多重共线性题目的检验和处理

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 date

1978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 200343070441299410325166038736546

2004469474637101606162976402835269 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 C

lnx1 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: LNY

Method: Least Squares

Date: 12/19/13 Time: 08:49

Sample: 1983 2007

Included observations: 25

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C-4.169757 1.923113-2.1682330.0430

LNX10.3812470.0502277.5904970.0000

LNX2 1.2222100.1351329.0445850.0000

LNX3-0.0811010.015299-5.3010320.0000

LNX4-0.0473020.044750-1.0570210.3038

LNX5-0.1014270.057713-1.7574470.0949

R-squared0.981607Mean dependent var10.70905

Adjusted R-squared0.976767S.D. dependent var0.093396

S.E. of regression0.014236Akaike info criterion-5.460540

Sum squared resid0.003851Schwarz criterion-5.168010

Log likelihood74.25675F-statistic202.8006

Durbin-Watson stat 1.792233Prob(F-statistic)0.000000

Lny^=-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：