计量经济学实验四.doc

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 专业班别： * 姓 名： ever 学 号： * 实验课室： 厚德楼A203 指导教师： 石立 实验日期： 2014.05.19 广东商学院华商学院教务处 制 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（R2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）【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，初步判断模型自变量之间是否存在多重共线性问题。【模型1】判定系数很高，方程很显著，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，显然，出现了严重的多重共线性。【模型2】估计方程的判定系数很高，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】GDP1GDP2GDP3GDP110.92508248262127820.9129361704221402GDP20.925082482621278210.9948554362967155GDP30.91293617042214020.99485543629671551【模型2】ZJYYCZZJ10.97454052541340450.9966602320766058YY0.974540525413404510.977920095014851CZ0.99666023207660580.9779200950148511（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数，判断模型是否存在多重共线性。【模型1】可以看出三个解释变量GDP1、GDP2和GDP3之间高度相关，必然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ZC之间高度相关，必然存在严重的多重共线性。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】rj2VIFgdp10.8610957.199163gdp20.991441116.8316gdp30.990116101.1707【模型2】rj2VIFzj0.993332149.9681yy0.9563322.89883cz0.994207172.6268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，第一第二个存在严重的多重共线性。【模型2】三个回归方程均高度显著，第一第二个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这一点。（请对得到的图表进行处理，以上在一页内）（二）多重共线性的处理1.先验信息法、变量变换法已知【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。得到回归方程为LOG(CS)=0.693221*LOG(GDP2)+2.372361e-05*(GDP1+3*GDP3)+0.432021基本消除了多重共线性。（请对得到的图表进行处理，以上在一页内）已知【模型2】有一先验信息：在企业折旧资金和营业盈余资金主要是会计账面对区别，资金常常是混在一起用的，不区分折旧资金和营业盈余资金的使用，因此我们可以将ZJ和YY加起来作为一个大的变量使用。使用该先验信息，作回归模型，根据模型结果，判断是否消除了多重共线性。得到回归方程为TZG=0.4612078652119446*(ZJ+YY)+ 1.069667326813857*CZ+30.6306268397基本消除了多重共线性。（请对得到的图表进行处理，以上在一页内）2.逐步回归方法现研究中国的能源消费需求问题：理论上认为影响能源消费需求总量的因素主要有经济发展水平、收入水平、产业发展、人民生活水平提高、能源转换技术等因素。为此，收集了中国能源消费总量Y (万吨标准煤)、国内生产总值(亿元)X1(代表经济发展水平)、国民总收入(亿元)X2(代表收入水平)、工业增加值(亿元)X3、建筑业增加值(亿元)X4、交通运输邮电业增加值(亿元)X5(代表产业发展水平及产业结构)、人均生活电力消费 (千瓦小时)X6(代表人民生活水平提高)、能源加工转换效率(%)X7(代表能源转换技术)等在1985-2002年期间的统计数据（见附件2：中国的能源消费需求相关数据）。建立中国能源消费需求的多元回归模型。根据建立的模型，判断是否有多重共线性的问题。并使用直观判断法（R2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）对模型多重共线性问题进行检验。如果存在多重共线性的问题，使用逐步回归法处理模型的多重共线性问题。R=0.939758，相关系数较高，t值检验有些通不过，固存在严重的多重共线性rj2 VIFX10.99998820284761.04549X20.99998802283488.41715X30.9996683773015.475971X40.9990073271007.381057X50.998762204807.887557X60.9990782121084.848628X70.8151128955.40870604（请对得到的图表进行处理，以上在两页内）二、实验总结与评价实验总结（包括实验数据分析、实验结果、实验过程中出现的问题及解决方法等）：见实验步骤中。对实验的自我评价：根据以上实验操作的实践