1、单方程线性回归模型中多重共线性实 验 报 告课程名称： 计量经济学 实验项目名称：单方程线性回归模型中多重共线性的检验与补救院 （系）： 经济与管理学院 专业班级： 国贸09（2）班 姓 名： 学 号： 实验地点： 实验日期： 2012 年 04月 28日实验目的：掌握利用EViews软件对模型中存在的多重共线性进行检验和补救。实验内容：1、多重共线性的检验1）简单相关系数法2）综合统计检验法3）观察个别偏回归系数估计值的符号4）Klein法则5）辅助回归法2、多重共线性的补救措施逐步回归法实验方法、步骤和结果： 关于中国国内旅游市场发展的影响因素模型 经过初步分析，将因变量Y看成全国国内旅游
2、收入，解释变量分别为：国内旅游人数(X2) ，城镇居民人均旅游支出(X3)，农村居民人均旅游支出(X4)，并以公路里程(X5)和铁路里程(X6)作为相关基础设施的代表 新建工程文件后，做好数据录入等前期工作。在Eviews 中Quick主菜单下选择Estimate Equation,编辑公式。F=282.69,R2=0.992278.F与 R2都很高，P值很小，因此可判定此模型具有多重共线性。1、多重共线性的检验1）简单相关系数法将解释变量x2、 x3、x4、 x5、x6建组。并在建好的group中点击view菜单下的correlations,选择common sample.可以看出x2、x5
3、， x2、x6， x3、x6， x5、x6， 之间的相关系数都大于0.9，说明解释变量间存在多重共线性。2）综合统计检验法在OLS估计法下，F=282.69,R2=0.992278，P =0.00000.R2与F值很大，但t检验统计量的绝对值较小，这是多重共线性的经典征兆。3）观察个别偏回归系数估计值的符号因为，X2、X3、X4、X5、X6分别代表国内旅游人数，城镇居民人均旅游支出，农村居民人均旅游支出，公路里程和铁路里程。都应与国内旅游收入y成正相关。但是通过读表可知，x3、x5的偏回归系数估计值的符号为负。其经济含义不合理。 因此，可判定，此模型具有多重共线性。4）Klein法则复判定细数
4、R2与解释变量间的简单相关系数，并不存在rxixjR2的情况，所以此判别法对此模型判定无效。5）辅助回归法做每一个解释变量对其余解释变量的回归。在Quick主菜单下选择Estimate Equation,编辑公式。F检验中，F=91.977，p=0.0000.很小，说明具有总体显著性，x2至少与其中的一个解释变量具有共线性。做x3关于x2、x4、x5、x6的辅助回归。F检验中，F=20.496，p=0.000027很小，说明具有总体显著性，x3至少与其中的一个解释变量具有共线性。做x4关于x2、x3、x5、x6的辅助回归。F检验中，F=12.976，p=0.000257， 说明具有总体显著性，
5、x4至少与其中的一个具有共线性。做x5关于x2 x3 x4 x6的辅助回归。F检验中，F=43.46，p=0.0000.很小， 说明具有总体显著性，x5至少与其中的一个具有共线性。做x6关于x2 x3 x4 x5的辅助回归。F检验中，F=68.75，p=0.0000.很小，说明具有总体显著性，x6至少与其中的一个具有共线性。2、多重共线性的补救措施逐步回归法用因变量对每一个解释变量做简单回归，并将解释变量的重要性按可决系数大小排序。X2到x6的可决系数分别为：0.968、0.872、0.812、0.935、0.958。因此排序为x2、x6、x5、x3、x4。具体做法如下：Eviews中，Quick菜单下，选择estimate equation R2=0.9803引入新变量x6.做法同上。R2=0.9872 ,R2提高，系数的经济预期合理，回归参数的T值也具有统计显著性。保留。R2虽然有所提高，但是x5系数为负，不符合经济预期。舍弃。R2虽然有所提高，但是x3系数为负，不符合经济预期。舍弃。R2虽然有所提高，但是P值过大，不具有统计显著性，舍弃。因此只有和被保留，模型应该为：se=(2120.001) (0.006566) (383.9918)t=(-3.807734) (7.412493) (2.750650)=0.987243成绩评定_
