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文檔簡介

實驗三 多重共線性【實驗目的】掌握多重共線性問題出現的來源、后果、檢驗及修正的原理，以及相關的Eviews操作方法。【實驗內容】以計量經濟學學習指南與練習補充習題4-18為數據，練習檢查和克服模型的多重共線性的操作方法。【4-18】表4-3列出了被解釋變量及解釋變量，的時間序列觀察值。（1） 用OLS估計線性回歸模型，并采用適當的方法檢驗多重共線性；（2） 用逐步回歸法確定一個較好的回歸模型。表4-3YX1X2X3X46.040.15.5108636.040.34.794726.547.55.2108867.149.26.81001007.252.37.3991077.658.08.7991118.061.310.21011149.062.514.1971169.064.717.1931199.366.821.3102121【實驗步驟】（1） 建立線性回歸模型并檢驗多重共線性1、 建立模型利用表4-3數據分別建立關于、的散點圖（SCAT ）。 可以看到與、都呈現正的線性相關，與關系不明顯。首先建立一個多元線性回歸模型（LS C ）。輸出結果中，C、的系數都通不過顯著性檢驗。2、 檢驗多重共線性進一步選擇Covariance Analysis的Correlation，得到變量之間的偏相關系數矩陣，觀察偏相關系數。可以發現，與、的相關系數都在0.9以上，但輸出結果中，解釋變量、的回歸系數卻無法通過顯著性檢驗。認為解釋變量之間存在多重共線性。（2） 用逐步回歸法克服多重共線性1、 找出最簡單的回歸形式分別作與、間的回歸（LS C ）。即：(1) (1.64) (11.7)D.W.=1.6837(2) (17.9) (7.63)D.W.=0.6130(3) (2.14) (-1.19)D.W.=0.6471(4) (2.25) (6.30)D.W.=0.5961可見，受X1的影響最大，選擇(1)式作為初始的回歸模型。2、 逐步回歸將其他解釋變量分別導入上述初始回歸模型，尋找最佳回歸方程。為求簡明，先列出回歸結果如下表，過程截圖放在說明部分。CD.W.0.9420.1220.93831.68t值(1.64)(11.7)2.3230.0820.0800.96822.26t值(3.71)(5.22)(2.92)4.0370.0790.080-0.0160.96842.32t值(2.25)(5.01)(2.92)(-1.02)2.6860.0490.0960.0120.96652.03t值(3.42)(1.13)(2.79)(0.81)說明：第一步：在初始模型中引入，模型擬合優度提高，參數符號合理，且變量通過了t檢驗，D.W.檢驗值落在上界以上，表明不存在1階序列相關性；第二步，引入，擬合優度略微提高，但變量未通

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