计量经济学Eviews多重共线性实验报告附详图参考

1、word实 验 报 告课程名称计量经济学实验项目名称多重共线性班级与班级代码专业任课教师学号：姓名：实验日期：20xx年 05 月11 日word广东商学院教务处制姓名实验报告成绩评语：指导教师（签名）年月日word说明：指导教师评分后，实验报告交院（系）办公室保存。计量经济学实验报告一、实验目的：掌握多元线性回归模型的估计方法、掌握多重共线性模型的识别和修正。二、实验要求：应用教材第127 页案例做多元线性回归模型，并识别和修正多重共线性。三、实验原理：普通最小二乘法、简单相关系数检验法、综合判断法、逐步回归法。四、预备知识：最小二乘法估计的原理、t 检验、 F 检验、 R2 值。五、实验步

2、骤1、选择数据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标准煤总量、国民总收入、国内生产总值 GDP、工业增加值、建筑业增加值、交通运输邮电业增加值、人均生活电力消费、能源加工转换效率等 1985 2007 年的统计数据。本题旨在通过建立这些经济变量的线性模型来说明影响能源消费需求总量的原因。主要数据如下：19852007 年统计数据年份能源消费国民国内生工业建筑业交通运输邮电人均生活能源加工总收入产总值增加值增加值增加值电力消费转换效率yX1X2X3X4X5X6X71985766829040.

3、790163448.7417.9406.921.368.2919868085010274.410275.23967525.7475.623.268.3219878663212050.612058.64585.8665.8544.926.467.4819889299715036.815042.85777.281066131.266.5419899693417000.916992.3648479478635.366.5119909870318718.318667.86858859.41147.542.467.2199110378321826.221781.58087.11015.11409.746

4、.965.9199210917026937.326923.510284.514151681.854.666.0019931159933526035333.9141882266.52205.661.267.32199412273748108.548197.919480.72964.72898.372.765.2199513117659810.560793.724950.63728.83424.183.571.05199613894870142.571176.629447.64387.44068.593.171.519971377987765344621.64593101

5、.869.23199813221483024.384402.334018.44985.85178.4106.669.4419991338318818989677.135861.55172.15821.8118.269.19200013855398000.599214.640033.65522.37333.4132.469.042001143199108068.2109655.243580.65931.78406.1144.669.032002151797119095.7120332.747431.36465.59393.4156.369.042003174990135174135822.854

6、945.57490.810098.4173.769.42004203227159586.7159878.3652108694.312147.6190.270.712005223319183956.1183084.876912.9 10133.810526.1216.771.082006246270213131.7211923.591310.911851.112481.1249.471.24word2007265583251483.2249529.9 107367.2 14014.114604.1274.971.25资料来源：中国统计年鉴 ，中国统计出版社2000 、 2008 年版。为分析 Y

7、 与 X1、 X2、 X3、 X4、 X5、 X6、 X7 之间的关系，做如下折线图：能源消费Y 在 1986 到 1996 年间缓慢增长，在96 至 98 年有短暂的下跌，但是98至 02 年开始缓慢回升，02 年到 06 年开始快速增长。国民总收入X1 和国内生产总值X2 以相同的趋势逐年缓慢增长。工业增加值X3 在 1985 年 -1999 年期间一直是缓慢增长，但在2000 年出现了急剧下降的现象， 2001 年又急剧增长，达到下降前的水平，2001 年以后开始缓慢增长。建筑业增长值x4、交通运输邮电业增加值x5、人均生活电力消费x6、能源加工转换效率x7 数值较低，但都以较平缓的方式

8、增长。2、设定并估计多元线性回归模型Yt12 X 2t3X 3t4 X 4 t5 X 5t6 X 6tut（ 2.1）2.1 录入数据，得到图。word2.2.1）采用 OLS 估计参数在主界面命令框栏中输入ls y c x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7回车，即可得到参数的估计结果。?28023.73 10.688885X1 12.43067X20.265643X322.60071X40.874955X5909.0161X 61444.437X7Yi(94945.12)(3.034175)(3.675319)(0.190824)10.19131)(2.953978)(345.5062)

9、(1382.319)t (0.295157)(3.522820)( 3.382201)(1.392080)(2.217646)(0.296195)(2.630969)(1.044938)R20.989801R20.985041F207.96df14word由此可见，该模型的可决系数为0.989801，修正的可决系数为0.985041，模型拟和很好，F 统计量为386.2196，回归方程整体上显著。可是其中的 lnX3 、 lnX4 、 lnX6 对 lnY 影响不显著 ,不仅如此， lnX2 、 lnX5 的参数为负值，在经济意义上不合理。所以这样的回归结果并不理想。3、多重共线性模型的识别点

10、击 Eviews 主画面的顶部的Quick/Group Statistics/Correlatios弹出对话框在对话框中输入解释变量x1、 x2、 x3 、 x4、 x5、 x6、 x7 ，点击 OK ，即可得出相关系数矩阵（同图2.2.3）。从相关系数矩阵可以看出，解释变量 x1、 x2、 x3、 x4、 x5、 x6、 x7 相互之间的相关系数较高，解释变量之间存在多重共线性。4、 多重共线性模型的修正3.多重共线性模型的修正使用逐步回归法进行修正。第一步： 运用 OLS 方法分别求 Y 对各解释变量进行一元回归， 分别求 Y 对各解释变量x1、 x2、 x3、 x4 、 x5、 x6、

11、x7 进行一元回归。回归结果详下图。再结合经济意义和统计检验选出拟合效果最好的一元线性回归方程。wordwordword2通 过 上 面 7个 图 进 行对 比 分 析 ， 依 据 调 整 后 可决 系 数 R最 大 原 则， 选 取x12（ R =0.969514 ）作为进入回归模型的第一个解释变量，形成一元回归模型。第二步：逐步回归。将剩余解释变量分别加入模型，结果如下：wordword经比较，可以发现加入X2、 X5、X6、X7 后参数的符号与预期相反,不符合经济意义，且t检验部显著。而加入X4 后变化并不显著，只有加入X3 后修正的可决系数有所提高,而且参数符号的经济意义合理,而且参数

12、的t 检验，在 =0.1 ，t(0.05,15)=1.753 时显著， 所以保留X3。再加入其他新变量逐步回归。wordword当加入 X2 时，虽然 R-2 有所增加， 但其系数的符号与预期相反且参数的t 检验不显著；加入 X4 后，各参数的t 检验不显著；加入X5 后，虽然R-2 有所增加，但是但其系数的符号与预期相反且参数的t 检验不显著；加入X6、 X7 后，其系数的符号与预期相反且参数的t 检验不显著 ,这说明主要是X2、 X4、 X5、 X6、 X7 引起了多重共线性，应予以剔除。wordY=80927.77+0.5512X1+0.4349X3t=(28.6903) (5.3587

13、) (1.8308)R2 =0.9751R2 = 0.9726 F= 391.2352 DW= 0.6938这说明，在其他因素不变的情况下，当国民总收入X1 每增加 1 亿元，工业增加值X3每增加 1 亿元时，平均说来能源消费标准煤总量将分别增加0.5512 万吨、 0.4349 万吨。这说明 , 国民总收入对能源消费标准煤总量的影响, 比工业增加值对能源消费标准煤总量的影响要大。卫生管理制度1总则1.1为了加强公司的环境卫生管理，创造一个整洁、文明、温馨的购物、办公环境，根据公共场所卫生管理条例的要求，特制定本制度。1.2集团公司的卫生管理部门设在企管部，并负责将集团公司的卫生区域详细划分到

14、各部室，各分公司所辖区域卫生由分公司客服部负责划分，确保无遗漏。2卫生标准2.1室内卫生标准2.1.1地面、墙面：无灰尘、无纸屑、无痰迹、无泡泡糖等粘合物、无积水，墙角无灰吊、无蜘蛛网。2.1.2门、窗、玻璃、镜子、柱子、电梯、楼梯、灯具等，做到明亮、无灰尘、无污迹、无粘合物，特别是玻璃，要求两面明亮。2.1.3柜台、货架：清洁干净，货架、柜台底层及周围无乱堆乱放现象、无灰尘、无粘合物，货架顶部、背部和底部干净，不存放杂物和私人物品。2.1.4购物车（筐）、直接接触食品的售货工具（包括刀、叉等） ：做到内外洁净，无污垢和粘合物等。购物车（筐）要求每天营业前简单清理，周五全面清理消毒；售货工具要

15、求每天消毒，并做好记录。2.1.5商品及包装：商品及外包装清洁无灰尘（外包装破损的或破旧的不得陈列）。2.1.6收款台、服务台、办公橱、存包柜：保持清洁、无灰尘，台面和侧面无灰尘、无灰吊和蜘蛛网。桌面上不得乱贴、乱画、乱堆放物品，用具摆放有序且干净，除当班的购物小票收款联外，其它单据不得存放在桌面上。2.1.7垃圾桶：桶内外干净，要求营业时间随时清理，不得溢出，每天下班前彻底清理，不得留有垃圾过夜。2.1.8窗帘：定期进行清理，要求干净、无污渍。2.1.9吊饰：屋顶的吊饰要求无灰尘、无蜘蛛网，短期内不适用的吊饰及时清理彻底。 2.1.10内、外仓库：半年彻底清理一次，无垃圾、无积尘、无蜘蛛网等

16、。2.1.11室内其他附属物及工作用具均以整洁为准，要求无灰尘、无粘合物等污垢。2.2室外卫生标准2.2.1门前卫生：地面每天班前清理，平时每一小时清理一次，每周四营业结束后有条件的用水冲洗地面（冬季可根据情况适当清理） ，墙面干净且无乱贴乱画。2.2.2院落卫生：院内地面卫生全天保洁，果皮箱、消防器械、护栏及配电箱等设施每周清理干净。垃圾池周边卫生清理彻底，不得有垃圾溢出。2.2.3绿化区卫生：做到无杂物、无纸屑、无塑料袋等垃圾。3清理程序3.1室内和门前院落等区域卫生： 每天营业前提前 10 分钟把所管辖区域内卫生清理完毕，营业期间随时保洁。下班后 5-10 分钟清理桌面及卫生区域。3.2绿化区卫生：每周