计量经济学多重共线性eviews处理
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第五次上机
第一部分 多重共线性检验 内容：多重共线与异方差、及检验与修正 一、 多重共线性检验与逐步回归建立模型
1．数据 P193,8.7 例(习题 7-17 表 7-8) 2．对原模型回归 LS LOG（Y） C 3．多重共线性检验 Klein 法则、观察法等 4．如果存在多重共线，估计辅助回归模型，确定哪些变量存在共线？ 5．逐步回归方法，剔除存在共线的变量，确定最终模型。 LOG（X2）LOG（X3） LOG（X4） LOG（X5）
2
二、多重共线性检验与参数约束法估计模型
1．数据
obs 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 X1 80 100 120 140 160 180 200 220 240 260 X2 810 1009 1273 1425 1693 1876 2052 2201 2435 2686 Y 70 65 90 95 110 115 120 140 155 150
1）消费支出(Y),个人财富(x2)和历史可支配收入水平(x1)有一定共线关系 2）可考虑使用参数约束法估计模型 2．原模型回归：ls y c x1 x2 （1）观察法：系数不显著，但 F 显著，判决系数大。 （2）辅助回归分析：Ls x1 型结论不可靠。 3．实际解决问题方法 1）可通过增加样本容量,看能否克服多重共线问题 obs 11 12 第五次上机 1 X1 X2 280 2898 300 3032 Y 170 185 x2 X2,x3 高度相关，个人财富和历史可支配收入水平有一定共线关系。原模
13 14
320 340
3208 3425
190 200
2）利用先验信息，参数约束(如可支配收入中，增加个人财富的比例为 X3=10.1*X2）,重新估计模型.
第二部分
目
异方差检验与修正
的：熟悉异方差有关检验及修正。
一、估计回归方程 P207 例 9-2 数据表 9-2 二、异方差检验
1． 图示法 ① 生成残差平方 ei 序列。Workfile 窗口中点击 GENR 按钮，弹出对话框，在对 话框中输入 e2=resid*resid。点击 OK 即可得出残差平方序列。 ②作散点图：点击 Quick/Graph/click，弹出对话框。在对话框中输入 X、E2， 点击 OK。弹出新对话框，在图表类型中（Graph type）中选择散点图（Scatter Diagram） ，点击 OK 即可得到图 2.Park 检验(P212,9.3.3 节,例 9-3) 3.Glejser 检验(P214,9.3.4,例 9-4) 4.White 检验(P215,9.3.5,例 9-5) 在 Y 对 X 回归时， 出现 Equation 窗口， 点击该窗口中 View /residual test/ White， 弹出结果框，直接给出了相关的统计量（F-statistic 和 Obs*R-squared） ，据此 判断。
弹出新对话框在图表类型中graphtype中选择散点图scatter5160169311061801876115diagram点击ok即可得到720020521202park检验p212933节例93822022011403glejser检验p214934例94924024351554white检验p215935例95102602686150回归时出现equation窗口点击该窗口中600aa00viewresidualtestwhite弹出结果框直接给出了相关的统计量fstatistic和obsrsquared据此判断
三、异方差性的修正
（一）加权最小二乘法(P219, 例 9-6) 加权最小二乘法的基本思想是寻求权重序列。例如：设权数
W = 1 e2
，生成权Байду номын сангаас序
列的一般步骤为： （1）回归模型获得残差序列； （2）在将其合成残差平方和序列， 进而生成权重序列。 （3）运用所得的合成残差平方和序列对各序列加权，获得估 计结果。具体操作如下 (1) LS Y C X (点击 resid（保存）); 生成残差序列； (2) GENR e2=resid^2; 计算残差平方和序列; (3) GENR W=1/e2; 生成权重序列； (4) 在命令行键入 LS (W=W) Y C X / 回车； 获得参数加权 （二）对原模型变换的方法(和（一）类似) （三）模型的对数变换(P221, 例 9-7)
第一部分 多重共线性检验 内容：多重共线与异方差、及检验与修正 一、 多重共线性检验与逐步回归建立模型
1．数据 P193,8.7 例(习题 7-17 表 7-8) 2．对原模型回归 LS LOG（Y） C 3．多重共线性检验 Klein 法则、观察法等 4．如果存在多重共线，估计辅助回归模型，确定哪些变量存在共线？ 5．逐步回归方法，剔除存在共线的变量，确定最终模型。 LOG（X2）LOG（X3） LOG（X4） LOG（X5）
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二、多重共线性检验与参数约束法估计模型
1．数据
obs 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 X1 80 100 120 140 160 180 200 220 240 260 X2 810 1009 1273 1425 1693 1876 2052 2201 2435 2686 Y 70 65 90 95 110 115 120 140 155 150
1）消费支出(Y),个人财富(x2)和历史可支配收入水平(x1)有一定共线关系 2）可考虑使用参数约束法估计模型 2．原模型回归：ls y c x1 x2 （1）观察法：系数不显著，但 F 显著，判决系数大。 （2）辅助回归分析：Ls x1 型结论不可靠。 3．实际解决问题方法 1）可通过增加样本容量,看能否克服多重共线问题 obs 11 12 第五次上机 1 X1 X2 280 2898 300 3032 Y 170 185 x2 X2,x3 高度相关，个人财富和历史可支配收入水平有一定共线关系。原模
13 14
320 340
3208 3425
190 200
2）利用先验信息，参数约束(如可支配收入中，增加个人财富的比例为 X3=10.1*X2）,重新估计模型.
第二部分
目
异方差检验与修正
的：熟悉异方差有关检验及修正。
一、估计回归方程 P207 例 9-2 数据表 9-2 二、异方差检验
1． 图示法 ① 生成残差平方 ei 序列。Workfile 窗口中点击 GENR 按钮，弹出对话框，在对 话框中输入 e2=resid*resid。点击 OK 即可得出残差平方序列。 ②作散点图：点击 Quick/Graph/click，弹出对话框。在对话框中输入 X、E2， 点击 OK。弹出新对话框，在图表类型中（Graph type）中选择散点图（Scatter Diagram） ，点击 OK 即可得到图 2.Park 检验(P212,9.3.3 节,例 9-3) 3.Glejser 检验(P214,9.3.4,例 9-4) 4.White 检验(P215,9.3.5,例 9-5) 在 Y 对 X 回归时， 出现 Equation 窗口， 点击该窗口中 View /residual test/ White， 弹出结果框，直接给出了相关的统计量（F-statistic 和 Obs*R-squared） ，据此 判断。
弹出新对话框在图表类型中graphtype中选择散点图scatter5160169311061801876115diagram点击ok即可得到720020521202park检验p212933节例93822022011403glejser检验p214934例94924024351554white检验p215935例95102602686150回归时出现equation窗口点击该窗口中600aa00viewresidualtestwhite弹出结果框直接给出了相关的统计量fstatistic和obsrsquared据此判断
三、异方差性的修正
（一）加权最小二乘法(P219, 例 9-6) 加权最小二乘法的基本思想是寻求权重序列。例如：设权数
W = 1 e2
，生成权Байду номын сангаас序
列的一般步骤为： （1）回归模型获得残差序列； （2）在将其合成残差平方和序列， 进而生成权重序列。 （3）运用所得的合成残差平方和序列对各序列加权，获得估 计结果。具体操作如下 (1) LS Y C X (点击 resid（保存）); 生成残差序列； (2) GENR e2=resid^2; 计算残差平方和序列; (3) GENR W=1/e2; 生成权重序列； (4) 在命令行键入 LS (W=W) Y C X / 回车； 获得参数加权 （二）对原模型变换的方法(和（一）类似) （三）模型的对数变换(P221, 例 9-7)