文档介绍：实验三 多重共线性【实验目的】掌握多重共线性问题出现的来源、后果、检验及修正的原理,以及相关的Eviews操作方法。【实验内容】以《计量经济学学习指南与练习》补充习题4-18为数据,练习检查和克服模型的多重共线性的操作方法。【4-18】表4-3列出了被解释变量及解释变量,,,的时间序列观察值。(1)用OLS估计线性回归模型,并采用适当的方法检验多重共线性;(2)用逐步回归法确定一个较好的回归模型。表4-     【实验步骤】(1)建立线性回归模型并检验多重共线性1、建立模型利用表4-3数据分别建立关于、、、的散点图(SCAT)。可以看到与、、都呈现正的线性相关,与关系不明显。首先建立一个多元线性回归模型(LSC)。输出结果中,C、、、的系数都通不过显著性检验。2、检验多重共线性进一步选择CovarianceAnalysis的Correlation,得到变量之间的偏相关系数矩阵,观察偏相关系数。可以发现,与、、,但输出结果中,解释变量、的回归系数却无法通过显著性检验。认为解释变量之间存在多重共线性。(2)用逐步回归法克服多重共线性1、找出最简单的回归形式分别作与、、、间的回归(LSC)。即:(1)() ()      .=(2)() ()      .=(3)() (-)      .=(4)() ()        .=,受X1的影响最大,选择(1)式作为初始的回归模型。2、逐步回归将其他解释变量分别导入上述初始回归模型,寻找最佳回归方程。为求简明,先列出回归结果如下表,过程截图放在说明部分。    ()()       ()()()    - ()()()(-)    ()()() ()          说明:第一步:在初始模型中引入,模型拟合优度提高,参数符号合理,且变量通过了t检验,,表明不存在1阶序列相关性;第二步,引入,拟合优度略微提高,但变量未通过t检验;第三步,去掉,引入,拟合优度有所下降,且、都未能通过t检验;第二步与第三步表明,与是多余的。故最终的拟合模型为: