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1、 . . . . 西南科技大学Southwest University of Science and Technology经济管理学院计量经济学实验报告 多重共线性模型的检验专业班级：国贸0702姓名：麦晓俊学号： 20072152任课教师：龙林成绩：多重共线性模型的检验和处理实验目的：掌握多重共线性模型的检验和处理方法。实验要求：了解辅助回归检验，解释变量相关系数检验等。试验用软件：Eviews实验原理：解释变量相关系数检验和辅助回归检验等。实验容：1、 实验用样本数据：研究某国经济试拟合如下线性回归模型其中 Yt =消费， X2=工资收入，X3=非工资、非农业收入，X4=农业收入。其中相关
2、数据如下表（表1）：某国国民经济统计资料单位：10亿美元年份 Y X2 X3 X4年份 Y X2 X3 X41936 62.8 43.41 17.10 3.961946 95.7 76.73 28.26 9.761937 65.0 46.44 18.65 5.481947 98.3 75.91 27.91 9.31 1938 63.9 44.35 17.09 4.371948 100.3 77.62 32.30 9.851939 67.5 47.82 19.28 4.511949 103.2 78.01 31.39 7.211940 71.3 51.02 23.24 4.881950 108.
3、9 83.57 35.61 7.391941 76.6 58.71 28.11 6.371951 108.5 90.59 37.58 7.981945 86.3 87.69 30.29 8.961952 111.4 95.47 35.17 7.42注：1942-1944年为战争年代2、实验步骤：1、 参数估计，过程如下：（1）点击“File/New/Workfile”，屏幕上出现Workfile Range对话框，选择数据频率，在本例中应选择Undated or irrequar，在Start date里键入1，在End date里键入14，点击OK后屏幕出现“Workfile对话框（子窗口）
4、”。（2）在Objects菜单中点击New objects，在New objects选择Group，并在Name for Objects定义文件名，点击OK出现数据编辑窗口，按顺序键入数据。（3）点击“Quick/Estimate E”，在出现的估计对话框中，键入Y C X。然后点击OK，得如下输出结果（表2）。2、分析由F=37.68可知，模型从整体上看，家庭消费与解释变量之间线性关系显著。3、 检验计算解释变量之间的简单相关系数。Eviews过程如下：（1）在Quick菜单中选Group Statistics项中的Correlation命令。在出现Series List对话框时，直接输入X
5、2 X3 X4变量名，出现如下结果（表3）：（2）由表3可以看出，解释变量之间存在高度相关性。同时由表2也可以看出，尽管整体上线性回归拟合较好，但X2 X3 X4 变量的参数t值并不显著。说明模型中确实存在严重的多重共线性。4、修正（1）运用OLS方法逐一求Y对各个解释变量的回归。结合经济意义和统计检验选出拟合效果最好的一元线性回归方程。经分析，在三个一元回归模型中，消费Y与非工资、非农业收入X3的线性关系强，拟合程度好，即Y=19.2164+2.4888X3 (2.7830) （10.1380）R2=0.8955 F=102.78（2）逐步回归。将其余解释变量逐一代人上式，得如下几个模型：Y=19.2895+0.4414X2+1.3799X3（3.0117）（1.7168）（2.0148） R2=0.9175 F=61.2010在上式中，X2对Y的影响并不显著，故将X2删去，得到如下模型（表4）：Y=19.2164+2.4888X3(2.7830) (10.1379)R2=0.8954 F=102.78经过上述逐步回归分析，说明Y对解释变量X3的回归模型（一元回归）为最优。实验体会：5 / 5