多重共线性的检验与修正.doc

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1、计量经济学实验报告成绩课程名称计量经济学指导教师苏卫东实验日期2014-6-24院(系)财政与金融学院专业班级金融二专实验地点实验楼八机房学生姓名单一芳学号8同组人无实验项目名称多重共线性的检验与修正一、实验目的和要求 1、理解多重共线性的含义与后果 2、掌握Eviews软件的操作和多重共线性的检验与修正  二、 实验原理 Eviews软件的操作和多重共线性的检验修正方法  三、 主要仪器设备、试剂或材料      Eviews软件,计算机  四、 实验方法与步骤 1、准备工作:建立工作文件,并输入数据 CREATE A 1974 1981; 

2、                 DATA Y X1 X2 X3 X4 X52、OLS估计:  LS Y C X1 X2 X3 X4 X5;   3、计算简单相关系数  COR X1 X2 X3 X4 X5     4、多重共线性的解决 LS Y C X1;          LS Y C X2;LS Y C X3; LS Y C X4; LS Y C X5; LS Y C X1 X3; LS Y C X1 X3 X2; LS Y C X1 X3 X4; LS Y C X1 X3 X5五、实验数据记录、处理及结果分析1、建立工作组,输入以下数据

3、:obsYX1X2X3X4X5197498.45560.2153.26.531.231.891975100.7603.111909.121.32.031976102.8668.05240.38.11.82.711977133.95715.47301.1210.12.0931978140.13724.2736110.932.393.291979143.11736.1342011.853.95.241980146.15748.91497.1612.285.136.831981144.6760.3250113.55.478.361982148.947

4、74.92529.215.296.0910.071983158.55785.3552.7218.17.9712.571984169.68795.5771.1619.6110.1815.121985162.14804.8811.817.2211.7918.251986170.09814.94988.4318.611.5420.591987178.69828.731094.6523.5311.6823.372、OLS估计LSYCX1X2X3X4X5DependentVariable:YMethod:LeastSquaresDate:06/24/14

5、Time:18:45Sample:19741987Includedobservations:14VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.  C-3.30.00144-0.0.9061X10.0.2.0.0660X20.0.1.0.0883X32.1.2.0.0658X43.2.1.0.2011X5-4.2.-2.0.0781R-squared0.    Meandependentvar142.7129AdjustedR-squared0.    S.D.dependentvar26.09805S.

6、E.ofregression5.    Akaikeinfocriterion6.Sumsquaredresid262.1144    Schwarzcriterion6.Loglikelihood-40.37320    F-statistic52.44910Durbin-Watsonstat1.    Prob(F-statistic)0.用Eviews进行最小二乘估计得,  Yˆ=-3.497+0.125X1+0.074X2+2.678X3+3.453X4-4.491X5   (-0.1) (2.1) (1.9) (2.1) (1.4) 

7、 (-2.0) R2=0.970, 2R=0.952, DW=1.97, F=52.53 其中括号内的数字是t值。给定显著水平α=0.05,回归系数估计值都没有显著性。查F分布表,得临界值为F0.05(5,8)=3.69,故F=52.53>3.69,回归方程显著。3、计算简单相关系数  COR X1 X2 X3 X4 X5  X1X2X3X4X5X1 1. 0. 0. 0. 0.X2 0. 1. 0. 0. 0.X3 0. 0. 1. 0. 0.X4 0. 0. 0. 1. 0.X5 0. 0. 0. 0. 1.r12=0.867, r13=0

8、.882, r14=0.852,  r15=0.821, r23=0.946,  r24=0.965, r25=0.983,  r34=0.941, 

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