实验四多重共线性模型地检验和处理

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1、实用标准文档实验报告课程名称:计量经济学实验项目:实验四多重共线性模型的检验和处理实验类型:综合性□设计性□验证性R专业班别:11本国贸五班姓名:学号:实验课室:厚德楼A207指导教师:实验日期:2014/5/20广东商学院华商学院教务处制文案大全实用标准文档一、实验项目训练方案小组合作:是□否R小组成员:无实验目的:掌握多重共线性模型的检验和处理方法:实验场地及仪器、设备和材料实验室:普通配置的计算机,Eviews软件及常用办公软件。实验训练内容(包括实验原理和操作步骤):【实验原理】多重共线性的检验:直观判断法(R

2、2值、t值检验)、简单相关系数检验法、方差扩大因子法(辅助回归检验)多重共线性的处理:先验信息法、变量变换法、逐步回归法【实验步骤】(一)多重共线性的检验1.直观判断法(R2值、t值检验)根据广东数据(见附件1),先分别建立以下模型:【模型1】财政收入CS对第一产业产值GDP1、第二产业产值GDP2和第三产业产值GDP3的多元线性回归模型;(请对得到的图表进行处理,以上在一页内)文案大全实用标准文档【模型2】固定资产投资TZG对固定资产折旧ZJ、营业盈余YY和财政支出CZ的多元线性回归模型。观察模型结果,初步判断模型自

3、变量之间是否存在多重共线性问题。【模型1】从上图可以得到,估计方程的判定系数R很高,但三个参数t检验值两个不显著,有一个较显著,其中一个参数估计值还是负的,不符合经济理论。所以,出现了严重的多重共线性。【模型2】1】从上图可以得到,估计方程的判定系数R很高,方程显著性F检验也显著,但只有两个参数显著性t检验比较显著,这与很高的判定系数不相称,出现了严重的多重共线性。2.简单相关系数检验法分别计算【模型1】和【模型2】的自变量的简单相关系数。【模型1】【模型2】(请对得到的图表进行处理,以上在一页内)根据计算的简单相关系

4、数,判断模型是否存在多重共线性。【模型1】可看出三个解释变量GDP1、GDP2和GDP3之间高度相关,存在严重的多重共线性。【模型2】可以看出三个解释变量ZJ、YY和CZ之间也高度相关,特别是ZJ和CZ之间高度相关,必然也存在严重的多重共线性。文案大全实用标准文档3.方差扩大因子法(辅助回归检验)分别建立【模型1】和【模型2】的辅助回归。计算各模型各个自变量的方差扩大因子(只需将计算的结果以表格形式列出即可)。【模型1】根据广东数据,CS对GDP1、GDP2和GDP3的回归中,解释变量GDP1、GDP2和GDP3之间的

5、辅助回归分别为:【模型2】根据广东数据,TZG对ZJ、YY和CZ的回归中,解释变量ZJ、YY和CZ之间的辅助回归分别为:文案大全实用标准文档根据以上结果,确定模型是否存在严重的多重共线性。【模型1】三个回归方程均高度显著,特别是第二、三个方程,显示存在严重的多重共线性,特别是GDP2和GDP3之间存在严重的多重共线性,解释变量之间的相关系数检验也证实了这一点。【模型2】三个回归方程均高度显著,特别是第一、三个方程,显示存在严重的多重共线性,特别是ZJ和CZ之间存在严重的多重共线性,解释变量之间的相关系数检验也证实了这一

6、点。(请对得到的图表进行处理,以上在一页内)文案大全实用标准文档(二)多重共线性的处理1.先验信息法、变量变换法①已知【模型1】有一先验信息:GDP3对CS的贡献是GDP1贡献的3倍。根据该先验信息,我们可以将变量CS和GDP2作变量取对数变换,作出回归模型,判断是否消除了多重共线性。根据该先验信息,请提出一个对模型变量变换的方法,消除模型多重共线性。DependentVariable:LOG(CS)Method:LeastSquaresDate:05/20/14Time:20:00Sample:19782005Inc

7、ludedobservations:28CoefficientStd.Errort-StatisticProb.  LOG(GDP2)0.6930370.03025722.904930.0000GDP1+3*GDP32.38E-055.55E-064.2826050.0002C0.4329670.1745942.4798440.0202R-squared0.991675    Meandependentvar5.369302AdjustedR-squared0.991009    S.D.dependentvar1.3

8、19281S.E.ofregression0.125097    Akaikeinfocriterion-1.218493Sumsquaredresid0.391233    Schwarzcriterion-1.075757Loglikelihood20.05890    Hannan-Quinncriter.-1.174857

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