关于多重共线性模型的检验和克服

1、 关于多重共线性模型的检验和克服一、实验目的：掌握多重共线性模型的检验和处理方法二、实验原理：判定系数检验法、逐步回归法、解释变量相关系数的检验三、实验步骤：1创建一个打开软件，点击下中的，创建一个新的工作文件，打开中国粮食生产函数模型的数据，观察数据，发现数据是一组以年为单位的时间数据，所以选择，在中输入，在中输入，点击，生成后点击进行保存。2、输入数据点击下，输入、234六个变量，其中表示粮食产量，表示农业化肥施用量，表示粮食播种面积，表示成灾面积，表示农业机械总动力，表示农业劳动力。从中找到数据，复制粘贴到中的对应位置，点击进行保存。3利用估计模型参数令为被解释变量，、2、均为解释变量，

2、对被解释变量和所有解释变量用普通最小二乘法进行估计，点击进行保存。点击下的，输入对被解释变量和所有解释变量用普通最小二乘法进行估计，得结果如下：VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.C-12815.7514078.90-0.9102800.3806X16.2125620.7408818.3853730.0000X20.4213800.1269253.3199190.0061X3-0.1662600.059229-2.8070650.0158X4-0.0977700.067647-1.4452990.1740X5-0.0284250.202357

3、-0.1404710.8906R-squared0.982798Meandependentvar44127.11AdjustedR-squared0.975630S.D.dependentvar4409.100S.E.ofregression688.2984Akaikeinfocriterion16.16752Sumsquaredresid5685056.Schwarzcriterion16.46431Loglikelihood-139.5077F-statistic137.1164Durbin-Watsonstat1.810512Prob(F-statistic)0.000000表明模型从整

4、体上看粮食产量与解释变量之间线性关系显著。、多重共线性的检验：解释变量之间的相关系数矩阵表示粮食播种面积，表示成灾面积，为9调整后的较大，说明变量间存在多重共线性,表示粮食产量，表示农业化肥施用量,表示农业机械总动力，表示农业劳动力，为9说明拟合优度较高，为农业机械总动力，农业劳动力，与粮食产量的关系为正相关，而他们的系数却为负,所以并不合理，推测变量之间存在相关性。检验解释变量间的相关性，采用解释变量相关系数法进行检验，点击下的中的，输入，得出解释变量的相关系数，发现1的相关系数为，平方后大于，说明与存在高度相关性。5、多重共线性的处理：逐步回归法首先运用OLS方法逐一求Y对各个解释变量的回

5、归。点击下的，输入得到：a、关于Y=f(xl)Y=30867.31062+4.576114592*x1F=132.0666t=11.492R2=0.891941R2=0.885187b、关于Y=f(x2)Y=-33822.41419+0.6988798505*X2t=1.139590R2=0.075073c、关于Y=f(x3)=35712.86142+0.3499782775*X3t=1.742906R2=0.159563d、关于Y=f(x4)=31918.71828+0.3799666823*X4t=6.978587R2=0.752707e、关于Y=f(x5)=-28260.02281+2.

6、239614307*X5t=2.658762R2=0.306429R2=0.017265F=1.0298665R2=0.107036F=3.037721R2=0.737252F=48.7.67R2=0.263081F=7.06018 #发现与解释变量的判定系数最大，线性关系也最为显著，即把第一个模型作为基础方程。把引入基础方程，点击下的，输入得到：Y=-43872.27229+4.561055211*X1+0.6704913829*X2t=5.156760R2=0.961029R2=0.955833F=184.9504为9拟合优度较高，为1影响显著,解释变量保留在模型中。，再引入3用相同的方法

7、进行检验，得到：Y=-11978.18057+5.255935121*X1+0.408432175*X2-0.1946087795*X3引作为一个独立t=-3.568637R2=0.979593R2=0.975220F=224.0086 # 为6影响显著，作为为，拟合优度较高，一个独立解释变量保留在模型中。，再引入4用相同的方法进行检验，得到:Y=-13055.99863+6.167476407*X1+0.4160261327*X2-0.1686028853*X3-0.09448145178*X4t=-1.548172R2=0.982769R2=0.977468F=185.3683为，拟合优度

8、较高，为，小于，不显著，把从模型中去掉。再把引入基础方程，用相同的方法进行检验，得到：Y=-12815.75054+6.21256194*X1+0.4213801204*X2-0.1662595096*X3-0.09776959861*X4-0.02842514979*X5t=-0.140471R2=0.982798R2=0.97563F=0.97563 # #为，小于3不显著，把、的模型，点击下的为9拟合优度较高，从模型中去掉。所以模型中只包含、3选择只有、，得到Y=-11978.18057+5.255935121*X1+0.408432175*X2-0.1946087795*X3。四、实验结论：通过使用eviews软件进行多重共线性分析，最后的结果说明粮食产量与农业化肥施用量、粮食播种面积、成灾面积之间有着明显的联系，与农业机械