计量经济学实验四.docx
《计量经济学实验四.docx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《计量经济学实验四.docx（8页珍藏版）》请在冰豆网上搜索。
计量经济学实验四
实验报告
课程名称：
计量经济学
实验项目：
实验四多重共线性模型的
检验和处理
实验类型：
综合性□设计性□验证性
专业班别：
*****
姓名：
ever
学号：
*******
实验课室：
厚德楼A203
指导教师：
石立
实验日期：
2014.05.19
广东商学院华商学院教务处制
一、实验项目训练方案
小组合作：
是□否
小组成员：
无
实验目的：
掌握多重共线性模型的检验和处理方法：
实验场地及仪器、设备和材料
实验室：
普通配置的计算机，Eviews软件及常用办公软件。
实验训练内容（包括实验原理和操作步骤）：
【实验原理】
多重共线性的检验：
直观判断法（R2值、t值检验）、简单相关系数检验法、方差扩大因子法（辅助回归检验）
多重共线性的处理：
先验信息法、变量变换法、逐步回归法
【实验步骤】
（一）多重共线性的检验
1.直观判断法（R2值、t值检验）
根据广东数据（见附件1），先分别建立以下模型：
【模型1】财政收入CS对第一产业产值GDP1、第二产业产值GDP2和第三产业产值GDP3的多元线性回归模型；
（请对得到的图表进行处理，以上在一页内）
【模型2】固定资产投资TZG对固定资产折旧ZJ、营业盈余YY和财政支出CZ的多元线性回归模型。
观察模型结果，初步判断模型自变量之间是否存在多重共线性问题。
【模型1】
判定系数
很高，方程很显著，但三个参数t检验值两个不显著，有一个较显著，其中一个参数估计值还是负的，不符合经济理论，显然，出现了严重的多重共线性。
【模型2】
估计方程的判定系数
很高，方程显著性F检验也显著，但只有两个参数显著性t检验比较显著，这与很高的判定系数不相称，出现了严重的多重共线性。
2.简单相关系数检验法
分别计算【模型1】和【模型2】的自变量的简单相关系数。
【模型1】
GDP1
GDP2
GDP3
GDP1
1
0.9250824826212782
0.9129361704221402
GDP2
0.9250824826212782
1
0.9948554362967155
GDP3
0.9129361704221402
0.9948554362967155
1
【模型2】
ZJ
YY
CZ
ZJ
1
0.9745405254134045
0.9966602320766058
YY
0.9745405254134045
1
0.977920095014851
CZ
0.9966602320766058
0.977920095014851
1
（请对得到的图表进行处理，以上在一页内）
根据计算的简单相关系数，判断模型是否存在多重共线性。
【模型1】
可以看出三个解释变量GDP1、GDP2和GDP3之间高度相关，必然存在严重的多重共线性。
【模型2】
可以看出三个解释变量ZJ、YY和CZ之间也高度相关，特别是ZJ和ZC之间高度相关，必然存在严重的多重共线性。
3.方差扩大因子法（辅助回归检验）
分别建立【模型1】和【模型2】的辅助回归。
计算各模型各个自变量的方差扩大因子（只需将计算的结果以表格形式列出即可）。
【模型1】
rj2
VIF
gdp1
0.861095
7.199163
gdp2
0.991441
116.8316
gdp3
0.990116
101.1707
【模型2】
rj2
VIF
zj
0.993332
149.9681
yy
0.95633
22.89883
cz
0.994207
172.6268
根据以上结果，确定模型是否存在严重的多重共线性。
【模型1】
三个回归方程均高度显著，第一第二个存在严重的多重共线性。
【模型2】
三个回归方程均高度显著，第一第二个存在严重的多重共线性。
解释变量之间的相关系数检验也证实这一点。
（请对得到的图表进行处理，以上在一页内）
（二）多重共线性的处理
1.先验信息法、变量变换法
①已知【模型1】有一先验信息：
GDP3对CS的贡献是GDP1贡献的3倍。
根据该先验信息，我们可以将变量CS和GDP2作变量取对数变换，作出回归模型，判断是否消除了多重共线性。
根据该先验信息，请提出一个对模型变量变换的方法，消除模型多重共线性。
得到回归方程为
LOG（CS）=0.693221*LOG（GDP2）+2.372361e-05*（GDP1+3*GDP3）+0.432021
基本消除了多重共线性。
（请对得到的图表进行处理，以上在一页内）
②已知【模型2】有一先验信息：
在企业折旧资金和营业盈余资金主要是会计账面对区别，资金常常是混在一起用的，不区分折旧资金和营业盈余资金的使用，因此我们可以将ZJ和YY加起来作为一个大的变量使用。
使用该先验信息，作回归模型，根据模型结果，判断是否消除了多重共线性。
得到回归方程为
TZG=0.4612078652119446*（ZJ+YY）+1.069667326813857*CZ+30.6306268397
基本消除了多重共线性。
（请对得到的图表进行处理，以上在一页内）
2.逐步回归方法
现研究中国的能源消费需求问题：
理论上认为影响能源消费需求总量的因素主要有经济发展水平、收入水平、产业发展、人民生活水平提高、能源转换技术等因素。
为此，收集了中国能源消费总量Y（万吨标准煤）、国内生产总值（亿元）X1（代表经济发展水平）、国民总收入（亿元）X2（代表收入水平）、工业增加值（亿元）X3、建筑业增加值（亿元）X4、交通运输邮电业增加值（亿元）X5（代表产业发展水平及产业结构）、人均生活电力消费（千瓦小时）X6（代表人民生活水平提高）、能源加工转换效率（%）X7（代表能源转换技术）等在1985-2002年期间的统计数据（见附件2：
中国的能源消费需求相关数据）。
①建立中国能源消费需求的多元回归模型。
②根据建立的模型，判断是否有多重共线性的问题。
并使用直观判断法（R2值、t值检验）、简单相关系数检验法、方差扩大因子法（辅助回归检验）对模型多重共线性问题进行检验。
③如果存在多重共线性的问题，使用逐步回归法处理模型的多重共线性问题。
R
=0.939758，相关系数较高，t值检验有些通不过，固存在严重的多重共线性
rj2
VIF
X1
0.999988202
84761.04549
X2
0.999988022
83488.41715
X3
0.999668377
3015.475971
X4
0.999007327
1007.381057
X5
0.998762204
807.887557
X6
0.999078212
1084.848628
X7
0.815112895
5.40870604
（请对得到的图表进行处理，以上在两页内）
二、实验总结与评价
实验总结（包括实验数据分析、实验结果、实验过程中出现的问题及解决方法等）：
见实验步骤中。
对实验的自我评价：
根据以上实验操作的实践，谈谈自己的感受；（50字左右）
通过这次试验，掌握了多重线性模型的检验和处理的方法，了解辅助回归检验和掌握
值和t值检验及解释变量相关系数检验。
可是因为练习量不充足，所以操作起来会很慢很不熟练，看来在平时也要多多操作了。
指导教师评语：
学生实验成绩评定：
指导教师签名：
日期：
年月日
升级会员 