多重共线性题目的检验和处理
多重共线性与自相关的检验与解决
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2 算出来再进行回归即得到以下结果：
Model Summaryb
Model
Std. Error of the
R
R Square
Adjusted R Square
Estimate
Durbin-Watson
1
.993a
.987
.985
.29640
1.862
Model
1
Regression
Residual
综上所述，该模型不存在多重共线性但存在自相关，运用广义差分法解决自相 关后，模型的拟合程度有显著提升，得到优化的模型将更有利于帮助我们分析经济 问题。
实训 总结 分析
这次试验完成得比上次轻松了许多，因为使用软件的频率增加使得用起来更得 心应手。这次的问题是检验和解决模型的多重共线性和自相关，因为多重共线性比 自相关的影响程度更大，且对整个模型的变量个数都有影响，所以先检验和解决多 重共线性再检验和解决自相关。
首先对原始数据进行用普通最小二乘法进行大致的拟合，并选择 Linear Regression-Statistics-Collinearity diagnostics，即用膨胀因子法对原模型进行多重共 线性检验，结果如下：
Model Summary
Model 1
R .982a
R Square .965
Coefficient Correlationsa
Model
第三产业增长率
第一产业增长率
第二产业增长率
1
Correlations
第三产业增长率
1.000
计量经济学实验五 多重共线性的检验与修正 完成版
习题1.下表给出了中国商品进口额Y 、国内生产总值GDP 、消费者价格指数CPI 。
年份 商品进口额 (亿元)国内生产总值(亿元)居民消费价格指数(1985=100)1985 1257.8 8964.4 1001986 1498.3 10202.2 106.5 1987 1614.2 11962.5 114.3 1988 2055.1 14928.3 135.8 1989 2199.9 16909.2 160.2 1990 2574.3 18547.9 165.2 1991 3398.7 21617.8 170.8 1992 4443.3 26638.1 181.7 1993 5986.2 34634.4 208.4 1994 9960.1 46759.4 258.6 1995 11048.1 58478.1 302.8 1996 11557.4 67884.6 327.9 1997 11806.5 74462.6 337.1 1998 11626.1 78345.2 334.4 1999 13736.4 82067.5 329.7 2000 18638.8 89468.1 331.0 2001 20159.2 97314.8 333.3 2002 24430.3 105172.3 330.6 200334195.6117251.9334.6资料来源：《中国统计年鉴》，中国统计出版社2000年、2004年。
请考虑下列模型：i t t t u CPI GDP Y ++=ln ln ln 321βββ＋ (1)利用表中数据估计此模型的参数。
解：ln 3.6489 1.796ln 1.2075ln t t t Y GDP CPI =--＋t= （-11.32） （9.93） （-3.415）20.988770.6.0.1124R F S E ===(2)你认为数据中有多重共线性吗？多重共线性的检验 1）综合统计检验法若 在OLS 法下：R 2与F 值较大，但t 检验值较小，则可能存在多重共线性。
回归分析中的多重共线性问题及解决方法(Ⅲ)
回归分析是统计学中常用的一种分析方法，它用于研究一个或多个自变量与一个因变量之间的关系。
然而，在进行回归分析时，经常会面临一个多重共线性的问题。
多重共线性是指在回归模型中，自变量之间存在高度相关性的情况。
当自变量之间存在多重共线性时，就会导致回归系数估计不准确，增加了回归模型的不稳定性。
这对于研究者来说是一个很大的困扰，因为他们很难判断自变量之间到底是有关系还是无关系，从而无法准确地分析自变量对因变量的影响。
多重共线性问题的存在会使得回归系数的估计值变得不稳定，回归系数的符号可能会与理论上相悖，使得回归模型的解释性大大降低。
同时，多重共线性还会增加回归系数的标准误差，导致对回归系数的假设检验结果不可信。
那么，如何解决多重共线性问题呢？首先，我们可以通过计算自变量之间的相关系数来判断是否存在多重共线性。
如果自变量之间的相关系数较高，就需要考虑采取一些措施来解决多重共线性问题。
一种解决方法是通过方差膨胀因子（VIF）来检验多重共线性。
VIF是用来判断自变量之间存在多重共线性的一个指标，通常VIF大于10就表示存在多重共线性。
其次，我们可以采取一些方法来解决多重共线性问题。
一种解决方法是通过主成分分析（PCA）来降维。
主成分分析是一种常用的降维方法，它可以将原始的自变量通过线性变换转换为一组新的主成分，从而减少自变量之间的相关性。
通过主成分分析，可以将原始的自变量转换为一组新的主成分，从而减少自变量之间的相关性，解决多重共线性问题。
另一种解决多重共线性问题的方法是通过岭回归（Ridge Regression）。
岭回归是一种常用的回归分析方法，它通过对回归系数进行惩罚，可以减少自变量之间的相关性，从而解决多重共线性问题。
通过岭回归，可以对自变量的回归系数进行缩减，从而减少多重共线性对回归系数估计的影响。
此外，我们还可以通过逐步回归法（Stepwise Regression）来解决多重共线性问题。
逐步回归法是一种常用的变量选择方法，它可以通过逐步添加或删除自变量来选择最优的回归模型。
实验四 多重共线性模型的检验和处理
实验四多重共线性模型的检验和处理一、实验目的：掌握多重共线性模型的检验和处理方法二、预备知识：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。
三、实验内容：了解掌握使用直观判断法（R2值、t值检验）、简单相关系数检验、方差扩大因子法（辅助回归检验）对模型多重共线性进行检验；了解掌握使用先验信息法、变量变换法和逐步回归法对模型多重共线性进行处理。
四、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；【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。
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，进一步判断模型是否存在多重共线性。
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。
并将计算的结果，以表格形式列出。
确定模型是否存在严重的多重共线性。
（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。
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。
多重共线性的判断与修正
多重共线性的判断与修正一、多重共线性的判断1． 综合统计检验法LS Y C X1 X2 对模型进行OLS, 得到参数估计表(1) 当2,R F 很大，而回归系数的t 检验值小于临界值时，可判定该模型存在多重共线性。
(2) 当完全共线性存在时，模型的OLS 无法进行，Eviews 会提示：矩阵的逆(1()T X X -)不存在。
2. 简单相关系数检验法LS Y C X1 X2 对模型进行OLS, 得到参数估计表中的2R .点击：Quick/Group Statistics/Correlation在对话框中输入：X1 X2 , 点击OK, 即可得到简单相关系数矩阵检验：若存在 i j x x r 接近于1, 或 22,i j x x r R >，则说明,i j x x 之间存在着严重的相关性。
3. 辅助回归法(方差扩大因子法）设 121112...(1)(1)...j j k Xj X X X j X j Xk V ααααα-+=+++-+++++ (j ) LS Xj X1 X2…Xk 对(j) 进行OLS, 得到参数估计表检验：若表中 (2,1)F F k n k α>--+, 则可确定存在多重共线性。
或者(方差扩大因子法）：计算211j jVIF R =-, (2j R 为以上方程的可决系数）, 若10j VIF ≥, 则可确定存在多重共线性。
4. 逐步回归法1) 首先计算被解释变量对每个解释变量的回归方程，得到基本回归方程：LS Y C Xi OLS ，得到基本回归方程(i), i = 1,2,…,k2) 从这些基本回归方程中选出最合理的方程, 即，2R 取值最大，且t 检验显著。
比方说，0j Y Xj ββ=+3) 在这个选出的方程中增加新的解释变量, 再进行OLS 分析：LS Y C Xj Xi ( i= 1,2,…,j-1, j+1,…k)判断： 如果新加入的解释变量对2R 改进最大, 且每个系数又是t 统计显著，则保留这个新的解释变量。
关于多重共线性模型的检验和处理的方法
计量经济学实验报告题目：关于多重共线性模型的检验和处理方法姓名：张飞飞学号：2008163050专业：工商管理指导教师：崔海燕实验时间： 2010-12-22二○一○年十二月二十五日关于多重共线性模型的检验和处理的方法一、实验目的：掌握多重共线性模型检验和处理的方法二、实验原理：判定系数检验法、逐步回归法、解释变量、相关系数检验三、实验步骤：1.创建一个新的工作文件：打开Eviews软件，点击File下的New File,创建一个新的工作文件，选择Annual,在Start Date栏中输入1983，在End date栏中输入2000，点击OK,点击保存，完成创建新的工作文件。
2.输入数据：点击Quick下的Empty Group,导入中国粮食生产函数模型的具体数据，命名被解释变量为Y,解释变量为X1、X2、X3、X4、X5，其中：Y表示粮食产量；X1表示农业化肥施用量；X2表示粮食播种面积；X3表示成灾面积；X4表示农业机械总动力；X5表示农业劳动力.点击Name保存数据，命名为Group01。
3.采用普通最小二乘法估计模型参数：点击Quick下的Estimate Equation,输入方程y c x1 x2 x3 x4 x5.点击OK,生成EQ1. 如下表所示：从结果可以看出：R-squared的值为0.982798，拟合优度比较高（一般为0.9以上），F-statistic 的值为137.1164，也比较大，说明模型上存在多重共线性，但无法看出变量之间的关系。
4.进行多重共线性检验：主要运用综合统计检验和采用解释变量之间的相关系数进行检验。
由综合统计检验法（步骤3)，可以看出存在多重共线性，继而进行解释变量之间的相关下系数检验。
点击Quick下的Groupstatistics,选择Correlations,打开Series List界面，输入X1 X2 X3 X3 X4 X5,点击OK,生成Group02,结果如下图：从结果可以看出：X1和X4之间的相关系数为0.960278，最接近1，说明X1和X4之间存在高度相关性。
什么是多重共线性如何进行多重共线性的检验
什么是多重共线性如何进行多重共线性的检验多重共线性是指在统计模型中，独立变量之间存在高度相关性或者线性依赖关系，从而给模型的解释和结果带来不确定性。
在回归分析中，多重共线性可能导致系数估计不准确、标准误差过大、模型的解释变得复杂等问题。
因此，对于多重共线性的检验和处理是非常重要的。
一、多重共线性的检验多重共线性的检验可以通过以下几种方式进行：1. 相关系数矩阵：可以通过计算独立变量之间的相关系数，判断它们之间的关系强度。
当相关系数超过0.8或-0.8时，可以视为存在高度相关性，即可能存在多重共线性问题。
2. 方差扩大因子（VIF）：VIF是用来检验自变量之间是否存在共线性的指标。
计算每一个自变量的VIF值，当VIF值大于10或者更高时，可以视为存在多重共线性。
3. 条件数（Condition index）：条件数也是一种用来检验多重共线性的指标。
它度量了回归矩阵的奇异性或者相对不稳定性。
当条件数超过30时，可以视为存在多重共线性。
4. 特征值（Eigenvalues）：通过计算特征值，可以判断回归矩阵的奇异性。
如果存在特征值接近于零的情况，可能存在多重共线性。
以上是常用的多重共线性检验方法，可以根据实际情况选择合适的方法进行检验。
二、多重共线性的处理在检测到存在多重共线性问题后，可以采取以下几种方式进行处理：1. 去除相关性强的变量：在存在高度相关变量的情况下，可以选择去除其中一个或多个相关性较强的变量。
2. 聚合相关变量：将相关性强的变量进行加权平均，得到一个新的变量来替代原来的变量。
3. 主成分分析（PCA）：主成分分析是一种降维技术，可以将相关性强的多个变量合并成为一个或多个无关的主成分。
4. 岭回归（Ridge Regression）：岭回归是一种缓解多重共线性的方法，通过加入一个正则化项，来使得共线性变量的系数估计更加稳定。
5. Lasso回归（Lasso Regression）：Lasso回归也是一种缓解多重共线性的方法，通过对系数进行稀疏化，来选择重要的变量。
多重共线性问题的检验和处理
山西大学实验报告实验报告题目：多重共线性问题的检验和处理学院：专业：课程名称：计量经济学学号：学生姓名：教师名称：崔海燕上课时间：一、实验目的：熟悉和掌握Eviews在多重共线性模型中的应用，掌握多重共线性问题的检验和处理。
二、实验原理：1、综合统计检验法；2、相关系数矩阵判断；3、逐步回归法；三、实验步骤：（一）新建工作文件并保存打开Eviews软件，在主菜单栏点击File\new\workfile，输入start date1978和end date 2006并点击确认，点击save键，输入文件名进行保存。
（二）输入并编辑数据在主菜单栏点击Quick键，选择empty\group新建空数据栏，根据理论和经验分析，影响粮食生产（Y）的主要因素有农业化肥施用量（X1）、粮食播种面积（X2）、成灾面积（X3）、农业机械总动力（X4）和农业劳动力（X5），其中成灾面积的符号为负，其余均应为正。
下表给出了1983——2000中国粮食生产的相关数据。
点击name键进行命名，选择默认名称Group01,保存文件。
Y X1 X2 X3 X4 X5 1983 38728 1660 114047 16209 18022 31151 1984 40731 1740 112884 15264 19497 30868 1985 37911 1776 108845 22705 20913 31130 1986 39151 1931 110933 23656 22950 31254 1987 40208 1999 111268 20393 24836 31663 1988 39408 2142 110123 23945 26575 32249 1989 40755 2357 112205 24449 28067 33225 1990 44624 2590 113466 17819 28708 38914 1991 43529 2806 112314 27814 29389 39098 1992 44264 2930 110560 25895 30308 38669 1993 45649 3152 110509 23133 31817 37680 1994 44510 3318 109544 31383 33802 36628 1995 46662 3594 110060 22267 36118 35530 1996 50454 3828 112548 21233 38547 34820 1997 49417 3981 112912 30309 42016 34840 1998 51230 4084 113787 25181 45208 35177 1999 50839 4124 113161 26731 48996 35768 2000 46218 4146 108463 34374 52574 36043 2001 45264 4254 106080 31793 55172 36513 2002 45706 4339 103891 27319 57930 36870 2003 43070 4412 99410 32516 60387 365462004 46947 4637 101606 16297 64028 35269 2005 48402 4766 104278 19966 68398 33970 2006 49804 4928 104958 24632 72522 32561 2007 50160 5108 105638 25064 76590 31444 （三）用普通最小二乘法估计模型参数用最小二乘法估计模型参数。
多重共线性问题及解决方法
多重共线性问题及解决方法概念所谓多重共线性（Multicollinearity）是指线性回归模型中的解释变量之间由于存在精确相关关系或高度相关关系而使模型估计失真或难以估计准确。
一般来说，由于经济数据的限制使得模型设计不当，导致设计矩阵中解释变量间存在普遍的相关关系。
后果参数估计失去其意义检验与检验目前常用的多重共线性诊断方法有： 1.自变量的相关系数矩阵R诊断法：研究变量的两两相关分析，如果自变量间的二元相关系数值很大，则认为存在多重共线性。
但无确定的标准判断相关系数的大小与共线性的关系。
有时，相关系数值不大，也不能排除多重共线性的可能。
2.方差膨胀因子（the variance inflation factor，VIF)诊断法：方差膨胀因子表达式为：VIFi=1/（1-R2i)。
其中Ri为自变量xi对其余自变量作回归分析的复相关系数。
当VIFi很大时，表明自变量间存在多重共线性。
该诊断方法也存在临界值不易确定的问题，在应用时须慎重。
3.容忍值（Tolerance，简记为Tol）法：容忍值实际上是VIF的倒数，即Tol＝1/VIF。
其取值在0～1之间，Tol越接近1，说明自变量间的共线性越弱。
在应用时一般先预先指定一个Tol 值，容忍值小于指定值的变量不能进入方程，从而保证进入方程的变量的相关系数矩阵为非奇异阵，计算结果具有稳定性。
但是，有的自变量即使通过了容忍性检验进入方程，仍可导致结果的不稳定。
4.多元决定系数值诊断法：假定多元回归模型p个自变量，其多元决定系数为R2y（X1，X2,…，Xp）。
分别构成不含其中某个自变量（Xi,i=1,2,…，p）的p个回归模型，并应用最小二乘法准则拟合回归方程，求出它们各自的决定系数R2i（i=1,2,…，p）。
如果其中最大的一个R2k 与R2Y很接近，就表明该自变量在模型中对多元决定系数的影响不大，说明该变量对Y总变异的解释能力可由其他自变量代替。
多重共线性的检验与处理
实验名称：多重共线性的检验与处理实验时间：2011.12.10实验要求：主要是学习多重共线性的检验与处理，主要是研究解释变量与其余解释变量之间有严重多重共线性的模型，分析变量之间的相关系数。
通过具体案例建立模型，然后估计参数，求出相关的数据。
再对模型进行检验，看数据之间是否存在多重共线性。
最后利用所求出的模型来进行修正。
实验内容：实例：我国钢材供应量分析通过分析我国改革开放以来（1978－1997）钢材供应量的历史资料，可以建立一个单一方程模型。
根据理论及对现实情况的认识，影响我国钢材供应量 Y（万吨）的主要因素有：原油产量X1（万吨），生铁产量X2（万吨），原煤产量X3（万吨），电力产量X4（亿千瓦小时），固定资产投资X5(亿元)，国内生产总值X6(亿元)，铁路运输量X7（万吨）。
（一）建立我国钢材供应量的计量经济模型：（二）估计模型参数，结果为：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 11/02/09 Time: 16:09Sample: 1978 1997Included observations: 20Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C 139.2362 718.2493 0.193855 0.8495X1 -0.051954 0.090753 -0.572483 0.5776X2 0.127532 0.132466 0.962751 0.3547X3 -24.29427 97.48792 -0.249203 0.8074X4 0.863283 0.186798 4.621475 0.0006X5 0.330914 0.105592 3.133889 0.0086X6 -0.070015 0.025490 -2.746755 0.0177X7 0.002305 0.019087 0.120780 0.9059R-squared 0.999222 Mean dependent var 5153.350Adjusted R-squared 0.998768 S.D. dependent var 2511.950S.E. of regression 88.17626 Akaike info criterion 12.08573Sum squared resid 93300.63 Schwarz criterion 12.48402Log likelihood -112.8573 F-statistic 2201.081Durbin-Watson stat 1.703427 Prob(F-statistic) 0.000000由此可见，该模型可绝系数很高，F检验值2201.081，明显显著。
多重共线性的检验和解决的实验报告1
多重共线性的检验和解决的实验报告1
实验三报告
⼀、实验⽬的：
1.掌握多重共线性的识别⽅法
2.能针对具体问题提出解决多重共线性问题的措施
⼆、实验步骤：
1 相关系数法检验多重共线性
( 1 )点击Eviews6.reg注册然后点击Eviews6.exe
(2) 在file —new —workfile 在start date 和end date 输⼊1960、1982点击确定
(3) 在proc中找到import输⼊Excel 表并在弹出的对话框中输⼊Y X2 X3 X4
X5 X6 检查数据输⼊是否正确
(4)在Eviews 编辑框中输⼊ls Y C X1 X2 X3 X4 进⾏回归，结果如下t值
检验不符合。
说明解释变量之间很可能存在多重共线性。
2 画图法检验是否存在多重共线性：
在quick 中点击Graph在弹出的对话框中输⼊X1 Y 、X2 Y、X3 Y X4 Y点击确定，分别选择scatter 选择带回归线，分别可以看出各⾃变量与Y之间的线性关系,也说明解释变量之间可能存在多重共线性。
综合以上两种检验说明解释变量之间存在多重共线性。
3多重共线性的补救措施（逐步回归法）:
（1）分别对四个⾃变量进⾏回归，选拟合优度最⼤的X1作为基本⽅程即Y=-12.45554+0.117845X1，采⽤逐步回归法分别对其进⾏回归
通过以上实验得到i i i x x x 321i 1856.38818.11036.05926.127y
+-+-= Y-X1-X2（留，可决系数升⾼，符号正确）-X3（留，可决系数升⾼，符号正确）
-X4（删，可决系数升⾼，X4的系数不显著）。
4-2多重共线性的检验和补救措施
多重共线性的检验和补救措施
一、多重共线性的检验
1. 相关系数检验法
● 只有两个解释变量时：用二者相关系数判断。 ● 两个以上解释变量时：可用两两变量的相关系数。 ● 一般地，如果每两个解释变量的相关系数大于0.8，表明存在着较严 重的多重共线性。 ● 简单相关系数只是多重共线性的充分条件，不是必要条件。 ● 在有多个解释变量时，较低的相关系数也可能存在较严重多重共线性。
4.逐步回归法
● 例2：比率变换
●
=+
+
+
● 财政收入（ 税收总额（
），财政支出（ ）
+ ），国内生产总值（
），
● 将总量指标变为相对指标，建立模型：
●
=+
+
+
4.逐步回归法
● 逐步回归既是判断是否存在多重共线性的方法，也是解决多重共线 性的方法。 ● 逐步回归法的具体步骤如下： ● 先用被解释变量对每一个解释变量做简单回归，得到每一个回归方程的
● 经验表明，当VIF≥10，说明该解释变量与其余解释变量之间有严重的 多重共线性。
4.逐步回归检测法
● 基本思想：将变量逐个的引入模型，每引入一个解释变量后，都要观 察可决系数的变化，进行Ｆ检验，并对已经选入的解释变量逐个进行t 检验。
如果引入新变量后，可决系数显著改善，并且原来的解释变量的显著性 不变化，说明新变量是独立解释变量。KtKt3 Nhomakorabea变换模型形式
● 对存在多重共线性的变量，进行对数变换、一阶差分变换、比率变换等， 有时可减轻多重共线性的影响。
● 例1：对于时间序列数据可采用差分法降低多重共线性。
=+
+
实验四-多重共线性模型的检验和处理
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：11本国贸五班姓名：学号：实验课室：厚德楼A207指导教师：实验日期：2014/5/20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】从上图可以得到，估计方程的判定系数R 2很高，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。
所以，出现了严重的多重共线性。
【模型2】1】从上图可以得到，估计方程的判定系数R 2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】【模型2】（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】可看出三个解释变量GDP1 、GDP2和GDP3之间高度相关，存在严重的多重共线性。
回归分析中的多重共线性问题及解决方法(九)
在回归分析中，多重共线性是一个常见的问题。
多重共线性指的是自变量之间存在高度相关性，这会导致回归系数估计不准确，影响模型的解释性和预测能力。
在现实问题中，多重共线性经常出现，因此了解多重共线性的影响和解决方法是非常重要的。
一、多重共线性的影响多重共线性会导致回归系数估计不准确。
在存在多重共线性的情况下，自变量的系数估计可能偏离真实值，而且会出现符号与预期相反的情况。
这会影响对模型的解释，因为我们无法准确地评估每个自变量对因变量的影响程度。
同时，多重共线性也使得模型的预测能力下降，导致对未来数据的预测不准确。
二、多重共线性的检验为了检验模型中是否存在多重共线性，可以使用多种方法。
最常用的方法是计算自变量之间的相关系数。
如果相关系数大于或者，就可以认为存在多重共线性。
此外，还可以使用方差膨胀因子（VIF）来检验多重共线性。
VIF是用来衡量自变量之间相关性的指标，如果VIF的值大于10，就可以认为存在严重的多重共线性。
三、解决多重共线性的方法解决多重共线性问题的方法有很多种，下面介绍几种常用的方法。
1. 剔除相关性较高的自变量当自变量之间存在高度相关性时，可以选择剔除其中一个或几个自变量。
通常选择剔除与因变量相关性较低的自变量，以保留对因变量影响较大的自变量。
2. 使用主成分回归主成分回归是一种常用的解决多重共线性问题的方法。
它通过线性变换将原始的自变量转换为一组不相关的主成分变量，从而减少自变量之间的相关性。
主成分回归可以有效地解决多重共线性问题，并提高模型的解释性和预测能力。
3. 岭回归和套索回归岭回归和套索回归是一种正则化方法，可以在回归模型中加入惩罚项，从而减小自变量的系数估计。
这两种方法都可以有效地解决多重共线性问题，提高模型的鲁棒性和预测能力。
四、结语多重共线性是回归分析中的一个常见问题，会影响模型的解释性和预测能力。
为了解决多重共线性问题，我们可以使用多种方法，如剔除相关性较高的自变量、使用主成分回归、岭回归和套索回归等。
计量经济学多重共线性的诊断及处理Eviews
数学与统计学院实验报告院（系）：数学与统计学学院 学号： 姓名： 实验课程： 计量经济学 指导教师:实验类型（验证性、演示性、综合性、设计性）： 综合性 实验时间：2017年 4 月 5 日 一、实验课题多重共线性的诊断及处理 二、实验目的和意义第8周练习 多重共线性右表是某城市财政收入rev 、第一、第二、第三产业gdp1、gdp2、gdp3的有关数据。
1).建立rev 对gdp1，gdp2，gdp3的多元线性回归，并从经济和数理统计上简要说明模型存在着哪些不足。
2).写出rev ，gdp1，gdp2，gdp3的相关系数矩阵。
3).利用判别系数法判断模型是否存在着多重共线性。
4).用逐步回归的方法排除引起共线性的变量，重新建立多元回归。
5).如果不想排除变量，通过经验，假设：gdp1对财政收入的贡献是 gdp3的三倍，而且gdp2与财政收入是对数线性关系。
那么请建立ln （rev ）对（3gdp1+gdp3）及ln （gdp2）的半对数线性回归模型，看看模型在经济和数学上是否合理，并从中你得到了什么启示（自己随意发挥）。
三、解题思路（eviews6）1、建立多元线性回归：quick —estimate equation —（rev c gdp1 gdp2 gdp3）年份 rev gdp1 gdp2 gdp3 1983 6604 27235 26781 7106 1984 6634 26680 28567 10240 1985 6710 26762 31766 11912 1986 6823 33595 40062 14160 1987 8103 38510 52935 16960 1988 8578 41529 61337 18777 1989 8469 47994 67848 30498 1990 11118 65138 98946 39700 1991 16053 86983 112531 66960 1992 20221 105825 143545 92231 1993 27076 129136 223697 117031 1994 31888 138619 216161 151334 1995 35139 146637 305940 193573 1996 42436 149788 371066 227561 1997 56204 161800 426925 256684 1998 93828 162960 614341 372177 1999 130532 199519 821302 524562 200017906324664811210586885672、建立相关系数矩阵：quick--group statistic--correlation--rev gdp1 gdp2 gdp3）3、判定系数法：利用一解释变量由其他解释变量变出模型一：：quick—estimate equation—（gdp1 c gdp2 gdp3）模型二：：quick—estimate equation—（gdp2 c gdp1 gdp3）模型三：：quick—estimate equation—（gdp3 c gdp1gdp2）4、逐步回归：quick—estimate equation—method：stepwise—rev c- gdp1 gdp2 gdp35、建立对数线性关系：quick—estimate equation—LOG(REV) C3*GDP1+GDP3 LOG(GDP2)四、实验过程记录与结果1、建立多元回归方程：模型：REV = 7726.69598122 - 0.180508326923*GDP1 + 0.0759120320555*GDP2 + 0.185205459439*GDP3通过多元回归模型可见，该模型通过假设检验，但是两个解释变量的效果并不好（p>0.05）;第二点是GDP1表示第一产业，不存在负值，所以不满足经济条件2、相关系数矩阵：（3、判定系数法：（利用一解释变量由其他解释变量变出，检验拟合优度）由系数判定法，可以看出三个模型都显著性成立，即任意一个解释变量都能由其他解释变量线性变出，所以可以得出该模型存在多重共线性。
多重共线性问题的定义和影响多重共线性问题的检验和解决方法
多重共线性问题的定义和影响多重共线性问题的检验和解决方法多重共线性问题的定义和影响，多重共线性问题的检验和解决方法多重共线性问题是指在统计分析中，使用多个解释变量来预测一个响应变量时，这些解释变量之间存在高度相关性的情况。
共线性是指两个或多个自变量之间存在线性相关性，而多重共线性则是指两个或多个自变量之间存在高度的线性相关性。
多重共线性问题会给数据分析带来一系列影响。
首先，多重共线性会导致统计分析不准确。
在回归分析中，多重共线性会降低解释变量的显著性和稳定性，使得回归系数估计的标准误差变大，从而降低模型的准确性。
其次，多重共线性会使得解释变量的效果被混淆。
如果多个解释变量之间存在高度的线性相关性，那么无法确定每个解释变量对响应变量的独立贡献，从而使得解释变量之间的效果被混淆。
此外，多重共线性还会导致解释变量的解释力度下降。
当解释变量之间存在高度的线性相关性时，其中一个解释变量的变化可以通过其他相关的解释变量来解释，从而降低了该解释变量对响应变量的独立解释力度。
为了检验和解决多重共线性问题，有几种方法可以采用。
首先，可以通过方差膨胀因子（VIF）来判断解释变量之间的相关性。
VIF是用来度量解释变量之间线性相关性强度的指标，其计算公式为：VIFi = 1 / (1 - R2i)其中，VIFi代表第i个解释变量的方差膨胀因子，R2i代表模型中除去第i个解释变量后，其他解释变量对第i个解释变量的线性回归拟合优度。
根据VIF的大小，可以判断解释变量之间是否存在多重共线性。
通常来说，如果某个解释变量的VIF大于10或15，那么可以认为该解释变量与其他解释变量存在显著的多重共线性问题。
其次，可以通过主成分分析（PCA）来降低多重共线性的影响。
PCA是一种降维技术，可以将高维的解释变量压缩成低维的主成分，从而减少解释变量之间的相关性。
通过PCA，可以得到一组新的解释变量，这些新的解释变量之间无相关性，并且能够保留原始解释变量的主要信息。
多重共线性的判别与解决
多重共线性的判别与解决在进行多元回归分析时，当回归模型中使用两个或以上的自变量彼此相关时，则称回归模型中存在多重共线性（multicollinearity）。
严重的多重共线性可能会使回归分析的结果混乱，甚至会把分析引入歧途。
那怎样才能判断是否具有多重共线性问题呢？1、最简单的一种方法是计算模型中各对自变量之间的相关系数，如果一个或多个相关系数是显著的，就表示存在多重共线性问题。
2、当模型的线性关系检验（F检验）显著时，几乎所有回归系数β的t检验却不显著。
3、回归系数的正负号与预期的相反。
4、容忍度（tolerance）与方差扩大因子（VIF）。
某个自变量的容忍度等于1减去该自变量为因变量而其他自变量为预测变量时所得到的线性回归模型的判定系数。
容忍度越小，多重共线性越严重。
通常认为容忍度小于0.1时，存在严重的多重共线性。
方差扩大因子等于容忍度的倒数。
显然，VIF越大，多重共线性越严重。
一般认为VIF大于10时，存在严重的多重共线性。
一旦发现模型中存在多重共线性问题，就应采取解决措施。
至于采取什么样的方法来解决，要看多重共线性的严重程度。
下面给出几种常用的解决方法：（1）将一个或多个相关的自变量从模型中剔除。
实际操作中常用逐步法作为自变量筛选方法。
（2）如果要在模型中保留所有的自变量，那就应该：避免根据t统计量对单个参数β进行检验；对因变量y值得推断限定在自变量样本值的范围内。
（3）主成分分析法。
（4）偏最小二乘法。
偏最小二乘回归≈多元线性回归分析+典型相关分析+主成分分析（5）岭回归法。
岭回归法是通过最小二乘法的改进允许回归系数的有偏估计量存在而补救多重共线性的方法。
（6）增加样本容量。
多重共线性问题的实质是样本信息的不充分而导致模型参数的不能精确估计，因此追加样本信息是解决该问题的一条有效途径。
松哥：在进行多元回归时，多重共线性问题是大家容易忽视的地方。
充分考虑该问题，才可以让多元回归的分析方向正确，得出正确结果。
计量经济学试题计量经济学中的多重共线性问题与解决方法
计量经济学试题计量经济学中的多重共线性问题与解决方法计量经济学试题-多重共线性问题与解决方法在计量经济学中，多重共线性是一个重要的问题。
它指的是当两个或多个自变量之间存在高度相关性时，会导致模型估计的结果不准确或者不可靠。
多重共线性问题在经济学研究中经常出现，因此探索解决方法是非常必要的。
一、多重共线性问题的原因多重共线性问题通常由于样本中的自变量之间存在强烈的线性相关性而引发。
例如，当一个自变量可以通过其他自变量的线性组合来表示时，就会出现多重共线性问题。
这种情况下，模型估计的结果会变得不稳定，标准误差会变得很大，使得对自变量的解释变得困难。
二、多重共线性问题的影响多重共线性问题对计量经济模型的影响是多方面的。
首先，它会导致模型估计结果的不稳定性。
当自变量之间存在高度相关性时，即使是微小的样本误差也会导致模型估计结果的显著变化。
其次，多重共线性问题会导致标准误差的上升，使得参数的显著性检验变得困难。
最后，多重共线性问题还会导致模型解释力的下降，使得对自变量对因变量的影响进行准确的解释变得困难。
三、解决多重共线性问题的方法1. 删除变量：当发现自变量之间存在高度相关性时，一种解决方法是删除其中一个变量。
如果某个自变量可以用其他变量线性表示，就可以考虑将其删除。
然而，删除变量的过程需要谨慎，以免造成结果的失真。
2. 采用主成分分析：主成分分析是一种常用的处理多重共线性问题的方法。
它通过对自变量进行线性组合，生成新的主成分变量，从而消除原始自变量之间的相关性。
通过采用主成分分析，可以得到一组无关的自变量，从而解决多重共线性问题。
3. 利用岭回归：岭回归是一种通过增加正则化项来减小模型参数估计标准误差的方法。
通过岭回归，可以有效地解决多重共线性问题。
岭回归对相关自变量的系数进行惩罚，从而减小系数估计的方差。
这种方法可以提高模型的准确性和稳定性。
4. 使用其他估计方法：在实际应用中，还可以采用其他估计方法来解决多重共线性问题。
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山西大学实验报告实验报告题目：多重共线性问题的检验和处理学院：专业：课程名称：计量经济学学号：学生姓名：教师名称：崔海燕上课时间：一、实验目的：熟悉和掌握Eviews在多重共线性模型中的应用，掌握多重共线性问题的检验和处理。
二、实验原理：1、综合统计检验法；2、相关系数矩阵判断；3、逐步回归法；三、实验步骤：（一）新建工作文件并保存打开Eviews软件，在主菜单栏点击File\new\workfile，输入start date1978和end date 2006并点击确认，点击save键，输入文件名进行保存。
（二）输入并编辑数据在主菜单栏点击Quick键，选择empty\group新建空数据栏，根据理论和经验分析，影响粮食生产（Y）的主要因素有农业化肥施用量（X1）、粮食播种面积（X2）、成灾面积（X3）、农业机械总动力（X4）和农业劳动力（X5），其中成灾面积的符号为负，其余均应为正。
下表给出了1983——2000中国粮食生产的相关数据。
点击name键进行命名，选择默认名称Group01,保存文件。
Y X1X2X3X4X5 1983387281660114047162091802231151 1984407311740112884152641949730868 1985379111776108845227052091331130 1986391511931110933236562295031254 1987402081999111268203932483631663 1988394082142110123239452657532249 1989407552357112205244492806733225 1990446242590113466178192870838914 1991435292806112314278142938939098 1992442642930110560258953030838669 1993456493152110509231333181737680 1994445103318109544313833380236628 1995466623594110060222673611835530 1996504543828112548212333854734820 1997494173981112912303094201634840 1998512304084113787251814520835177 1999508394124113161267314899635768 2000462184146108463343745257436043 2001452644254106080317935517236513 2002457064339103891273195793036870 2003430704412994103251660387365462004469474637101606162976402835269 2005484024766104278199666839833970 2006498044928104958246327252232561 2007501605108105638250647659031444（三）用普通最小二乘法估计模型参数用最小二乘法估计模型参数。
分别对y、x1、x2、x3、x4、x5取对数，克服序列相关性以及成为线性关系，建立y对所有解释变量的回归模型：lny=β0+β1*lnx1 +β2*lnx2+β3*lnx3+β4*lnx4+β5*lnx5+υ在主菜单栏点击Quick\Estimate Equation，出现对话框，输入“lny Clnx1 lnx1 lnx2 lnx3 lnx4 lnx5”，默认使用最小二乘法进行回归分析,得到多元线性方程模型参数:Dependent Variable: LNYMethod: Least SquaresDate: 12/19/13 Time: 08:49Sample: 1983 2007Included observations: 25Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C-4.169757 1.923113-2.1682330.0430LNX10.3812470.0502277.5904970.0000LNX2 1.2222100.1351329.0445850.0000LNX3-0.0811010.015299-5.3010320.0000LNX4-0.0473020.044750-1.0570210.3038LNX5-0.1014270.057713-1.7574470.0949R-squared0.981607Mean dependent var10.70905Adjusted R-squared0.976767S.D. dependent var0.093396S.E. of regression0.014236Akaike info criterion-5.460540Sum squared resid0.003851Schwarz criterion-5.168010Log likelihood74.25675F-statistic202.8006Durbin-Watson stat 1.792233Prob(F-statistic)0.000000Lny^=-4.16+0.382lnx1+1.222lnx2-0.081lnx3-0.048lnx4-0.102lnx5从计算结果看，R2 =0.981607，较大并接近于1，F=202.8006>F0.05(5,19)一般的，t的绝对=2.74，故认为粮食生产量与上述所有解释变量间总体线性相关显著。
值大于2，则解释变量对被解释变量关系显著，但是，X4 、X5 前参数未通过t检验，而且符号的经济意义也不合理，故认为解释变量间存在多重共线性。
为了进一步检验多重共线性，进行下面操作。
（四）多重共线性检验计算解释变量间的两两相关系数，得到简单相关系数矩阵如下：Lnx1Lnx2Lnx3Lnx4Lnx5Lnx11-0.5687441337920.4517002443380.9643565841160.440575584742lnx2-0.5687441337921-0.214097210616-0.69762500446-0.0734480641922Lnx30.451700244338-0.21409721061610.3987801074340.411377048274Lnx40.964356584116-0.697625004460.39878010743410.279917581652Lnx50.440575584742-0.07344806419220.4113770482740.2799175816521从相关分析结果来看，部分解释变量间确实存在相关，尤其X1 与X4之间相关性达0.964356584116，高度相关。
为了处理多重共线性，正确选择解释变量，进行逐步回归，首先选择最优的基本方程。
（五）多重共线性检验1、找出最简单的回归形式，分别做粮食生产量对各个解释变量的回归，得A．Y对X1回归结果：Dependent Variable: LNYMethod: Least SquaresDate: 12/19/13 Time: 09:15Sample: 1983 2007Included observations: 25Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C8.9020080.20603443.206570.0000LNX10.2240050.0255158.7792930.0000R-squared0.770175Mean dependent var10.70905Adjusted R-squared0.760182S.D. dependent var0.093396S.E. of regression0.045737Akaike info criterion-3.255189Sum squared resid0.048114Schwarz criterion-3.157679Log likelihood42.68986F-statistic77.07599Durbin-Watson stat0.939435Prob(F-statistic)0.000000B． Y对X2回归结果：Dependent Variable: LNYMethod: Least SquaresDate: 12/19/13 Time: 09:15Sample: 1983 2007Included observations: 25Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C15.15748 5.912971 2.5634290.0174LNX2-0.3834340.509669-0.7523210.4595 R-squared0.024017Mean dependent var10.70905 Adjusted R-squared-0.018417S.D. dependent var0.093396 S.E. of regression0.094252Akaike info criterion-1.809063 Sum squared resid0.204321Schwarz criterion-1.711553 Log likelihood24.61329F-statistic0.565986 Durbin-Watson stat0.335219Prob(F-statistic)0.459489c.Y对X3回归结果：Dependent Variable: LNYMethod: Least SquaresDate: 12/19/13 Time: 09:16Sample: 1983 2007Included observations: 25Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C9.6197220.85974411.189050.0000LNX30.1080670.085271 1.2673350.2177 R-squared0.065274Mean dependent var10.70905 Adjusted R-squared0.024634S.D. dependent var0.093396 S.E. of regression0.092239Akaike info criterion-1.852255 Sum squared resid0.195684Schwarz criterion-1.754745 Log likelihood25.15319F-statistic 1.606139 Durbin-Watson stat0.597749Prob(F-statistic)0.217717d.Y对X4回归结果：Dependent Variable: LNYMethod: Least SquaresDate: 12/19/13 Time: 09:17Sample: 1983 2007Included observations: 25Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C8.9490900.29825530.004790.0000LNX40.1669760.028274 5.9056700.0000 R-squared0.602605Mean dependent var10.70905 Adjusted R-squared0.585327S.D. dependent var0.093396 S.E. of regression0.060143Akaike info criterion-2.707578 Sum squared resid0.083194Schwarz criterion-2.610068Log likelihood35.84472F-statistic34.87693Durbin-Watson stat0.625528Prob(F-statistic)0.000005e.Y对X5回归结果：Dependent Variable: LNYMethod: Least SquaresDate: 12/19/13 Time: 09:18Sample: 1983 2007Included observations: 25Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C 5.593785 2.453373 2.2800390.0322LNX50.4893980.234718 2.0850480.0484R-squared0.158970Mean dependent var10.70905Adjusted R-squared0.122404S.D. dependent var0.093396S.E. of regression0.087494Akaike info criterion-1.957881Sum squared resid0.176068Schwarz criterion-1.860371Log likelihood26.47352F-statistic 4.347423Durbin-Watson stat0.328025Prob(F-statistic)0.048355可见，x1与y的R^2=0.770175,粮食生产受农业化肥施用量的影响最大，与经验相符合，因此选a为初始的回归模型。