多重共线性(练习题参考解答)
《计量经济学》第四章精选题及答案

第四章:多重共线性二、简答题1、导致多重共线性的原因有哪些?2、多重共线性为什么会使得模型的预测功能失效?3、如何利用辅回归模型来检验多重共线性?4、判断以下说法正确、错误,还是不确定?并简要陈述你的理由。
(1)尽管存在完全的多重共线性,OLS 估计量还是最优线性无偏估计量(BLUE )。
(2)在高度多重共线性的情况下,要评价一个或者多个偏回归系数的个别显著性是不可能的。
(3)如果某一辅回归显示出较高的2i R 值,则必然会存在高度的多重共线性。
(4)变量之间的相关系数较高是存在多重共线性的充分必要条件。
(5)如果回归的目的仅仅是为了预测,则变量之间存在多重共线性是无害的。
12233i i i Y X X βββ=++来对以上数据进行拟合回归。
(1) 我们能得到这3个估计量吗?并说明理由。
(2) 如果不能,那么我们能否估计得到这些参数的线性组合?可以的话,写出必要的计算过程。
6、考虑以下模型:231234i i i i i Y X X X ββββμ=++++由于2X 和3X 是X 的函数,那么它们之间存在多重共线性。
这种说法对吗?为什么? 7、在涉及时间序列数据的回归分析中,如果回归模型不仅含有解释变量的当前值,同时还含有它们的滞后值,我们把这类模型称为分布滞后模型(distributed-lag model )。
我们考虑以下模型:12313233i t t t t t Y X X X X βββββμ---=+++++其中Y ——消费,X ——收入,t ——时间。
该模型表示当期的消费是其现期的收入及其滞后三期的收入的线性函数。
(1) 在这一类模型中是否会存在多重共线性?为什么? (2) 如果存在多重共线性的话,应该如何解决这个问题? 8、设想在模型12233i i i i Y X X βββμ=+++中,2X 和3X 之间的相关系数23r 为零。
如果我们做如下的回归:1221i i i Y X ααμ=++ 1332i i i Y X γγμ=++(1)会不会存在22ˆˆαβ=且33ˆˆγβ=?为什么? (2)1ˆβ会等于1ˆα或1ˆγ或两者的某个线性组合吗? (3)会不会有22ˆˆvar()var()βα=且33ˆˆvar()var()γβ=? 9、通过一些简单的计量软件(比如EViews 、SPSS ),我们可以得到各变量之间的相关矩阵:2323232311 1k k k k r r r r R r r ⎛⎫⎪ ⎪=⎪ ⎪ ⎪⎝⎭L L M M M M L 。
最新应用回归分析-第6章课后习题参考答案

第6章多重共线性的情形及其处理思考与练习参考答案6.1 试举一个产生多重共线性的经济实例。
答:例如有人建立某地区粮食产量回归模型,以粮食产量为因变量Y,化肥用量为X1,水浇地面积为X2,农业投入资金为X3。
由于农业投入资金X3与化肥用量X1,水浇地面积X2有很强的相关性,所以回归方程效果会很差。
再例如根据某行业企业数据资料拟合此行业的生产函数时,资本投入、劳动力投入、资金投入与能源供应都与企业的生产规模有关,往往出现高度相关情况,大企业二者都大,小企业都小。
6.2多重共线性对回归参数的估计有何影响?答:1、完全共线性下参数估计量不存在;2、近似共线性下OLS估计量非有效;3、参数估计量经济含义不合理;4、变量的显著性检验失去意义;5、模型的预测功能失效。
6.3 具有严重多重共线性的回归方程能不能用来做经济预测?答:虽然参数估计值方差的变大容易使区间预测的“区间”变大,使预测失去意义。
但如果利用模型去做经济预测,只要保证自变量的相关类型在未来期中一直保持不变,即使回归模型中包含严重多重共线性的变量,也可以得到较好预测结果;否则会对经济预测产生严重的影响。
6.4多重共线性的产生于样本容量的个数n、自变量的个数p有无关系?答:有关系,增加样本容量不能消除模型中的多重共线性,但能适当消除多重共线性造成的后果。
当自变量的个数p较大时,一般多重共线性容易发生,所以自变量应选择少而精。
6.5 自己找一个经济问题来建立多元线性回归模型,怎样选择变量和构造设计矩阵X才可能避免多重共线性的出现?答:请参考第三次上机实验题——机场吞吐量的多元线性回归模型,注意利用二手数据很难避免多重共线性的出现,所以一般利用逐步回归和主成分回归消除多重共线性。
如果进行自己进行试验设计如正交试验设计,并收集数据,选择向量使设计矩阵X 的列向量(即X 1,X 2, X p )不相关。
6.6对第5章习题9财政收入的数据分析多重共线性,并根据多重共线性剔除变量。
多重共线性考试考试与答案

第七章 多重共线性习题与答案1、多重共线性产生的原因是什么?2、检验多重共线性的方法思路是什么?有哪些克服方法?3、考虑一下模型:Y t =β1+β2X t +β3X 1-t +4βX 2-t +5βX 3-t +6βX 4-t +u t其中Y =消费,X =收入,t =时间。
上述模型假定了时间t 的消费支出不仅是时间t 的收入,而且是以前多期的收入的函数。
例如,1976年第一季度的消费支出是同季度收入合1975年的四个季度收入的函数。
这类模型叫做分布滞后模型(distributed lag models )。
我们将在以后的一掌中加以讨论。
(1) 你预期在这类模型中有多重共线性吗?为什么?(2)如果预期有多重共线性,你会怎么样解决这个问题?4、已知回归模型μβα++=N E ,式中E 为某类公司一名新员工的起始薪金(元),N 为所受教育水平(年)。
随机扰动项μ的分布未知,其他所有假设都满足。
(1)从直观及经济角度解释α和β。
(2)OLS 估计量αˆ和βˆ满足线性性、无偏性及有效性吗?简单陈述理由。
(3)对参数的假设检验还能进行吗?简单陈述理由。
5、根据1899—1922年在美国制造业部门的年度数据,多尔蒂(Dougherty )获得如下回归结果:LogY=2.81 - 0.53logK+ 0.91logL + 0.047tSe =(1.38)(0.34) (0.14) (0.021)R 2=0.97 F=189.8其中Y =实际产生指数,K=实际资本投入指数,L=实际劳力投入指数,t =时间或趋势。
利用同样数据,他又获得一下回归:(1)回归中有没有多重共线性?你怎么知道?(2)在回归(1)中,logK 的先验符号是什么?结果是否与预期的一致?为什么或为什么不?(3)你怎样替回归的函数形式(1)做辩护:(提示:柯柏—道格拉斯生产函数。
)(4)解释回归(1)在此回归中趋势变量的作用为何?(5)估计回归(2)的道理何在?(6)如果原先的回归(1)有多重共线性,是否已被回归(2)减弱?你怎样知道?(7)如果回归(2)被别看作回归(1)的一个受约束形式,作者施加的约束是什么呢?(提示:规模报酬)你怎样知道这个约束是否正确?你在哪一种检验?说明你的计算。
多重共线性习题及答案

多重共线性一、单项选择题1、当模型存在严重的多重共线性时,OLS估计量将不具备()A、线性B、无偏性C、有效性D、一致性2、经验认为某个解释与其他解释变量间多重共线性严重的情况是这个解释变量的VIF()A、大于B、小于C、大于5D、小于53、模型中引入实际上与解释变量有关的变量,会导致参数的OLS估计量方差()A、增大B、减小C、有偏D、非有效4、对于模型y t=b0+b1x1t+b2x2t+u t,与r12=0相比,r12=0.5时,估计量的方差将是原来的()A、1倍B、1.33倍C、1.8倍D、2倍5、如果方差膨胀因子VIF=10,则什么问题是严重的()A、异方差问题B、序列相关问题C、多重共线性问题D、解释变量与随机项的相关性6、在多元线性回归模型中,若某个解释变量对其余解释变量的判定系数接近于1,则表明模型中存在( )A 异方差B 序列相关C 多重共线性D 高拟合优度7、存在严重的多重共线性时,参数估计的标准差()A、变大B、变小C、无法估计D、无穷大8、完全多重共线性时,下列判断不正确的是()A、参数无法估计B、只能估计参数的线性组合C、模型的拟合程度不能判断D、可以计算模型的拟合程度二、多项选择题1、下列哪些回归分析中很可能出现多重共线性问题()A、资本投入与劳动投入两个变量同时作为生产函数的解释变量B、消费作被解释变量,收入作解释变量的消费函数C、本期收入和前期收入同时作为消费的解释变量的消费函数D、商品价格、地区、消费风俗同时作为解释变量的需求函数E、每亩施肥量、每亩施肥量的平方同时作为小麦亩产的解释变量的模型2、当模型中解释变量间存在高度的多重共线性时()A、各个解释变量对被解释变量的影响将难以精确鉴别B、部分解释变量与随机误差项之间将高度相关C、估计量的精度将大幅度下降D、估计对于样本容量的变动将十分敏感E、模型的随机误差项也将序列相关3、下述统计量可以用来检验多重共线性的严重性()A、相关系数B、DW值C、方差膨胀因子D、特征值E、自相关系数4、多重共线性产生的原因主要有()A、经济变量之间往往存在同方向的变化趋势B、经济变量之间往往存在着密切的关联C、在模型中采用滞后变量也容易产生多重共线性D、在建模过程中由于解释变量选择不当,引起了变量之间的多重共线性E、以上都正确5、多重共线性的解决方法主要有()A、保留重要的解释变量,去掉次要的或替代的解释变量B、利用先验信息改变参数的约束形式C、变换模型的形式D、综合使用时序数据与截面数据E、逐步回归法以及增加样本容量6、关于多重共线性,判断错误的有()A、解释变量两两不相关,则不存在多重共线性B、所有的t检验都不显著,则说明模型总体是不显著的C、有多重共线性的计量经济模型没有应用的意义D、存在严重的多重共线性的模型不能用于结构分析7、模型存在完全多重共线性时,下列判断正确的是()A、参数无法估计B、只能估计参数的线性组合C、模型的判定系数为0D、模型的判定系数为1三、简述1、什么是多重共线性?产生多重共线性的原因是什么?2、什么是完全多重共线性?什么是不完全多重共线性?3、完全多重共线性对OLS估计量的影响有哪些?4、不完全多重共线性对OLS估计量的影响有哪些?5、从哪些症状中可以判断可能存在多重共线性?6、什么是方差膨胀因子检验法?四、判断(1)如果简单相关系数检测法证明多元回归模型的解释变量两两不相关,则可以判断解释变量间不存在多重共线性。
第5章习题(共线性)

第5章 多重共线性1、所谓不完全多重共线性是指存在不全为零的数kλλλ,,,21 ,有( )是随机误差项式中v e v x x x .D e v x x x .C x x x .B v x x x .A k x x k k xk k k k k k ⎰∑=++++=++++=+++=++++ 122112212211221100λλλλλλλλλλλλ2、设21,x x 为解释变量,则完全多重共线性是( ).(021.0.021.22121121=+=++==+x x ex D v v x x C ex B x x A 为随机误差项)3.设线性回归模型为ii i i u x x y +++=33221βββ,下列表明变量之间具有完全多重共线性的是( )(其中v 为随机误差项)000.0000.0020.0020.321321321321=+*+*+*=*+*+*=+*++*=*++*v x x x D x x x C v x x x B x x x A4.设线性回归模型为ii i i u x x y +++=33221βββ,下列表明变量之间具有不完全多重共线性的是( )(其中v 为随机误差项)000.0000.0020.0020.321321321321=+*+*+*=*+*+*=+*++*=*++*v x x x D x x x C v x x x B x x x A5.如果模型中的解释变量存在完全的多重共线性,参数的最小二乘估计量是( )A .无偏的 B. 有偏的 C. 不确定 D. 确定的 6.下列说法不正确的是( )A.多重共线性产生的原因有模型中大量采用滞后变量B.多重共线性是样本现象C.检验多重共线性的方法有DW 检验法D.修正多重共线性的方法有增加样本容量7.在线性回归模型中,若解释变量1x 和2x 的观测值成比例,即有i2i 1kxx =,其中k 为非零常数,则表明模型中存在( )A. 异方差B. 多重共线性C. 序列自相关D. 设定误差 8.多重共线性是一种( )A .样本现象 B.随机误差现象 C .被解释变量现象 D.总体现象 9.逐步回归法既检验又修正了( )A .异方差性 B.自相关性 C .随机解释变量 D.多重共线性 二、多项选择1、设线性回归模型为ii i i u x x y +++=33221βββ,下列表明变量之间具有多重共线性的是( )(其中v 为随机误差项)31.031.0000.0000.0020.0020.3232321321321321=++=+=+*+*+*=*+*+*=+*++*=*++*v x x F x x E v x x x D x x x C v x x x B x x x A2.下列说法正确的是( )A. 多重共线性分为完全和不完全B. 多重共线性是一种样本现象C. 在共线性程度不严重的时候可进行预测分析D. 多重共线性的存在是难以避免的 3.能够检验多重共线性的方法有( )A.简单相关系数矩阵法B. DW 检验法C. 逐步回归法D.ARCH 检验法E.辅助回归法(又待定系数法)F. t 检验与F 检验综合判断法 4.能够修正多重共线性的方法有( )A.增加样本容量B. 数据的结合C.变换模型的函数形式D.逐步回归法E.差分模型 三、判断(见习题集)四、计算分析:在研究生产函数时,得到如下两个模型估计式:(1)LnL LnK Q Ln 893.0887.004.5ˆ++-=se=(1.40)(0.087)(0.137)21,878.02==n R(2)LnL LnK t QLn 285.1460.00272.057.8ˆ+++-=se=(2.99)(0.0204)(0.333)(0.324)21,889.02==n R其中,Q=产量,K=资本,L=劳动时间(技术指标),n=样本容量。
多重共线性习题

多重共线性习 题一、单项选择题1.如果回归模型中解释变量之间存在完全的多重共线性,则最小二乘估计量( )A.不确定,方差无限大B.确定,方差无限大C.不确定,方差最小D.确定,方差最小 2.多元线性回归模型中,发现各参数估计量的t 值都不显著,但模型的,)(22很大或R R F 值确很显著,这说明模型存在( )A .多重共线性B .异方差C .自相关D .设定偏误 3.逐步回归法既检验又修正了( )A .异方差性 B.自相关性 C .随机解释变量 D.多重共线性 4.如果模型中的解释变量存在完全的多重共线性,参数的最小二乘估计量是( )A .无偏的 B. 有偏的 C. 不确定 D. 确定的 5.设线性回归模型为01122i i i i Y X X u βββ=+++,下列表明变量之间具有完全多重共线性的是( )A .1202*0*0i i X X ++=B .1202*0*0i i X X v +++=C .1200*0*0i i X X ++=D .1200*0*0i i X X v +++= 其中v 为随机误差项6.简单相关系数矩阵方法主要用于检验( )A .异方差性 B.自相关性 C .随机解释变量 D.多重共线性 7.设21,x x 为解释变量,则完全多重共线性是( )221211211.0.021.0(.02x x A x x B x e C x x v v D x e +==++=+=为随机误差项)8.下列说法不正确的是( )A. 多重共线性产生的原因有模型中大量采用滞后变量B. 多重共线性是样本现象C. 检验多重共线性的方法有DW检验法D. 修正多重共线性的方法有增加样本容量二、多项选择题1.能够检验多重共线性的方法有()A. 简单相关系数矩阵法B. t检验与F检验综合判断法C. DW检验法D. ARCH检验法E. White 检验2.如果模型中解释变量之间存在共线性,则会引起如下后果()A. 参数估计值确定B. 参数估计值不确定C. 参数估计值的方差趋于无限大D. 参数的经济意义不正确E. DW统计量落在了不能判定的区域3.能够检验多重共线性的方法有()A. 简单相关系数矩阵法B. DW检验法C. t检验与F检验综合判断法D. ARCH检验法E. 辅助回归法(又待定系数法)三、判断题1.多重共线性问题是随机扰动项违背古典假定引起的。
第四章 多重共线性练习

练 习
基本概念
(1)多重共线性(2)完全多重共线性(3)不完全多重共线性; 练习题1、什么是变量之间的多重共线性?举例说明。
2、判断题:(1)存在完全多重共线性时,模型参数无法估计;(2)存在多重共线性时,一定会使参数估计值的方差增大,从而造成估计效率的损失;
3、完全多重共线性和不完全多重共线性之间的区别是什么?
4、产生多重共线性的经济背景是什么?
5、多重共线性的危害是什么?为什么会造成这些危害?检验多重共线性的方法思路是什么?有哪些克服方法?
6、考虑下列一组数据
Y
-10 -8 -6 -4 -2 0 2 4 6 8 10 2X 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 3X
1
3
5
7
9
11
13
15
17
19
21
现在我们进行如下的回归分析:
12233i i Y X X u βββ=+++
请回答如下问题:
你能估计出该模型的参数吗?为什么? 7、将下列函数用适当的方法消除多重共线性: (1)消费函数为
012C W P u
βββ=+++
其中C 、W 、P 分别表示消费、工资收入和非工资收入,W 和P 可能高度相关,但研究表明1
2
2ββ=。
(2)需求函数为
0123s Q Y P P u
ββββ=++++
其中Q 、Y 、P 和s
P 分别为需求量、收入水平、该商品价格水平及其替代品价格水平,P 和s
P 可能高度相关。
计量经济学题库第7章多重共线性

第7章 多重共线性习 题一、单项选择题1.如果回归模型中解释变量之间存在完全的多重共线性,则最小二乘估计量( )A.不确定,方差无限大B.确定,方差无限大C.不确定,方差最小D.确定,方差最小2.多元线性回归模型中,发现各参数估计量的t 值都不显著,但模型的F 值确很显著,这说明模型存在( )A .多重共线性B .异方差C .自相关D .设定偏误 3.逐步回归法既检验又修正了( )A .异方差性 B.自相关性 C .随机解释变量 D.多重共线性4.如果模型中的解释变量存在完全的多重共线性,参数的最小二乘估计量是( )A .无偏的 B. 有偏的 C. 不确定 D. 确定的 5.设线性回归模型为,下列表明变量之间具有完全多重共线性的是( )A .B .C .D .其中v 为随机误差项6.简单相关系数矩阵方法主要用于检验( )A .异方差性 B.自相关性 C .随机解释变量 D.多重共线性 7.设为解释变量,则完全多重共线性是( )8.下列说法不正确的是( )A. 多重共线性产生的原因有模型中大量采用滞后变量,)(22很大或R R 01122i i i iY X X u βββ=+++1202*0*0i i X X ++=1202*0*0i i X X v +++=1200*0*0i i X X ++=1200*0*0i i X X v +++=21,x x 221211211.0.021.0(.02x x A x x B x e C x x v v D x e +==++=+=为随机误差项)B. 多重共线性是样本现象C. 检验多重共线性的方法有DW检验法D. 修正多重共线性的方法有增加样本容量二、多项选择题1.能够检验多重共线性的方法有()A. 简单相关系数矩阵法B. t检验与F检验综合判断法C. DW检验法D. ARCH检验法E. White 检验2.如果模型中解释变量之间存在共线性,则会引起如下后果()A. 参数估计值确定B. 参数估计值不确定C. 参数估计值的方差趋于无限大D. 参数的经济意义不正确E. DW统计量落在了不能判定的区域3.能够检验多重共线性的方法有()A. 简单相关系数矩阵法B. DW检验法C. t检验与F检验综合判断法D. ARCH检验法E. 辅助回归法(又待定系数法)三、判断题1.多重共线性问题是随机扰动项违背古典假定引起的。
计量经济学:多元线性回归模型拓展习题与答案

一、单选题1、当模型存在严重的多重共线性时,OLS估计量将不具备()A.一致性B.无偏性C.有效性D.线性性正确答案:C2、在异方差性情况下,常用的估计方法是()A.广义差分法B.工具变量法C.一阶差分法D.加权最小二乘法正确答案:D3、设为随机干扰项,则一阶序列相关是指()A.u t=ρ1u t−1+ρ2u t−2+εtB. u t=ρ2u t−1+εtC.Cov(εt,εs)≠0,(t≠s)D. u t=ρu t−1+εt正确答案:D4、在具体运用加权最小二乘法时, 如果变换的结果是YX =β01X+β11X +uX,则Var(u)是下列形式中的哪一种?A.σ2log XB. σ2√XC. σ2XD. σ2X2正确答案:D5、更容易产生异方差的数据为()A.年度数据B.修匀数据C.横截面数据D.时间序列数据正确答案:C二、多选题1、能够检验多重共线性的方法有()A.简单相关系数矩阵法B.ARCH检验法C.DW检验法D.t检验与F检验综合判断法正确答案:A、D2、下列哪些方法可以用于异方差性的检验()A.戈德菲尔德——匡特检验B.怀特检验C.戈里瑟检验D.帕克检验正确答案:A、B、C、D3、异方差性将导致()A.普通最小二乘估计量有偏和非一致B.建立在普通最小二乘估计基础上的假设检验失效C.建立在普通最小二乘估计基础上的预测区间变宽D.普通最小二乘估计量非有效正确答案:C、D4、针对存在序列相关现象的模型估计,下述哪些方法可能是适用的()A.广义最小二乘法B.Durbin两步法C.广义差分法D.残差回归法正确答案:A、B、C5、多重共线性的解决方法主要有()A.利用先验信息改变参数的约束形式B.逐步回归法以及增加样本容量C.变换模型的形式D.综合使用时序数据与截面数据正确答案:A、B、C、D二、判断题1、当模型存在高阶自相关时,可用DW检验法进行自相关检验。
()正确答案:×2、DW检验假定随机干扰项ui的方差有同方差性。
多重共线性试题及答案

第四章 多重共线性一、单项选择题1、完全的多重共线性是指解释变量的数据矩阵的秩( B )(A )大于k+1 (B )小于k+1 (C )等于k+1 (D )等于k+12、当模型存在严重的多重共线性时,OLS 估计量将不具备( D )(A )线性 (B )无偏性 (C )有效性 (D )一致性3、如果每两个解释变量的简单相关系数比较高,大于( D )时则可认为存在着较严重的多重共线性。
(A )0.5 (B )0.6 (C )0.7 (D )0.84、方差扩大因子VIF j 可用来度量多重共线性的严重程度,经验表明,VIF j ( A )时,说明解释变量与其余解释变量间有严重的多重共线性。
(A )大于5 (B )大于1 (C )小于1 (D )大于105、对于模型01122i i i i y x x u βββ=+++,与r 23等于0相比,当r 23等于0.5时,3ˆβ的方差将是原来的(C ) (A )2倍 (B )1.5倍 (C )1.33倍 (D )1.25倍6、无多重共线性是指数据矩阵的秩( D )(A )小于k (B )等于k (C )大于k (D )等于k+17、无多重共线性假定是假定各解释变量之间不存在( A )(A )线性关系 (B )非线性关系 (C )自相关 (D )异方差8、经济变量之间具有共同变化的趋势时,由其构建的计量经济模型易产生( C )(A )异方差 (B )自相关(C )多重共线性 (D )序列相关9、完全多重共线性产生的后果包括参数估计量的方差( C )(A )增大 (B )减小(C )无穷大 (D )无穷小10、不完全多重共线性产生的后果包括参数估计量的方差( A )(A )增大 (B )减小(C )无穷大 (D )无穷小11、不完全多重共线性下,对参数区间估计时,置信区间趋于( A )(A )变大 (B )变小(C )不变 (D )难以估计12、较高的简单相关系数是多重共线性存在的( B )(A )必要条件 (B )充分条件(C )充要条件 (D )并非条件13、方差扩大因子VIF j 是由辅助回归的可决系数R j 2计算而得,R j 2越大,方差扩大因子VIF j 就( A )(A )越大 (B )越小(C )不变 (D )无关14、解释变量间的多重共线性越弱,方差扩大因子VIF j 就越接近于( A )(A )1 (B )2(C )0 (D )1015、多重共线性是一个(D )(A )样本特性 (B )总体特性(C )模型特性 (D )以上皆不对二、多项选择题1、多重共线性包括(ABCD )(A )完全的多重共线性 (B )不完全的多重共线性(C )解释变量间精确的线性关系(D )解释变量间近似的线性关系(E )非线性关系2、多重共线性产生的经济背景主要由( ABD )(A )经济变量之间具有共同变化趋势 (B )模型中包含滞后变量(C )采用截面数据 (D )样本数据自身的原因3、多重共线性检验的方法包括( ABCD )(A )简单相关系数检验法 (B )方差扩大因子法(C )直观判断法 (D )逐步回归法(E )DW 检验法4、修正多重共线性的经验方法包括(ABCDE )(A )剔除变量法 (B )增大样本容量(C )变换模型形式 (D )截面数据与时间序列数据并用(E )变量变换5、严重的多重共线性常常会出现下列情形(ABCD )(A )适用OLS 得到的回归参数估计值不稳定(B )回归系数的方差增大(C )回归方程高度显著的情况下,有些回归系数通不过显著性检验(D )回归系数的正负号得不到合理的经济解释三、名词解释(每题4分)1、多重共线性2、完全的多重共线性3、辅助回归4、方差扩大因子VIF j5、逐步回归法6、不完全的多重共线性四、简答题(每题5分)1、多重共线性的实质是什么?2、为什么会出现多重共线性?3、多重共线性对回归参数的估计有何影响?4、判断是否存在多重共线性的方法有那些?5、针对多重共线性采取的补救措施有那些?6、具有严重多重共线性的回归方程能否用来进行预测?五、辨析题1、在高度多重共线性的情形中,要评价一个或多个偏回归系数的单个显著性是不可能的。
参考答案--作业(精品)

参考答案作业5 多重共线性1.什么是共线性?什么是多重共线性?解:共线性是指两个或多个变量之间存在某种线性相关关系;多重共线性:线性回归模型中的解释变量之间存在精确相关关系或高度相关关系。
2.完全和不完全多重共线性的区别是什么?解:完全多重共线性指两个或多个变量之间存在某种精确的线性关系;不完全多重共线性指两个或多个变量之间存在某种近似的线性关系。
4.考虑模型:Y i=B1+B2X i+B3X i2+B3X i3+u i其中Y——总成本;X——产出。
“由于X2和X3是X的函数,则该模型中存在共线性”你认为对吗?为什么?解:不对。
因为X2和X3都是x的非线性函数,所以它们同时包含在回归模型中并不违反经典性线性回归模型的基本假设。
多重共线性的相关是指的变量之间的线性相关。
14.表14给出了美国1971到1986年的年度数据。
考虑下面的轿车总需求函数:lnY i=B1+B2lnX2t+B3lnX3t+B4lnX4t+B5lnX5t+B6lnX6t+u t其中,ln表示自然对数。
其中,ln表示自然对数。
Y:新轿车的销售量(千辆);X2:新车消费者价格指数(1967年=100);X3:城市居民消费者价格指数(1967年=100);X4:个人可支配收入(PDI);X5:利率(%);X6:城市就业劳动力(千人)。
A.如何解释各偏斜率系数的经济意义?解:因为给定模型为双线性模型,故各个偏斜率系数表示应变量对自变量的偏弹性系数,以B2为例:B2说明当其余自变量保持不变的情况下,X2每变化1%,则导致Y变化B2%。
B.求上述模型的OLS估计值。
解:回归结果如下:分析:1.经济学检验:(用价格指数X2表示)的上涨而下降,故LNX2的系数应该为负;3)LNX5系数接近0,这在外国不正常,因为外国人包括现在一些中国年青人都愿意以贷款买车,所以利率X5对于汽车销量Y影响应该比较显著,其弹性不应该在0附近。
4)LNX6的系数为负与经济常识违背,因为一般汽车销售量(Y)会随着城市就业劳动力(用价格指数X6表示)的增加而增加,故LNX6的系数应该为正;2.统计检验如下:1)方程的总体性显著性水平很好,因为F检验的概率值为0.000618(比0.01还小得多);2)取定显著性水平为5%,则只有LNX3 的系数的t检验是显著的,其他自变量的系数的t检验都没有通过。
课堂练习四

课堂练习四--多重共线性一、选择题1、模型中引入实际上与解释变量有关的变量,会导致参数的OLS估计量方差()A、增大B、减小C、有偏D、非有效2、在多元线性回归模型中,若某个解释变量对其余解释变量的判定系数接近于1,则表明模型中存在( )A 异方差B 序列相关C 多重共线性D 高拟合优度3、完全多重共线性时,下列判断不正确的是()A、参数无法估计B、只能估计参数的线性组合C、模型的拟合程度不能判断D、可以计算模型的拟合程度4、关于多重共线性,判断错误的有()(多选)A、解释变量两两不相关,则不存在多重共线性B、所有的t检验都不显著,则说明模型总体是不显著的C、有多重共线性的计量经济模型没有应用的意义D、存在严重的多重共线性的模型不能用于结构分析二、判断1、在严重多重共线性下,OLS估计量仍是最佳线性无偏估计量。
2、多重共线性问题的实质是样本现象,因此可以通过增加样本信息得到改善。
3、虽然多重共线性下,很难精确区分各个解释变量的单独影响,但可据此模型进行预测。
4、如果回归模型存在严重的多重共线性,可去掉某个解释变量从而消除多重共线性。
三、简述1、什么是多重共线性?产生多重共线性的原因是什么?2、不完全多重共线性对OLS估计量的影响有哪些?四、综合分析题下表给出了以美元计算的每周消费支出(Y ),每周收入(X 1)和财富(X 2)的假想数据。
问题:(1)作Y 对X 1和X 2的OLS 回归,结果如下:12ˆ24.3370.8720.035Y X X =+- T (3.875) (2.773) (-1.160) R 2=0.9682。
直观地判断这一回归方程中是否存在多重共线性?为什么?(2)分别作Y 对X 1和X 2的回归,结果:1ˆ24.4550.509Y X =+ T (3.813) (14.243) R 2=0.9622ˆ26.4520.048Y X =+ T (3.132) (10.575) R 2=0.9332这些回归结果表明了什么?(3)作X 2对X 1的回归,结果为213.36410.373X X =-+T (-0.046) (25.253) R 2=0.988这一回归结果表明了什么?。
应用回归分析,第6章课后习题参考答案

第6章多重共线性的情形及其处理思考与练习参考答案6.1 试举一个产生多重共线性的经济实例。
答:例如有人建立某地区粮食产量回归模型,以粮食产量为因变量Y,化肥用量为X1,水浇地面积为X2,农业投入资金为X3。
由于农业投入资金X3与化肥用量X1,水浇地面积X2有很强的相关性,所以回归方程效果会很差。
再例如根据某行业企业数据资料拟合此行业的生产函数时,资本投入、劳动力投入、资金投入与能源供应都与企业的生产规模有关,往往出现高度相关情况,大企业二者都大,小企业都小。
6.2多重共线性对回归参数的估计有何影响?答:1、完全共线性下参数估计量不存在;2、近似共线性下OLS估计量非有效;3、参数估计量经济含义不合理;4、变量的显著性检验失去意义;5、模型的预测功能失效。
6.3 具有严重多重共线性的回归方程能不能用来做经济预测?答:虽然参数估计值方差的变大容易使区间预测的“区间”变大,使预测失去意义。
但如果利用模型去做经济预测,只要保证自变量的相关类型在未来期中一直保持不变,即使回归模型中包含严重多重共线性的变量,也可以得到较好预测结果;否则会对经济预测产生严重的影响。
6.4多重共线性的产生于样本容量的个数n、自变量的个数p有无关系?答:有关系,增加样本容量不能消除模型中的多重共线性,但能适当消除多重共线性造成的后果。
当自变量的个数p较大时,一般多重共线性容易发生,所以自变量应选择少而精。
6.5 自己找一个经济问题来建立多元线性回归模型,怎样选择变量和构造设计矩阵X才可能避免多重共线性的出现?答:请参考第三次上机实验题——机场吞吐量的多元线性回归模型,注意利用二手数据很难避免多重共线性的出现,所以一般利用逐步回归和主成分回归消除多重共线性。
如果进行自己进行试验设计如正交试验设计,并收集数据,选择向量使设计矩阵X的列向量(即X1,X2,X p)不相关。
6.6对第5章习题9财政收入的数据分析多重共线性,并根据多重共线性剔除变量。
多重共线性答案

第四章 多重共线性一、判断题1、多重共线性是一种随机误差现象。
(F )2、多重共线性是总体的特征。
(F )3、在存在不完全多重共线性的情况下,回归系数的标准差会趋于变小,相应的t 值会趋于变大。
(F )4、尽管有不完全的多重共线性,OLS 估计量仍然是最优线性无偏估计量。
(T )5、在高度多重共线的情形中,要评价一个或多个偏回归系数的个别显著性是不可能的。
(T )6、变量的两两高度相关并不表示高度多重共线性。
(F )7、如果分析的目的仅仅是预测,则多重共线性一定是无害的。
(T )8、在多元回归中,根据通常的t 检验,每个参数都是统计上不显著的,你就不会得到一个高的2R 值。
(F )9、如果简单相关系数检测法证明多元回归模型的解释变量两两不相关,则可以判断解释变量间不存在多重共线性。
( F )10、多重共线性问题的实质是样本问题,因此可以通过增加样本信息得到改善。
(T ) 11、虽然多重共线性下,很难精确区分各个解释变量的单独影响,但可据此模型进行预测。
(T )12、如果回归模型存在严重的多重共线性,可不加分析地去掉某个解释变量从而消除多重共线性。
(F )13、多重共线性的存在会降低OLS 估计的方差。
(F )14、随着多重共线性程度的增强,方差膨胀因子以及系数估计误差都在增大。
(T ) 15、解释变量和随机误差项相关,是产生多重共线性的原因。
(F ) 16、对于模型i ni n i 110i u X X Y ++++=βββΛ,n 1i ,,Λ=;如果132X X X -=,模型必然存在解释变量的多重共线性问题。
(T )17、多重共线性问题是随机扰动项违背古典假定引起的。
(F ) 18、存在多重共线性时,模型参数无法估计。
(F )二、单项选择题1、在线性回归模型中,若解释变量1X 和2X 的观测值成比例,既有12i i X kX =,其中k 为 非零常数,则表明模型中存在 ( B ) A 、异方差 B 、多重共线性 C 、序列相关 D 、随机解释变量2、 在多元线性回归模型中,若某个解释变量对其余解释变量的可决系数接近1,则表明模型中存在 ( C ) A 、异方差性 B 、序列相关C 、多重共线性D 、拟合优度低3、对于模型i i 22i 110i u X X Y +++=βββ,与0r 12=相比,当50r 12.=时,估计量1βˆ的方差()1βˆvar 将是原来的 ( B ) A 、 1 倍 B 、 倍 C 、 倍 D 、 2 倍 4、如果方差膨胀因子VIF =10,则认为什么问题是严重的( C )A 、异方差问题B 、序列相关问题C 、多重共线性问题D 、 解释变量与随机项的相关性 5、经验认为某个解释与其他解释变量间多重共线性严重的情况是这个解释变量的VIF ( C )。
计量经济学习题册第五章、第六章、第七章 答案范文

第五章多重共线性一、名词解释1、多重共线性:指两个或两个以上解释变量之间存在某种线性相关关系。
2、不完全多重共线性:在实际经济活动中,多个解释变量之间存在多重共线性问题,但解释变量之间的线性关系是近似的,而不是完全的二、单项选择题1、B:多重共线的概念2、B:方差扩大因子:P1403、C:结合方差扩大因子的概念,分母上有个解释变量间的相关系数4、C:P136多重共线的影响5、B:P136多重共线的影响6、A:P141-2多重共线的修正;B针对异方差;C针对随机解释变量问题;D可同时针对异方差和序列相关问题三、多项选择题1、ABCD:P135多重共线性的主要原因2、BDE:A应该是简单相关系数法;C针对随机解释变量问题;BDE和行列式检验法见书P138-1403、ACD:A因为系数估计值的方差膨胀,无法进行统计检验等;B是随机解释变量问题,与这里无关;C因为方差膨胀;D一般样本容量增大,会减弱变量间的相关性P142;E与序列相关无关4、ABCDE:B如令121=+ββ,可将两个解释变量合二为一;C如由线性模型Ln变换;D往往时间序列数据有共同的趋势,让人看起来相关性比较大;四、判断题1、√:基本检验方法2、×:由于方差膨胀因子的存在,会高估方差3、×:前半句是错的4、×:多重共线会影响到随机干扰项的方差,前半句错了。
五、计算分析题1、解:(1)在其他变量不变的情况下,一城市的人口越多或房屋数量越多,则对用水的需求越高。
所以可期望house 和pop 的符号为正;收入较高的个人可能用水较多,因此pcy 的预期符号为正,但它可能是不显著的。
如果水价上涨,则用户会节约用水,所以可预期price 的系数为负。
显然如果降雨量较大,则草地和其他花园或耕地的用水需求就会下降,所以可以期望rain 的系数符号为负。
从估计的模型看,除了pcy 之外,所有符号都与预期相符。
(2)t-统计量检验单个变量的显著性,F-统计值检验变量是否是联合显著的。
多重共线性习题(附答案)

多重共线性一、单项选择题1、当模型存在严重的多重共线性时,OLS估计量将不具备()A、线性B、无偏性C、有效性D、一致性2、经验认为某个解释与其他解释变量间多重共线性严重的情况是这个解释变量的VIF()A、大于B、小于C、大于5D、小于53、模型中引入实际上与解释变量有关的变量,会导致参数的OLS估计量方差()A、增大B、减小C、有偏D、非有效4、对于模型y t=b0+b1x1t+b2x2t +u t,与r12=0相比,r12=0.5时,估计量的方差将是原来的()A、1倍B、1.33倍C、1.8倍D、2倍5、如果方差膨胀因子VIF=10,则什么问题是严重的()A、异方差问题B、序列相关问题C、多重共线性问题D、解释变量与随机项的相关性6、在多元线性回归模型中,若某个解释变量对其余解释变量的判定系数接近于1,则表明模型中存在( )A 异方差B 序列相关C 多重共线性D 高拟合优度7、存在严重的多重共线性时,参数估计的标准差()A、变大B、变小C、无法估计D、无穷大8、完全多重共线性时,下列判断不正确的是()A、参数无法估计B、只能估计参数的线性组合C、模型的拟合程度不能判断D、可以计算模型的拟合程度二、多项选择题1、下列哪些回归分析中很可能出现多重共线性问题()A、资本投入与劳动投入两个变量同时作为生产函数的解释变量B、消费作被解释变量,收入作解释变量的消费函数C、本期收入和前期收入同时作为消费的解释变量的消费函数D、商品价格、地区、消费风俗同时作为解释变量的需求函数E、每亩施肥量、每亩施肥量的平方同时作为小麦亩产的解释变量的模型2、当模型中解释变量间存在高度的多重共线性时()A、各个解释变量对被解释变量的影响将难以精确鉴别B、部分解释变量与随机误差项之间将高度相关C、估计量的精度将大幅度下降D、估计对于样本容量的变动将十分敏感E、模型的随机误差项也将序列相关3、下述统计量可以用来检验多重共线性的严重性()A、相关系数B、DW值C、方差膨胀因子D、特征值E、自相关系数4、多重共线性产生的原因主要有()A、经济变量之间往往存在同方向的变化趋势B、经济变量之间往往存在着密切的关联C、在模型中采用滞后变量也容易产生多重共线性D、在建模过程中由于解释变量选择不当,引起了变量之间的多重共线性E、以上都正确5、多重共线性的解决方法主要有()A、保留重要的解释变量,去掉次要的或替代的解释变量B、利用先验信息改变参数的约束形式C、变换模型的形式D、综合使用时序数据与截面数据E、逐步回归法以及增加样本容量6、关于多重共线性,判断错误的有()A、解释变量两两不相关,则不存在多重共线性B、所有的t检验都不显著,则说明模型总体是不显著的C、有多重共线性的计量经济模型没有应用的意义D、存在严重的多重共线性的模型不能用于结构分析7、模型存在完全多重共线性时,下列判断正确的是()A、参数无法估计B、只能估计参数的线性组合C、模型的判定系数为0D、模型的判定系数为1三、简述1、什么是多重共线性?产生多重共线性的原因是什么?2、什么是完全多重共线性?什么是不完全多重共线性?3、完全多重共线性对OLS估计量的影响有哪些?4、不完全多重共线性对OLS估计量的影响有哪些?5、从哪些症状中可以判断可能存在多重共线性?6、什么是方差膨胀因子检验法?四、判断(1)如果简单相关系数检测法证明多元回归模型的解释变量两两不相关,则可以判断解释变量间不存在多重共线性。
第五章 答案.doc

第5章多重共线性习题:1.什么是共线性什么是多重共线性答:共线性是指回归模型中的各个解释变量之间不存在线性关系。
“多重共线性”一词常常用来表示解释变量之间具有较高的共线性程度,但又不是完全共线性的情形。
2.在k变量的模型中有k个正规方程用以估计k个未知系数。
假定X k是其余X变量的一个完全线性组合,你怎样说明在这种情形中不可能估计这k个回归系数答:当一个变量是另一些变量的线性函数时,在这k正规个方程中,实际只有k-1个有效方程,利用线性代数的知识我们可以知道k-1个方程是无法准确估计k个未知数的。
3.一般来说,如何判断模型中是否存在严重的多重共线性问题答:(1)2R较高但t值显著的系数不多。
(2)解释变量两两高度相关。
(3)观察每个解释变量对其它剩余解释变量的回归方程,这样的回归称为辅助回归。
如果某个辅助回归方程的拟合优度显著不为零(即整体显著:F检验),则存在多重共线性。
(4)使用方差膨胀因子判断。
克莱因经验法则(Klein’s rule of thumb)如果某个解释变量还有一些诸如偏相关系数(partial correlation coefficient)、本征值(eigenvalues)或病态指数(condition index)等其他方法可用于诊断多重共线性的程度。
对其余解释变量的辅助回归的拟合优度大于因变量Y对所有解释变量作回归所得到的拟合优度2R,则可能存在比较严重的多重共线性。
4.什么是方差膨胀因子(VIF),它有什么作用答:22322222323ˆvar()()()()ii i i ixx x x xβσ⎡⎤=⋅⎢⎥-⎣⎦∑∑∑∑即222222222323222231ˆvar()1()()1i i i i i i x r x x x x x σσβ⎡⎤⎢⎥⎢⎥==⋅⎢⎥⎛⎫-⎢⎥- ⎪⎢⎥⎝⎭⎣⎦∑∑∑∑∑ ()其中23r 是解释变量2X 和3X 的(样本)相关系数,介于1-与1+之间。
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第四章练习题参考解答
练习题
4.1 假设在模型i i i i u X X Y +++=33221βββ中,32X X 与之间的相关系数为零,于是有人建议你进行如下回归:
i
i i i i i u X Y u X Y 23311221++=++=γγαα
(1)是否存在3
322ˆˆˆˆβγβα==且?为什么? (2)吗?或两者的某个线性组合或会等于111
ˆˆˆγαβ (3)是否有()()()
()33
22ˆvar ˆvar ˆvar ˆvar γβαβ==且? 4.2在决定一个回归模型的“最优”解释变量集时人们常用逐步回归的方法。
不我待在
逐步回归中既可采取每次引进一个解释变量的程序(逐步向前回归),也可以先把所有可能的解释变量都放在一个多元回归中,然后逐一地将它们剔除(逐步向后回归)。
加进或剔除一个变量,通常是根据F 检验看其对ESS 的贡献而作出决定的。
根据你现在对多重共线性的认识,你赞成任何一种逐步回归的程序吗?为什么?
4.3
资料来源:《中国统计年鉴》,中国统计出版社2008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。
(2)你认为数据中有多重共线性吗? (3)进行以下回归:
i
t t i t t i t t v CPI C C GDP v CPI B B Y v GDP A A Y 321221121ln ln ln ln ln ln ++=+=+=++
根据这些回归你能对数据中多重共线性的性质说些什么?
(4)假设数据有多重共线性,但3
2ˆˆββ和在5%水平上个别地显著,并且总的F 检验也是显著的。
对这样的情形,我们是否应考虑共线性的问题?
4.4 自己找一个经济问题来建立多元线性回归模型,怎样选择变量和构造解释变量数据
矩阵X 才可能避免多重共线性的出现?
4.5 克莱因与戈德伯格曾用1921-1950年(1942-1944年战争期间略去)美国国内消费Y 和工资收入X1、非工资—非农业收入X2、农业收入X3的时间序列资料,利用OLSE 估计得出了下列回归方程:
37
.107 95.0 (1.09) (0.66) (0.17) (8.92) 3121.02452.01059.1133.8ˆ2==+++=F R X X X Y (括号中的数据为相应参数估计量的标准误)。
试对上述模型进行评析,指出其中存在的问题。
4.6 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总量Y (万吨标准煤)、国内生产总值(亿元)X1(代表经济发展水平)、国民总收入(亿元)X2(代表收入水平)、工业增加值(亿元)X3、建筑业增加值(亿元)X4、交通运输邮电业增加值(亿元)X5(代表产业发展水平及产业结构)、人均生活电力消费
(千瓦小时)X6(代表人民生活水平提高)、能源加工转换效率(%)X7(代表能源转换技术)等在1985-2007年期间的统计数据,具体如下:
资料来源:《中国统计年鉴2008》,中国统计出版社。
要求:
(1)建立对数线性多元回归模型
(2)如果决定用表中全部变量作为解释变量,你预料会遇到多重共线性的问题吗?为什么?
(3)如果有多重共线性,你准备怎样解决这个问题?明确你的假设并说明全部计算。
4.7 在本章开始的“引子”提出的“农业和建筑业的发展会减少财政收入吗?”的例子中,如果所采用的数据如下表所示
资料来源:《中国统计年鉴2008》,中国统计出版社。
试分析:为什么会出现本章开始时所得到的异常结果?怎样解决所出现的问题?
练习题参考解答
练习题4.1参考解答:
(1) 存在3
322ˆˆˆˆβγβα==且。
因为()()()()
()()()
2
3223223232322
ˆ∑∑∑∑∑∑∑--=
i
i
i
i
i i
i
i i
i
i x x x x x x
x y x x y β
当32X X 与之间的相关系数为零时,离差形式的
032=∑i
i x x
有()()()()222223222322
ˆˆα
β==
=∑∑∑∑∑∑i
i
i
i
i
i
i
i x
x y x x x x y
同理有:33ˆˆβγ=:2322233
222
2323ˆ()
i i
i
i i
i i i
i
i i
y x x y x x x x x x x β-=
-∑∑∑∑∑∑∑
=()()()()2322223i i i i
i
y x x x x ∑∑∑∑=
323i i i
y x x
∑∑=3ˆγ
(2)会的。
1
ˆβ=2233ˆˆY X X ββ-- (1ˆα=22ˆY X α- ,1ˆγ=33Y X γ-) =2233ˆˆY X X α
γ-- =2233ˆˆY X Y X Y α
γ-+-- =11ˆˆY α
γ-++ (3) 存在()()()
()3322ˆvar ˆvar ˆvar ˆvar γβαβ==且。
因为()
()
∑-=2
23
222
2
1ˆvar r x i σβ
当023=r 时,()
()()2222
223
2
22
2
ˆvar 1ˆvar α
σσβ==
-=∑∑i
i
x
r x 同理,有()
()33
ˆvar ˆvar γβ=: ()()()22
3
32223323
ˆˆvar var 1i
i
x
x r σσβγ===-∑∑
练习题4.2(略)
练习题4.3参考解答: (1)参数估计结果如下:
22ln() 3.649 1.796ln() 1.208ln()
(-11.32) (9.93) (-3.41)0.990 0.988 F 770.602
GDP CPI R R =-+-===进口 (2)数据中有多重共线性,居民消费价格指数的回归系数的符号不能进行合理的经济意义解
释,且其简单相关系数呈现正向变动。
(3)分别拟合的回归模型如下:
22ln Y 3.7451.187ln () (-9.14) (30.66)
0.982 0.981 939.999GDP R R F =-+===
22ln Y 3.39 2.254ln (PI) (-4.06) (14.63)
0.926 0.922 213.934
C R R F =-+===
22ln()0.1441.927ln (PI) (0.33) (24.21)
0.972 0.970 586.337
GDP C R R F =+===
单方程拟合效果都很好,回归系数显著,判定系数较高,GDP 和CPI 对进口的显著的单一影响,在这两个变量同时引入模型时影响方向发生了改变,这只有通过相关系数的分析才能发现。
(4)如果仅仅是作预测,可以不在意这种多重共线性,但如果是进行结构分析,还是应该引起注意的。
练习4.4(略)
练习题4.5参考解答:
从模型拟合结果可知,样本观测个数为27,消费模型的判定系数95.02
=R ,F 统计量为107.37,在0.05置信水平下查分子自由度为3,分母自由度为23的F 临界值为3.028,计算的F 值远大于临界值,表明回归方程是显著的。
模型整体拟合程度较高。
依据参数估计量及其标准误,可计算出各回归系数估计量的t 统计量值:
11.009
.1121
.0,69.066.0452.0,10.617.0059.1,91.092.8133.83210========
t t t t 除1t 外,其余的j t 值都很小。
工资收入X1的系数的t 检验值虽然显著,但该系数的估计值过大,该值为工资收入对消费边际效应,因为它为1.059,意味着工资收入每增加一美元,
消费支出的增长平均将超过一美元,这与经济理论和常识不符。
另外,理论上非工资—非农业收入与农业收入也是消费行为的重要解释变量,但两者的t 检验都没有通过。
这些迹象表明,模型中存在严重的多重共线性,不同收入部分之间的相互关系,掩盖了各个部分对解释消费行为的单独影响。
练习题4.6(略) 练习题4.7参考解答
根据样本数据得到各解释变量的样本相关系数矩阵如下(见表4.3): 表4.3 样本相关系数矩阵
解释变量之间相关系数较高,特别是农业增加值、工业增加值、建筑业增加值、最终消费之间,相关系数都在0.9以上。
这显然与第三章对模型的无多重共线性假定不符合。