多重共線性實(shí)驗(yàn)

1、實(shí)驗(yàn)實(shí)驗(yàn)1 多重共線性多重共線性1 模型設(shè)定模型設(shè)定 設(shè)定影響我國國內(nèi)旅游收入（設(shè)定影響我國國內(nèi)旅游收入（Y）的主要因素為國內(nèi)旅游人數(shù)）的主要因素為國內(nèi)旅游人數(shù)（X1）、城鎮(zhèn)居民旅游人均花費(fèi)（）、城鎮(zhèn)居民旅游人均花費(fèi)（X2）、農(nóng)村居民旅游人均花費(fèi)）、農(nóng)村居民旅游人均花費(fèi)（X3）、公路里程（）、公路里程（X4）、鐵路里程（）、鐵路里程（X5）。）。 構(gòu)造以下形式的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型：構(gòu)造以下形式的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型：01122334455tttttttYXXXXX2 參數(shù)估計(jì)參數(shù)估計(jì)（1）創(chuàng)建工作文件）創(chuàng)建工作文件啟動(dòng)啟動(dòng)Eviews，在主菜單依次點(diǎn)擊，在主菜單依次點(diǎn)擊【File】-【New】-【W(wǎng)or

2、kfile】，在彈出在對(duì)話框中選取在彈出在對(duì)話框中選取【Annual】，并輸入開始時(shí)間和結(jié)束時(shí)間。，并輸入開始時(shí)間和結(jié)束時(shí)間。（2）輸入數(shù)據(jù)）輸入數(shù)據(jù)在命令窗口輸入在命令窗口輸入Data Y X1 X2 X3 X4 X5，并回車，將數(shù)據(jù)輸入，并回車，將數(shù)據(jù)輸入對(duì)應(yīng)序列中。對(duì)應(yīng)序列中。（3）估計(jì)參數(shù)）估計(jì)參數(shù)【Quick】-【Estimate Equation】，在文本框中輸入，在文本框中輸入“Y C X1 X2 X3 X4 X5”，選擇，選擇“LS-Least Squares”,點(diǎn)擊點(diǎn)擊【OK】。從回歸結(jié)果可以看出，調(diào)整可決系數(shù)高達(dá)從回歸結(jié)果可以看出，調(diào)整可決系數(shù)高達(dá)0.996，F(xiàn)檢驗(yàn)也通過顯

3、著性檢驗(yàn)也通過顯著性檢驗(yàn)，說明模型擬合較好，且系數(shù)整體顯著。但公路里程（檢驗(yàn)，說明模型擬合較好，且系數(shù)整體顯著。但公路里程（X4）未通）未通過顯著性檢驗(yàn)，且其系數(shù)為負(fù)，與理論和一般現(xiàn)實(shí)相悖。因此，可以過顯著性檢驗(yàn)，且其系數(shù)為負(fù)，與理論和一般現(xiàn)實(shí)相悖。因此，可以初步判斷變量之間可能存在一定的多重共線性，下面將通過其相關(guān)系初步判斷變量之間可能存在一定的多重共線性，下面將通過其相關(guān)系數(shù)矩陣進(jìn)行進(jìn)一步的判斷。數(shù)矩陣進(jìn)行進(jìn)一步的判斷。3 檢驗(yàn)多重共線性檢驗(yàn)多重共線性相關(guān)系數(shù)檢驗(yàn)法相關(guān)系數(shù)檢驗(yàn)法在工作文件窗口同時(shí)選擇在工作文件窗口同時(shí)選擇“X1 X2 X3 X4 X5”，在藍(lán)色區(qū)域上面單擊，在藍(lán)色區(qū)域上面

4、單擊右鍵，選擇右鍵，選擇【Open】-【as Group】。在彈出的窗口中單擊工具欄在彈出的窗口中單擊工具欄【View】，依次選擇，依次選擇【Covariance Analysis，在彈出的對(duì)話框中勾選，在彈出的對(duì)話框中勾選【Correlation】，點(diǎn)擊，點(diǎn)擊【OK】 由相關(guān)系數(shù)矩陣可以看出，除了由相關(guān)系數(shù)矩陣可以看出，除了X1與與X3和和X3與與X4的相關(guān)系的相關(guān)系數(shù)較低（但也在數(shù)較低（但也在0.6左右）外，其它解釋變量之間的相關(guān)系數(shù)都很左右）外，其它解釋變量之間的相關(guān)系數(shù)都很高，其中高，其中X1與與X4之間的相關(guān)系數(shù)高達(dá)之間的相關(guān)系數(shù)高達(dá)0.9569，存在高度相關(guān)性。，存在高度相關(guān)性。因

5、此，可以判斷原模型存在嚴(yán)重多重共線性。因此，可以判斷原模型存在嚴(yán)重多重共線性。 采用逐步回歸法來修正多重共線性采用逐步回歸法來修正多重共線性（1）首先確定一個(gè)最優(yōu)的回歸方程。即從）首先確定一個(gè)最優(yōu)的回歸方程。即從X1、X2、X3、X4、X5中選擇解釋中選擇解釋Y最好的那個(gè)解釋變量來建立最優(yōu)回歸模型。最好的那個(gè)解釋變量來建立最優(yōu)回歸模型。分別做分別做Y對(duì)對(duì)X1、X2、X3、X4、X5的回歸，得到如下的回歸結(jié)果。的回歸，得到如下的回歸結(jié)果。4 修正多重共線性修正多重共線性Y對(duì)對(duì)X1的回歸結(jié)果的回歸結(jié)果Y對(duì)對(duì)X2的回歸結(jié)果的回歸結(jié)果Y對(duì)對(duì)X3的回歸結(jié)果的回歸結(jié)果Y對(duì)對(duì)X4的回歸結(jié)果的回歸結(jié)果Y對(duì)對(duì)X

6、5的回歸結(jié)果的回歸結(jié)果 由以上可知，以由以上可知，以X1為解釋變量的一元線性回歸模型擬合的最好，為解釋變量的一元線性回歸模型擬合的最好，調(diào)整可決系數(shù)最大，所以可以把模型調(diào)整可決系數(shù)最大，所以可以把模型作為最優(yōu)回歸模型作為最優(yōu)回歸模型011tttYX（1） 在模型（在模型（1）的基礎(chǔ)上，分別加入其它解釋變量進(jìn)行回歸，進(jìn)）的基礎(chǔ)上，分別加入其它解釋變量進(jìn)行回歸，進(jìn)而確定擬合優(yōu)度最好的二元回歸模型。做法為而確定擬合優(yōu)度最好的二元回歸模型。做法為【Estimate】-【Equation Specification】，在文本框中輸入，在文本框中輸入“Y C X1 X2”，點(diǎn)擊點(diǎn)擊【OK】?；貧w結(jié)果如下：

7、?；貧w結(jié)果如下：用類似的方法分別加入用類似的方法分別加入X2，X3，X4，X5,得到如下回歸結(jié)果：得到如下回歸結(jié)果：Y對(duì)對(duì)X1和和X3的回歸結(jié)果的回歸結(jié)果Y對(duì)對(duì)X1和和X4的回歸結(jié)果的回歸結(jié)果Y對(duì)對(duì)X1和和X5的回歸結(jié)果的回歸結(jié)果 經(jīng)對(duì)比發(fā)現(xiàn)，新加入經(jīng)對(duì)比發(fā)現(xiàn)，新加入X2的方程的調(diào)整可決系數(shù)改進(jìn)最大，的方程的調(diào)整可決系數(shù)改進(jìn)最大，而且，而且，X1與與 X2的的t檢驗(yàn)都是顯著的，因此選擇保留檢驗(yàn)都是顯著的，因此選擇保留X2。2R=0.9935 （3）在包含）在包含X1與與X2的二元線性回歸方程的基礎(chǔ)上，再逐個(gè)加的二元線性回歸方程的基礎(chǔ)上，再逐個(gè)加入其它解釋變量進(jìn)行回歸，結(jié)果如圖所示：入其它解釋變

8、量進(jìn)行回歸，結(jié)果如圖所示：Y對(duì)對(duì)X1、X2和和X3的回歸結(jié)果的回歸結(jié)果Y對(duì)對(duì)X1、X2和和X4的回歸結(jié)果的回歸結(jié)果Y對(duì)對(duì)X1、X2和和X5的回歸結(jié)果的回歸結(jié)果 從以上三個(gè)輸出結(jié)果可以看出，雖然加入從以上三個(gè)輸出結(jié)果可以看出，雖然加入X3后，調(diào)整可決系后，調(diào)整可決系數(shù)有所改進(jìn)，但其數(shù)有所改進(jìn)，但其t檢驗(yàn)是不顯著的；加入檢驗(yàn)是不顯著的；加入X4后，不但調(diào)整可決系后，不但調(diào)整可決系數(shù)沒有改進(jìn)，而且數(shù)沒有改進(jìn)，而且t檢驗(yàn)也是不顯著的；加入檢驗(yàn)也是不顯著的；加入X5后，盡管調(diào)整可決后，盡管調(diào)整可決系數(shù)有所改進(jìn)，但其系數(shù)有所改進(jìn)，但其t檢驗(yàn)也是不顯著的，甚至出現(xiàn)了檢驗(yàn)也是不顯著的，甚至出現(xiàn)了X5系數(shù)為負(fù)系

9、數(shù)為負(fù)數(shù)，明顯不合理。數(shù)，明顯不合理。 至此，逐步回歸可以終止，說明至此，逐步回歸可以終止，說明X3、X4和和X5引起多重共線性，引起多重共線性，應(yīng)當(dāng)予以剔除。最后，通過修正嚴(yán)重多重共線性影響的回歸結(jié)果為：應(yīng)當(dāng)予以剔除。最后，通過修正嚴(yán)重多重共線性影響的回歸結(jié)果為：Y = -3493.24 + 0.0409 X1 + 5.1543 X2SE 264.6702 0.0027 0.6703 R2 =0.9945 t -13.1984 15.2573 7.6899 p 0.0000 0.0000 0.00002R=0.9935 F = 1001.284 p = 0.0000 作業(yè)假定影響我國糧食產(chǎn)量

10、（假定影響我國糧食產(chǎn)量（y）的因素有農(nóng)業(yè)化肥施用量（）的因素有農(nóng)業(yè)化肥施用量（x1）、糧食）、糧食播種面積（播種面積（x2）、成災(zāi)面積（）、成災(zāi)面積（x3）、農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力（）、農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力（x4）、農(nóng)業(yè)勞）、農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力（動(dòng)力（x5），數(shù)據(jù)見表。），數(shù)據(jù)見表。1、以、以y為被解釋變量，為被解釋變量，X1-X5為解釋變量建立多元線性回歸模型，并為解釋變量建立多元線性回歸模型，并運(yùn)用運(yùn)用EViews6.0軟件采用軟件采用OLS估計(jì)模型，并根據(jù)回歸結(jié)果初步判斷是否估計(jì)模型，并根據(jù)回歸結(jié)果初步判斷是否存在多重共線性，如果懷疑模型存在多重共線性，請(qǐng)運(yùn)用相關(guān)系數(shù)矩存在多重共線性，如果懷疑模型存在多重共線性，請(qǐng)運(yùn)用相關(guān)系數(shù)矩陣法進(jìn)一步檢驗(yàn)之陣法進(jìn)一步檢驗(yàn)之.2、如果經(jīng)檢