文档介绍：计量实验报告
计量实验报告
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计量实验报告
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一．多元线性回归模型
【实验目的】
掌握多元线性回归模型的建模方法，并会作统计分析与检验。
【实验内容】
经研究发现，学生用于购买书籍及课外读物的支出与验报告
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三．序列相关问题
【实验步骤】
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在 eviews 软件下 ,得出如下回归结果
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由于 DW 值为 ,小于显著性水平为 5%下 ,样本容量为 28 的 DW 分布的下限临界值 , 因此 ,可判断模型存在一阶序列相关 .该结论也可从下面的残差图中看出：
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（2）回归如下
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经广义最小二乘法估计的模型已不存在一阶序列相关性.
因此 ,估计的原模型可写为lnY=++(1)-(2)
(3)
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可以看出 ,X 对应参数修正后的标准差比
了X的标准差.
OLS 估计的结果有所增大
,表明原模型估计结果低估
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四．多重共线性问题
【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】
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以下题为例，练习检查和克服模型的多重共线性的操作方法。
下表列出了被解释变量Y 及解释变量X1，X2，X3，X4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 4-3
Y
X1
X2
X3
X4
108
63
94
72
108
86
100
100
99
107
99
111
101
114
97
116
93
119
102
121
【实验步骤】
（ 1） 建立线性回归模型并检验多重共线性
（ LS Y C X1 X 2X 3X 4）。
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输出结果中， C、 X1、X3、 X 4的系数都通不过显著性检验。
进一步选择 Covariance Analysis 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， Y 与 X1、 X 2、 X 4的相关系数都在 以上，但输出结果中，解
释变量 X1、 X 4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 Y 与 X1、 X 2、X3、 X 4间的回归（ LS Y CX i）。
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即：
(1) X 1
()()
R 2 .=
(2) X 2
()()
R 2 .=
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Y 3
() (-)
R 2 .=
(4) Y
X 4
()
()
R 2
.=
可见， Y 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。
C
X1
X 2