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的检验与补救

院（系）：

经济与管理学院

专业班级：

国贸09-1

姓名：

学号：

实验地点：

经管机房

实验日期：

2012年4月26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：

首先，把数据复制到EViews软件中新建的工作文件中，它是一个时间序列数据，年限为1994-2010。

其中，国内旅游收入为y,旅游人数x2,城镇居民人均旅游支出为x3，农村居民人均旅游支出为x4，公路里程为x5，铁路里程为x6。

从此处的估计方程中可以看出，F为282.6908，而P值很小，说明此模型具有总体显著性检验。

但有的t值却很小，x3与x5的系数为负，说明此模型具有多重共线性。

从此相关系数矩阵可以看出，系数之间很多相关系数都大于0.8，说明此模型具有多重共线性。

但有的t值却很小，说明具有多重共线性。

x3与x5的系数为负，x3代表城镇居民人均旅游支出，x5代表公路里程数，与国内旅游人数都应该是正相关的关系，这与实际经济情况不符合，说明此模型具有多重共线性。

R2=0.992278,但是观察相关系数矩阵，发现相关系数都小于R2，此方法观察不出多重共线性，此方法不准确。

做每一个解释对其余解释变量的回归：

A、做x2与其余解释变量的回归，可以看出，F值很大，P值很小，模型具有总体显著性，说明x2至少与其中一个变量有共线性。

B、做x3与其余解释变量的回归，可以看出，F值很大，P值很小，模型具有总体显著性，说明x3至少与其中一个变量有共线性。

C、做x4与其余解释变量的回归，可以看出，F值很大，P值很小，模型具有总体显著性，说明x4至少与其中一个变量有共线性。

D、做x5与其余解释变量的回归，可以看出，F值很大，P值很小，模型具有总体显著性，说明x5至少与其中一个变量有共线性。

E、做x6与其余解释变量的回归，可以看出，F值很大，P值很小，模型具有总体显著性，说明x6至少与其中一个变量有共线性。

首先把因变量与每个解释变量都做一次回归，再把各个模型的R2按从大到小排列，运用逐步回归。

Y与解释变量x2的回归：

Y与解释变量x3的回归：

Y与解释变量x4的回归：

Y与解释变量x5的回归：

Y与解释变量x6的回归：

X2：

R2=0.980348

X3：

R2=0.748028

X4：

R2=0.623896

X5：

R2=0.871122

X6：

R2=0.937175

按R2的大小排列解释变量：

X2>

X6>

X5>

X3>

X4

做y与x2和x6的回归：

此模型的F值很大，P值很小，说明模型具有总体显著性，而且X2与X6前面的系数都通过了T检验，说明系数具有统计显著性，X2与X6这两个变量应当保留。

此模型的F值很大，P值很小，说明模型具有总体显著性，但是X5前面的系数是负的，不符合经济学常理，所以舍弃。

此模型的F值很大，P值很小，说明模型具有总体显著性，但是X3前面的系数是负的，不符合经济学常理，所以舍弃。

此模型的F值很大，P值很小，说明模型具有总体显著性，但是2t的值小于2，而且p值大于0.1，所以没有通过T检验，说明系数不具有统计显著性，应舍弃。

所以，国内旅游收入Y只与国内旅游人数X2和铁路里程X6有关，而与城镇居民人均旅游支出X3和农村居民旅游支出X4和公路里程数X5无关。

成绩评定__________________________