(整理)多重共线性的检验与修正

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山东轻工业学院实验报告成绩

课程名称计量经济学指导教师实验日期 2013-5-25 院（系）商学院专业班级实验地点二机房

学生姓名学号同组人无

实验项目名称多重共线性的检验与修正

一、实验目的和要求

掌握Eviews软件的操作和多重共线性的检验与修正

二、实验原理

Eviews软件的操作和多重共线性的检验修正方法

三、主要仪器设备、试剂或材料

Eviews软件，计算机

四、实验方法与步骤

（1）准备工作：建立工作文件，并输入数据：

CREATE EX-7-1 A 1974 1981;

TATA Y X1 X2 X3 X4 X5 ;

(2)OLS估计：

LS Y C X1 X2 X3 X4 X5;

(3)计算简单相关系数

COR X1 X2 X3 X4 X5 ;

(4)多重共线性的解决

LS Y C X1;

LS Y C X2;

LS Y C X3;

LS Y C X4;

LS Y C X5;

LS Y C X1 X3;

LS Y C X1 X3 X2;

LS Y C X1 X3 X4;

LS Y C X1 X3 X5;

五、实验数据记录、处理及结果分析

（1）建立工作组，输入以下数据：

98.45 560.20 153.20 6.53 1.23 1.89

100.70 603.11 190.00 9.12 1.30 2.03

102.80 668.05 240.30 8.10 1.80 2.71

133.95 715.47 301.12 10.10 2.09 3.00

140.13 724.27 361.00 10.93 2.39 3.29

143.11 736.13 420.00 11.85 3.90 5.24

146.15 748.91 491.76 12.28 5.13 6.83

144.60 760.32 501.00 13.50 5.47 8.36

148.94 774.92 529.20 15.29 6.09 10.07

158.55 785.30 552.72 18.10 7.97 12.57

169.68 795.50 771.16 19.61 10.18 15.12

162.14 804.80 811.80 17.22 11.79 18.25

170.09 814.94 988.43 18.60 11.54 20.59

178.69 828.73 1094.65 23.53 11.68 23.37 （2）OLS估计

Dependent Variable: Y

Method: Least Squares

Date: 05/25/13 Time: 11:10

Sample: 1974 1987

Included observations: 14

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C -3.496563 30.00659 -0.116526 0.9101

X1 0.125330 0.059139 2.119245 0.0669

X2 0.073667 0.037877 1.944897 0.0877

X3 2.677589 1.257293 2.129646 0.0658

X4 3.453448 2.450850 1.409082 0.1965

X5 -4.491117 2.214862 -2.027719 0.0771

R-squared 0.970442 Mean dependent var 142.7129

Adjusted R-squared 0.951968 S.D. dependent var 26.09805

S.E. of regression 5.719686 Akaike info criterion 6.623232

Sum squared resid 261.7185 Schwarz criterion 6.897114

Log likelihood -40.36262 F-statistic 52.53086

Durbin-Watson stat 1.972755 Prob(F-statistic) 0.000007

用Eviews进行最小二乘估计得，

Yˆ=-3.497+0.125X1+0.074X2+2.678X3+3.453X4-4.491X5

(-0.1) (2.1) (1.9) (2.1) (1.4) (-2.0)

R2=0.970, 2

R=0.952, DW=1.97, F=52.53

其中括号内的数字是t值。给定显著水平α=0.05，回归系数估计值都没有显著性。查F 分布表，得临界值为F0.05（5,8）=3.69，故F=52.53>3.69，回归方程显著。

(3)计算简单相关系数

COR X1 X2 X3 X4 X5 ;

X1 X2 X3 X4 X5

X1 1 0.8665518672

7917

0.8822931086

06499

0.852*******

19394

0.8213054448

58646

X2 0.8665518672

7917 1

0.9458956983

20027

0.9647730220

12192

0.9825320632

9193

X3 0.8822931086

06499

0.9458956983

20027 1

0.9405058208

23996

0.9483613464

95427

X4 0.852*******

19394

0.9647730220

12192

0.9405058208

23996 1

0.9819791774

1363

X5 0.8213054448

58646

0.9825320632

9193

0.9483613464

95427

0.9819791774

1363 1 r12=0.867，r13=0.882，

r14=0.852，r15=0.821，

r23=0.946，r24=0.965,

r25=0.983，r34=0.941，

r35=0.948，r45=0.982

可见解释变量之间是高度相关的。

(4)多重共线性的解决, 采用Frisch法。

&1.对Y关于X1，X2，X3，X4，X5作最小二乘回归:

1) LS Y C X1

Dependent Variable: Y

Method: Least Squares

Date: 05/25/13 Time: 11:12

Sample: 1974 1987

Included observations: 14

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C -90.92074 19.32929 -4.703781 0.0005

X1 0.316925 0.026081 12.15161 0.0000

R-squared 0.924841 Mean dependent var 142.7129

Adjusted R-squared 0.918578 S.D. dependent var 26.09805

S.E. of regression 7.446964 Akaike info criterion 6.985054