实验多重共线性

实验多重共线性第一页，共二十三页，编辑于2023年，星期二实验目的熟练应用EViews5进行多重共线性问题研究实例研究：定量分析影响中国旅游市场发展的主要因素，诊断并修正模型的共线性问题第二页，共二十三页，编辑于2023年，星期二实验命令汇总1、建立工作文件:file/new/workfile,并设定数据类型。2、数据输入（NewObject）:object/newobject/在Typeofobject中选择Group,并命名为shiyanyi(注：命名中不能包括汉字）,在“Group:SHIYANYIWorkfile”中按上行键“↑”即方向键“↑”至最上端，使之出现”obs”,输入“X2X3X4X5X6Y”;或者在EViews命令栏中直接输入:“dataX2X3X4X5X6Y”/回车。3、检验解释变量相关系数：Group/view/Correlation/CommonSample第三页，共二十三页，编辑于2023年，星期二3、参数估计：方法1：quick/estimateeqution/specification中输入YCX2x3x4，method选择LS；方法2：在EViews命令栏中直接输入:“LSYCX2x3x4”/回车。4、逐步回归法选取合适的变量：用上述参数估计的方法对以下几组中的变量分别回归。(1)LSYCX2LSYCX3LSYCX4LSYCX5LSYCX2LSYCX6LSYCX3X2LSYCX3X4LSYCX3X5LSYCX3X6(3)LSYCX3X5X2LSYCX3X5X4LSYCX3X5X6(4)LSYCX3X5X4X2LSYCX3X5X4X6

第四页，共二十三页，编辑于2023年，星期二模型设定研究对象：各种因素对中国旅游市场的影响变量设定：Yt:第t年全国旅游收入（亿元）X2:

国内旅游人数（万人/次）X3：城镇居民人均旅游支出（元）X4：农村居民人均旅游支出（元）X5：

公路里程（万公里）X6：

铁路公路里程（万公里）第五页，共二十三页，编辑于2023年，星期二研究背景

近年来，中国旅游业一直保持高速发展，成为国民经济新的增长点，在整个社会经济中的作用日益显现。中国旅游业在入境旅游外汇收入高速增长的同时国内旅游也在迅速增长。改革开放以来，特别是20世纪90年代以后，中国国内旅游收入年平均增长14.4％，远高于同期GDP9.76％的增长率。第六页，共二十三页，编辑于2023年，星期二数据选择

我们研究目的是各种因素对中国旅游市场的影响，规划中国未来旅游产业的发展，我们选择旅游事业发展最快的1994－2003年的统计数据数据来源：《中国统计年鉴》详细数据：计量经济学实验课课件数据第七页，共二十三页，编辑于2023年，星期二数据输入:采用“年度数据”—“Annual”第八页，共二十三页，编辑于2023年，星期二R2=0.995405,拟和优度较高，但当α＝0.05时，tα/2(n-k)=t0.025(10-6)=2.776，X2、X6系数的t检验不显著，而且X6系数符号与与其相反：可能存在严重的多重共线性第九页，共二十三页，编辑于2023年，星期二计算解释变量简单相关系数Correlation:相关性第十页，共二十三页，编辑于2023年，星期二相关系数矩阵由表中可以看到，各解释变量相互之间的相关系数较高，确实存在严重的多重共线性第十一页，共二十三页，编辑于2023年，星期二多重共线性的修正一、经验方法1.删除不重要的变量2.增大样本容量3.变换模型形式4.利用先验信息5.变量变换二、逐步回归法第十二页，共二十三页，编辑于2023年，星期二逐步回归法1.用被解释变量对每一个解释变量做简单回归。2.以对被解释变量显著且R2最大的解释变量所对应方程为基础，逐个引入其余解释变量。①新变量改进了校正的R2和F检验，且其他回归参数的t检验仍显著：保留该变量。②新变量未明显改进校正的R2和F检验，且对其他回归参数的t检验未带来什么影响：该变量多余。③新变量未明显改进校正的R2和F检验，且显著影响其他回归参数的数值或符号，致使通不过t检验：出现多重共线性。第十三页，共二十三页，编辑于2023年，星期二逐步回归法1.分别做Y对X2、X3、X4、X5、X6做一元回归第十四页，共二十三页，编辑于2023年，星期二变量X2X3X4X5X6参数估计量0.0842189.052117611.6672834.331852014.125t统计量8.66544013.159615.1968516.4671748.748437R20.9037190.9558440.7714760.8394360.905365校正的R20.8916840.9503240.7429100.8193650.893553其中X3的校正的R2最大，以X3为基础，顺次加入其他变量逐步回归第十五页，共二十三页，编辑于2023年，星期二2.分别引入其余变量第十六页，共二十三页，编辑于2023年，星期二变量X2X3X4X5X6校正的R2X3、X20.0298（2.151）6.194（4.284）0.965818X3、X48.017（5.748）1.717（0.858）0.948630X3、X56.737（6.644）10.907（2.658）0.971745X3、X67.851（2.909）285.115（0.4620）0.944908将比较，新加入的X5的校正的R2

＝0.971745，改进较大，且各参数的t检验显著，保留X5第十七页，共二十三页，编辑于2023年，星期二3.继续分别引入其余变量第十八页，共二十三页，编辑于2023年，星期二变量X2X3X4X5X6校正的R2X3、X5、X20.0091(0.423)6.3555(4.522)8.5643(1.215)0.967991X3、X5、X44.2158(3.944)3.2222(3.068)13.6284(4.692)0.987166X3、X5、X68.0982(4.078)12.9169(2.639)-424.413(-0.805)0.9702491.在X3、X5的基础上加入X4后，校正的R2明显增大，且各个系数t检验都显著，保留X4；2.加入X2后校正的R2下降，X5的t检验变得不显著3.加入X6后校正的R2下降，X6的t检验变得不合理第十九页，共二十三页，编辑于2023年，星期二4.继续分别引入其余变量第二十页，共二十三页，编辑于2023年，星期二变量X2X3X4X5X6校正的R2X3、X5、X4、X20.0075(0.516)3.9187(3.067)3.2001(2.852)11.6767(2.088)0.985378X3、X5、X4、X65.6987(4.173)3.2977(3.471)15.9684(5.263)-480.632(-1.535)0.9895311.加入X2后，没有改进，X2的t检验不显著；2.加入X6后，虽有所改进，但X6的t检验不显著，且参数为负值不合理，这说明X2、X6引起严重多重共线性，应剔除第二十一页，共二十三页，编辑于2023年，星期二YCX3X5X4-2441.0474.215813.62843.2223t-8.24453.94454.69233.0677回归结果