多重共线性回归分析及其实验报告(共7页).doc
精选优质文档-倾情为你奉上 实 验 报 告实验题目： 多重共线性的研究指导老师： 学生一： 学生二： 实验时间：2011年10月多重线性回归分析及其实验报告实验目的：为了更好地了解财政收入构成，需要定量地分析影响财政收入的因素模型设定及其估计：经分析，影响财政收入的主要因素，农业增加值X1，工业增加值X2，建筑业增加值X3，总人口X4，受灾面积X5.为此设定了如下形式的计量经济模型： Y=+X1+X2+X3+X4+X5+其中，Y为财政收入（元），X1农业增加值（元），X2为工业增加值(元)，X3为建筑业增加值（元），X4为总人口（万人），X5为受灾面积（千公顷）为估计模型参数，收集19782007年财政收入及其影响因素数据，如图：19782007年财政收入及其影响因素数据年份财政收入CS/亿元农业增加值NZ/亿元工业增加值GZ/亿元建筑业增加值JZZ/亿元总人口TPOP/万人受灾面积SZM/千公顷19781132.31027.51607138.2962595079019791146.61270.21769.7143.8975423937019801159.91371.41996.5195.5987054452619811175.81559.52048.5207.13979019821212.31777.42162.3220.733130198313671978.52375.8270.63471019841642.52316.12789316.73189019852004.62564.33448.5417.944365198621222788.73987.5525.74717019872199.432334565.9665.84209019882357.63865.450628105087019892664.550628087.37944699119902937.45342.310284.5859.43847419913149.485866.8141881015.15547219923483.486963.619480.514155133319934348.959572.719480.42266.54882919945218.112315.724950.72964.75504319956242.214015.829447.63728.84582119967407.9914441.832921.44387.44689819978615.1414917.634018.44985.85342919989875.9514944.5400365172.159145199911444.0815871.843580.65522.349981200013395.231653747431.65913.754688200116386.0417381.854945.56465.552215200218903.6421412.7652107490.847119200321715.252242076912.68694.354506200426396.472122487632.48967.837106200531649.292242089834.510133.838818200638760.224040.991310.911851.141091200751321.4528095.214014.148992利用Eviews软件，生成Y、X1、X2、X3、X4、X5等数据，采用这些数据进行OLS回归，结果如下Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 10/24/11 Time: 22:49Sample: 1978 2007Included observations: 30VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C-6734.39411259.37-0.0.5554X1-1.0.-5.0.0000X20.0.0.0.3899X35.0.7.0.0000X40.0.0.0.3832X5-0.0.-0.0.8511R-squared0. Mean dependent var10047.83Adjusted R-squared0. S.D. dependent var12585.61S.E. of regression1768.473 Akaike info criterion17.97048Sum squared resid Schwarz criterion18.25072Log likelihood-263.5572 F-statistic288.9512Durbin-Watson stat0. Prob(F-statistic)0.由此可见，该模型=0.，=0.可决系数很高，F检验值为288.9512，明显显著。但是，当=0.05时，(n-k)=（30-6）=2.064,X2、X4的系数t检验不显著，而且X5的系数的符号与预期相反，这表明很可能存在严重的多从共线性。相关系数矩阵变量X1X2X3X4X5X1 1. 0. 0. 0. 0.X2 0. 1. 0. 0. 0.X3 0. 0. 1. 0. 0.X4 0. 0. 0. 1. 0.X5 0. 0. 0. 0. 1.由相关系数矩阵可以看出，各解释变量相互之间的相关系数较高，证实确实存在严重的多重共线性。修正多重共线性：采用逐步回归的方法，分别作Y对X1、X2、X3、X4、X5的一元回归：一元回归估计结果变量X1X2X3X4X5参数估计值1.0.3.068540.829720.T统计量10.2512617.2019119.827966.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.加入新变量的回归结果（一）变量变量X1X2X3X4X5X1,X3-1. (-8.) 6.(17.15952)0.98102X2,X3-0.(-0.)3.(2.)0.X3,X44.(17.00333)-0.39356(-4.)0.X3,X53.(22.28344)-0.(-2.)0. 经比较，新加入X1的方程=0.98102,改进最大，而且各参数的T检验显著，选择保留X1，在加入其他变量逐步回归，结果如下：加入新变量的回归结果（二） 变量 变量X1X2X3X4X5X1,X2,X3-1.457(-8.)0.(1.)5.(8.)0.X1,X3,X4-1.(-5.)6. (14.14664)0.(0.)0.X1,X3,X5-1.(-7.)5.(14.67299)-0.(-0.)0. 在X1，X3基础上加上X2后的方程有所改善，且各参数的T检验都显著。而加入X4时，有所下降 ，且X4参数的T检验变得不显著。加入X5后，有所下降，X4参数的T检验变得不显著，甚至X5参数的符号也变得不合理。保留X2，再加入其他新变量逐步回归，结果如下：加入新变量的回归结果（三）变量 变量X1X2X3X4X5X1,X2,X3,X4-1.(-5.)0.(1.)5.(7.)0.(0.88605)0.X1,X2,X3,X5-1.(-7.04799)0.1. ()5.(8.)-0.00238(0.)0.当加入X4，有所下降，参数的T检验不显著。加入X5 ，也有所下降，参数的T检验不显著，且参数为负值不合理。说明主要是X4，X5引起了多重共线性，予以剔除。 最后修正多重共线性影响后的回归结果为： Y=2957.433+1.457X1+0.X2+5.X3 T=4. (-8.) (1.) (8.)=0. =0. F=504.7988 DW=0.这说明，在其他因素不变的情况下，当农业增加值每增加1元，工业增加值和建筑业增加值分别增加1元时，平均来说，财政收入将分别增加1.457元、0.元和5.元。专心-专注-专业
