计量经济学Eviews多重共线性实验报告.docx

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1、实验报告课程名称计量经济学 实验工程名称多重共线性 班级与班级代码 专 业任课教师学 号：姓 名：实验日期：2014年05月 11日广东商学院教务处制姓名实验报告成绩评语：指导教师（签名）年 月 日说明：指导教师评分后，实验报告交院（系）办公室保存。计量经济学实验报告一、实验目的：掌握多元线性回归模型的估计方法、掌握多重共线性模型的识别和修正。 二、实验要求：应用教材第127页案例做多元线性回归模型，并识别和修正多重共线性。 三、实验原理：普通最小二乘法、简单相关系数检验法、综合判断法、逐步回归法。四、预备知识：最小二乘法估计的原理、t检验、F检验、正值。五、实验步骤1、选择数据理论上认为影响

2、能源消费需求总量的因素主要有经济开展水平、收入水平、产业开展、 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标准煤总量、国民总 收入、国内生产总值GDP、工业增加值、建筑业增加值、交通运输邮电业增加值、人均生 活电力消费、能源加工转换效率等19852007年的统计数据。此题旨在通过建设这些经 济变量的线性模型来说明影响能源消费需求总量的原因。主要数据如下：19852007年统计数据年份能源消费国民 总收入国内生 产总值工业 增加值建筑业 增加值交通运输邮电 增加值人均生活 电力消费能源加工 转换效率yXIX2X3X4X5X6X71985766829040.790163448.

3、7417.9406.921.368.2919868085010274.410275.23967525.7475.623.268.3219878663212050.612058.64585.8665.8544.926.467.4819889299715036.815042.85777.281066131.266.5419899693417000.916992.3648479478635.366.5119909870318718.318667.86858859.41147.542.467.2199110378321826.221781.58087.11015.11409.746.965.91992

4、10917026937.326923.510284.514151681.854.666.0019931159933526035333.9141882266.52205.661.267.32199412273748108.548197.919480.72964.72898.372.765.2199513117659810.560793.724950.63728.83424.183.571.05199613894870142.571176.629447.64387.44068.593.171.5199713779877653.17897332921.44621.64593101.869.23199

5、813221483024.384402.334018.44985.85178.4106.669.4419991338318818989677.135861.55172.15821.8118.269.19200013855398000.599214.640033.65522.37333.4132.469.042001143199108068.2109655.243580.65931.78406.1144.669.032002151797119095.7120332.747431.36465.59393.4156.369.042003174990135174135822.854945.57490.

6、810098.4173.769.42004203227159586.7159878.3652108694.312147.6190.270.712005223319183956.1183084.876912.910133.810526.1216.771.082006246270213131.7211923.591310.911851.112481.1249.471.242007265583251483.2249529.9107367.214014.114604.1274.971.25资料来源：中国统计年鉴，中国统计出版社2000、2008年版。为分析Y与XI、X2、X3、X4、X5、X6、X7之

7、间的关系，做如下折线图：能源消费Y在1986到1996年间缓慢增长，在96至98年有短暂的下跌，但是98 至02年开场缓慢上升，02年到06年开场快速增长。国民总收入XI和国内生产总值X2以一样的趋势逐年缓慢增长。工业增加值X3在1985年-1999年期间一直是缓慢增长，但在2000年出现了急剧 下降的现象，2001年又急剧增长，到达下降前的水平，2001年以后开场缓慢增长。建 筑业增长值x4、交通运输邮电业增加值x5、人均生活电力消费x6、能源加工转换效率 X7数值较低，但都以较平缓的方式增长。2、设定并估计多元线性回归模型工=B +f32X2, +BK3t+网 X5,+%(2.1)2.1录

8、入数据，得到图。2.2.1)采用OLS估计参数在主界面命令框栏中输入Is y c xl x2 x3 x4 x5 x6 x7回车，即可得到参数的估计结果。 由此可见，该模型的可决系数为0.989801,修正的可决系数为0.985041,模型拟和很好,F统计量为3862196,回归方程整体上显著。可是其中的lnX3、lnX4、lnX6对InY影响不显著，不仅如此，lnX2、lnX5的参数为负值, 在经济意义上不合理。所以这样的回归结果并不理想。3、多重共线性模型的识别点击Eviews主画面的顶部的Quick/Group Statistics/Correlatios弹出对话框在对话框中输 入解释变量

9、xl、x2、x3、x4、x5、x6、x7,点击OK,即可得出相关系数矩阵(同图 223)。从相关系数矩阵可以看出，解释变量xl、x2、x3、x4、x5、x6、x7相互之间的相 关系数较高，解释变量之间存在多重共线性。4、多重共线性模型的修正3 .多重共线性模型的修正使用逐步回归法进展修正。第一步：运用OLS方法分别求Y对各解释变量进展一元回归，分别求Y对各解释变量 xl、x2、x3 x4 x5、x6、x7进展一元回归。回归结果详以以下列图。再结合经济意 义和统计检验选出拟合效果最好的一元线性回归方程。_ _9通过上面7个图进展比照分析，依据调整后可决系数R最大原则，选取xl-2R =0.969

10、514)作为进入回归模型的第一个解释变量，形成一元回归模型。第二步：逐步回归。将剩余解释变量分别参加模型，结果如下：经对比，可以发现参加X2、X5、X6、X7后参数的符号与预期相反，不符合经济意义，且t检 验部显著。而参加X4后变化并不显著，只有参加X3后修正的可决系数有所提高，而且参数 符号的经济意义合理，而且参数的t检验，在t(0.05,15)=1.753时显著，所以保存 X3。再参加其他新变量逐步回归。当参加X2时，虽然R-八2有所增加，但其系数的符号与预期相反且参数的t检验不显著; 参加X4后，各参数的t检验不显著；参加X5后，虽然R-八2有所增加，但是但其系数的符 号与预期相反且参数

11、的t检验不显著；参加X6、X7后，其系数的符号与预期相反且参数的 t检验不显著,这说明主要是X2、X4、X5、X6、X7引起了多重共线性，应予以剔除。=80927.77+0.5512X1+0.4349X3t=(28.6903)(5.3587)(1.8308)R2 =0.9751=0.9726 F= 391.2352 DW= 0.6938这说明，在其他因素不变的情况下，当国民总收入XI每增加1亿元，工业增加值X3每增加 1亿元时,平均说来能源消费标准煤总量将分别增加0. 5512万吨、0. 4349万吨。这说明, 国民总收入对能源消费标准煤总量的影响，比工业增加值对能源消费标准煤总量的影响要 大。