计量经济学：实验二、多重共线性.docx

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1、实验二多重共线性实验目的让学生掌握如何区分模型中是否存在多重共线性现象，并能够对多重共线性 加以处理。实验内容相关系数矩阵计算；方差膨胀因子计算；多重共线性处理。实验步骤数据导入一查看t统计量值和F统计量值以及R平方的值一计算相关系数矩 阵和方差膨胀因子一对多重共线问题加以处理（改变模型、去除不重要的变量、岭回归主成 分分析等）问题：对于1960年至1982年期间美国人均鸡肉消费量（Y）,人均实际可支配收入（XO , 鸡肉的实际零售价格（X2）,猪肉的实际零售价格（X3）,牛肉的实际零售价格（X4）等数 据（data2.xls）,利用它们的对数估计如下模型：In y =4 +月 In X +/

2、2 1nx2 +/31n X3 +尸41nx4 +菜单操作：翻开gretl软件，导入数据data2.xls,并把数据转为时间序列，在翻开数据过程中出现的如下窗口中点yes：朝 gretl: open dataThe imported data have been interpreted as undated (cross-sectional). Do you want to give the data a time-series or panel interpretation?No得至IJ：Data structure wizard选择 Time series, 点 forward：I Dat

3、a structure wizardL 一就选年度，点Forward：4?隅 Data structure wizardAnnual I960)7CancelBack Forward填入 1960,点 Forward：点Apply,得到:生成变量 y、xl、x2、x3、x4 的对数 ly、1x1 lx2 lx3 1x4, Add-Define new variable*得：当中填入ly=log(y),点OK就产生了新变量ly。类似产生其他变量的对数。模型参数估计:gretl: model 1File Edit Tests Save Graphs Analysis LaTeXModel 1: O

4、LS, using observations 1960-1982 (T = 23) Dependent variable: lyMean dependent var Sum squared resid R-squaredF(4r 18)Log-likelihood Schwarz criterion rhoMean dependent var Sum squared resid R-squaredF(4r 18)Log-likelihood Schwarz criterion rho3.6638870.0137030.982313249.928252.75935-89.841230.08223

5、5S.D. dependent var S.E. of regression Adjusted R-squared P-value(F) Akaike criterion Hannan-Quinn Durbin-Watson0.1876590.0275910.9783831.67e-15-95.51870-94.090831.826069coefficientstd. errort-ratiop-valueconst2.189790.15571514.063.77e-0111X10.3425550.08326634.1140.00071x2-0.5045920.110894-4.5500.00

6、021x30.1485450.09967261.4900.15351x40.09110490.1007160.90460.3776Log-likelihood for y = -31.51Excluding the constant p-value was highest for variable 10 (1x4)需求的收入弹性和需求的价格弹性都是高度显著的，但两个交叉弹性均不显著。不过由此得 出鸡肉的需求不受猪肉和牛肉价格的影响显然是不行的，模型中可能存在多重共线性问题。共线性诊断: 计算出相关矩阵，主窗口中点击View-Correlation matrix,选择产生的几个自变量对数, 点0

7、K,得:国 gretl: correlation matrixCorrelation Coefficients, using the observations 1960 - 19825% critical value(two-tailed) 2=0.4132 for n =231X11x21x31x41.00000.90720.97250.97901x11.00000.94680.9331 1x21.00000.95431x31.00001x4相关系数都较大，说明可能存在共线性。计算方差膨胀因子和矩阵条件数，点击modell中Tests-Collinearity,可得:P| gretl: co

8、llineariVariance Inflation FactorsMinimum possible value = 1.0Values 10.0 may indicate a collinearity problem1x11x21x31x465.11517.48641.43342.307VIF(j) = 1/(1 - R(j)人2), where R(j) is the multiple correlation coefficient between variable j and the other independent variablesProperties of matrix XX:1

9、-norm = 3266.5534Determinant = 0.23109959Reciprocal condition nimber = 3.6880068e-006几个VIF都挺大，由此可以得到模型中存在多重共线性问题。命令操作： open K:data2. xls setobs 1 1960 -time-series genr ly=log(y) gear lxl=log(xl) genr Ix2=log(x2)genr Ix3=log(x3)genr Ix4=log(x4) # model 1ols ly const 1x1 1x2 1x3 1x4 corr 1x1 1x2 1x3 1x4 vif实验方法上机实验条件利用统计计量软件Gretl实验指导1 .导入数据建立模型，根据模型结果判断是否存在多重共线性。2 .利用函数corr计算相关系数矩阵。3 .Gretl中能够直接判断共线性问题。问题思考1 .哪些现象反映模型中存在多重共线性？2 .为什么根据方差膨胀因子能够判断是否存在多重共线性?3 .为什么有时我们可以不太关注多重共线性问题？