Eviews多重共线性实验报告

计量经济学实验报告验和处理实验目的：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。容：1、实验用样本数据：

（1）模型的基本假设：Y=能源需求总量，X1=城镇化水平，X2=工业生产总值，X3=能源生产总量，X4=城镇居民家庭人均可支配收入，ut=其他因素。（2）模型的建立

3X3t

u2步骤：1、

参数估计，过程如下：里键入1，在Enddate里键入14，点击OK后屏幕出现“Workfile（2）在Objects菜单中点击Newobjects，在Newobjects选择口，按顺序键入数据。出结果。DependentVariable:YMethod:LeastSquaresDate:12/23/11 Time:21:01Sample:19902007Includedobservations:18VariableC

Coefficient10367.66-285.89380.6469980.948682-1.756808

Std.Error12763.15443.88020.2942630.0779742.346367

t-Statistic0.812312-0.6440792.19870812.16659-0.748735

Prob.0.43120.53070.04660.00000.4673R-squared 0.998515 Meandependentvar 154036.3AdjustedR-squaredS.E.ofregressionSumsquaredresidLoglikelihoodDurbin-Watsonstat

0.9980582166.57161022374-160.86831.433854

S.D.dependentvarAkaikeinfocriterionSchwarzcriterionF-statisticProb(F-statistic)

49161.7918.4298118.677142185.0090.0000002、分析通过上表，我们得到能源需求回归模型为将上述回归结果整理如下：(0.81) (-0.64) (2.20) (12.2) R2=0.999R20.998

F=2185.01其中括号内的数字是t值，回归系数估计值的显著性都很低，但这些因素都存在着因果关系。查F表得到F0.05（4,13）=3.18，故F=2185.01>3.18，回归方程显著。3、检验计算解释变量之间的简单相关系数。Eviews过程如下：

在Quick菜单中选GroupStatistics项中的Correlation命令。在出现SeriesList对话框时，直接输入X1X2X3X4变量名，出 现 如 下 结 果 一个表也可以看出，尽管整体上线性回归拟合较好，但X1X2X3X4变量的参数t值并不显著。表明模型中确实存在220.998严重的多重共线性。4、修正所以选取它、即 （-8.87）（75.281）R20.997R20.997

F=5667.77 R20.998R20.9978

F=3965.09可以看出，加入x2后，拟合优度均有所增加，参数估计的符号也是 (0.5) (2.68)(12.5) R2=0.998 说明存在严重的多重共线性，所以略去X4。220.998220.9978 (1.06)R.998

(-1.75)

(3.19)

(13.43)F=3007.55存在多重共线性，可以略去x1。 R20.998 关于X2、X3再次回归，得到如下结果DependentVariable:YMethod:LeastSquaresDate:12/23/11 Time:21:52Sample:19902007Includedobservations:18Variable

Coefficient0.3509570.961283

Std.Error0.0324580.010745

t-Statistic10.8126889.46635

Prob.0.00000.0000R-squared 0.997993 Meandependentvar 154036.3AdjustedR-squaredS.E.ofregressionSumsquaredresidLoglikelihoodDurbin-Watsonstat

0.9978682269.95682443180-163.57611.101518

S.D.dependentvarAkaikeinfocriterionSchwarzcriterionF-statisticProb(F-statistic)

49161.7918.3973518.496287957.8790.000000得