关关系时,可以通过建立辅助回归模型来检验多重共线性,在Eviews软件命令窗口中键入:
LSX1CX2X3X4X5
LSX2CX1X3X4X5
LSX3CX1X2X4X5
LSX4CX1X2X3X5
LSX5CX1X2X3X4
对应的回归结果如图所示
\
上述每个回归方程的F检验值都非常显著,方程回归系数的T检验值表明:
X1与X3、X2与X3、X3与X1,X4、X4与X1,X3、X5与X1、X4的T检验值较小,这些变量之间可能不相关或相关程度较小。
二、利用逐步回归方法处理多重共线性
⒈建立基本的一元回归方程
根据相关系数和理论分析,钢材产量与发电量关联程度最大。
所以,设建立的一元回归方程为:
⒉逐步引入其它变量,确定最适合的多元回归方程
⒉逐步引入其它变量,确定最适合的多元回归方程(回归结果如表2所示)
表2钢材产量预测模型逐步回归结果
模型
X1
X2
X3
X4
X5
Y=f(X2)
2.168037
(54.22202)
0.993243
0.992905
Y=f(X1,X2)
0.521859(2.154602)
1.376288(3.726704)
0.994570
0.993998
Y=f(X2,X3)
1.669170
(12.84936)
0.063814(3.949979)
0.996290
0.995899
Y=f(X2,X4)
1.666151
(5.365603)
0.046363(1.628774)
0.994072
0.993447
Y=f(X2,X5)
2.658550
(47.06971)
-1078.906
(-9.142648)
0.998749
0.998617
Y=f(X1,X2,X3)
0.788702(7.524239)
0.339953(1.804156)
0.080779(9.550056)
0.999015
0.998956
Y=f(X1,X2,X4)
1.067690
(
5.856776
)
-0.665496
(-1.512798)
0.112115
(
5.468165
)
0.997960
0.997619
Y=f(X1,X2,X5)
0.249832
(
2.284765
)
2.247988
(
12.03308
)
-1009.566
(
-9.097043
)
0.999030
0.998868
所以,建立的多元回归模型为:
Y=1998380.+0.249832*X1+2.247988*X2-1009.566X5
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