第4章课程论文多重共线性模型的检验与处理

《第4章课程论文多重共线性模型的检验与处理》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在行业资料-天天文库。

1、多重共线性模型的检验与处理一、研究的目的和要求1）研究的目的中国钢材工业自新中国成立以来，历经起伏，虽然目前中国钢铁工业已形成具有相当规模，布局比较合理，大、中、小型企业相结合，行业比较完整的工业体系，但是钢材行业在现在有进入低速增长的趋势，面临供大于求，同质无序竞争，效益下滑的严峻局面。在此背景下，寻找正确的钢材产量的预测模型，改变追求规模和产量的观念，给如何控制产量，优化产品提供了一定的参考。本实验的目的在于建立并检验我国钢材产量预测模型，检验其多重共线性，并加以补救并得出正确的预测模型。2）研究的具体内容本实验主要

2、研究并建立检验我国钢材产量预测模型，检验其多重共线性，并加以补救并得出正确的预测模型。二、模型设定经分析，影响我国的钢材产量的主要因素除了生铁产量和发电量外，还可能和固定资产投资、国内生产总值、铁路运输量有关。为此，为考虑的影响因素主要有生铁产量X1和发电量X2、固定资产投资X3、国内生产总值X4、铁路运输量X5，为此设定了如下形式的计量经济模型：其中Yt为第t年的钢材产量（万吨）；生铁产量X1（万吨）;发电量X2（亿千瓦时）;固定资产投资X3（亿元）;国内生产总值X4（亿元）;铁路运输量X5（万吨）。为估计模型中的参数

3、，收集1978－1997年我国钢材产量及其它相关经济变量统计资料，如表1：表1我国钢材产量及其它相关经济变量统计资料年份钢材产量Y生铁产量X1发电量X2固定资产投资X3国内生产总值X4铁路运输量X51978220834792566668.7232641101191979249736732820699.3640381118931980271638023006746.945181112791981267034173093638.2148621076731982292035513277805.95295113495198330

4、7237383514885.26593511878419843372400137701052.43717112407419853693438441071523.51896413070919864058506444951795.321020213563519874386550349732101.691196314065319884689570454522554.861492814494819894859582058482340.521690915148919905153623862122534185481506811991

5、5638676567753139.032161815289319926697758975394473.762663815762719937716895683956811.353463416266319948428974192819355.354675916309319958980105291007010702.975847816585519969338107231081312185.796788516880319979979115111135613838.9674463169734本实验数据来源于：《中国统计年鉴》。一、

6、估计参数利用Eviews软件，生成Yt、X1、X2、X3、X4、X5等数据，采用这些数据对模型进行OLS回归，输入命令：LSYtCX1X2X3X4X5可得到如下回归表格如下表2：表2OLS回归结果DependentVariable:YTMethod:LeastSquaresDate:05/20/15Time:10:16Sample:19781997Includedobservations:20VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.  C354.5884435.69680.

7、8138420.4294X10.0260410.1200640.2168920.8314X20.9945360.1364747.2873800.0000X30.3926760.0864684.5412710.0005X4-0.0854360.016472-5.1866490.0001X5-0.0059980.006034-0.9940190.3371R-squared0.999098    Meandependentvar5153.450AdjustedR-squared0.998776    S.D.dependent

8、var2512.131S.E.ofregression87.87969    Akaikeinfocriterion12.03314Sumsquaredresid108119.8    Schwarzcriterion12.33186Loglikelihood-114.3314    Hannan-Quinncrit