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