计量经济学多元线性回归、多重共线性、异方差实验报告概要
实验二__多元线性回归模型和多重共线性范文
实验二__多元线性回归模型和多重共线性范文多元线性回归是一种常用的统计分析方法，用于研究多个自变量与一个因变量之间的关系。
在进行多元线性回归分析时，一个重要的问题是多重共线性。
多重共线性是指多个自变量之间存在高度相关性，这会导致回归模型的不稳定性，参数估计的不准确性，以及对自变量的解释能力下降等问题。
在进行多元线性回归分析之前，首先需要对自变量之间的相关性进行检验。
常用的方法有相关系数、方差膨胀因子（VIF）等。
相关系数用于衡量两个变量之间的线性关系，其值介于-1和1之间，接近于1表示高度正相关，接近于-1表示高度负相关。
VIF用于衡量一个自变量与其他自变量之间的相关性，其值大于1且越接近于1，表示相关性越强。
如果发现多个自变量之间存在高度相关性，即相关系数接近于1或VIF接近于1，就需采取措施来解决多重共线性问题。
一种常用的方法是通过增加样本量来消除多重共线性。
增加样本量可以提高模型的稳定性，减小参数估计的方差。
但是，增加样本量并不能彻底解决多重共线性问题，只能部分缓解。
另一种常用的方法是通过变量选择来解决多重共线性问题。
变量选择可以将高度相关的自变量从模型中剔除，保留与因变量高度相关的自变量。
常用的变量选择方法包括前向选择、逐步回归和岭回归等。
这些方法都是根据一定的准则逐步筛选变量，直到得到最佳模型为止。
在变量选择中，需要注意在变量剔除的过程中，要确保剩余变量之间的相关性尽可能小，以提高模型的稳定性和准确性。
此外，还可以通过变换变量来解决多重共线性问题。
变换变量可以通过对自变量进行平方项、交互项等操作，以减小相关性。
变换变量的方法需要根据实际情况来选择，具体操作可以参考相关的统计学方法教材。
总之，多元线性回归模型在实际应用中经常遇到多重共线性问题。
通过检验自变量之间的相关性，选择合适的变量和适当的变量变换方法，可以有效解决多重共线性问题，提高模型的稳定性和准确性。
在具体的研究中，应根据实际情况选择适合的方法来解决多重共线性问题，以确保回归分析结果的可靠性和有效性。
计量经济学--异方差、多重共线性
计量经济学实验报告实验1.异方差检验及修正一、 实验目的影响各地居民人均年消费支出的因素有多种，其中最主要的影响因素应当为收入，对于农村居民来说，收入包括从事农业经营的纯收入和其他来源的纯收入。
本题研究的是内地2006年各地区农村居民家庭人均纯收入与消费支出消费支出之间的关系是否存在异方差，如存在异方差并做出修正。
数据来源为《中国农村住户调查年鉴（2007）》、《中国统计年鉴（2007）》。
二、 实验步骤 1、建立模型01122Y X X u βββ=+++其中，Y 表示人均消费支出，X1表示从事农业经营的纯收入，X2表示其他来源的纯收入，单位为元。
2、从excel 中将数据导入EViews 中，得到图1。
图13、在EViews 命令框中直接键入“ls y c x1 x2”，按回车，即出现回归结果，如表2。
表2Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 12/04/13 Time: 17:20 Sample: 1 31Included observations: 31Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C 728.1402 328.1558 2.218886 0.0348 X1 0.402097 0.164894 2.438514 0.0213 X20.7090300.041710 16.999110.0000R-squared0.922173 Mean dependent var 2981.623 Adjusted R-squared 0.916614 S.D. dependent var 1368.763 S.E. of regression 395.2538 Akaike info criterion 14.88870 Sum squared resid 4374316. Schwarz criterion 15.02747 Log likelihood -227.7748 Hannan-Quinn criter. 14.93394 F-statistic 165.8853 Durbin-Watson stat 1.428986Prob(F-statistic)0.000000由表可以得到：12728.14020.4020970.70903i Y X X =++（328.1558）（0.164894） （0.041710） t= (2.218886) (2.438514) （16.99911）220.922173,0.916614,165.8853R R F ===4、模型检验在显著性为0.05时，P 值都小于0.05，通过显著性检验，认为X1、X2显著。
计量经济实验报告多元(3篇)
第1篇一、实验目的本次实验旨在通过多元线性回归模型，分析多个自变量与因变量之间的关系，掌握多元线性回归模型的基本原理、建模方法、参数估计以及模型检验等技能，提高运用计量经济学方法解决实际问题的能力。
二、实验背景随着经济的发展和社会的进步，影响一个变量的因素越来越多。
在经济学、管理学等领域，多元线性回归模型被广泛应用于分析多个变量之间的关系。
本实验以某地区居民消费支出为例，探讨影响居民消费支出的因素。
三、实验数据本实验数据来源于某地区统计局，包括以下变量：1. 消费支出（Y）：表示居民年消费支出，单位为元；2. 家庭收入（X1）：表示居民家庭年收入，单位为元；3. 房产价值（X2）：表示居民家庭房产价值，单位为万元；4. 教育水平（X3）：表示居民受教育程度，分为小学、初中、高中、大专及以上四个等级；5. 通货膨胀率（X4）：表示居民消费价格指数，单位为百分比。
四、实验步骤1. 数据预处理：对数据进行清洗、缺失值处理和异常值处理，确保数据质量。
2. 模型设定：根据理论知识和实际情况，建立多元线性回归模型：Y = β0 + β1X1 + β2X2 + β3X3 + β4X4 + ε其中，Y为因变量，X1、X2、X3、X4为自变量，β0为截距项，β1、β2、β3、β4为回归系数，ε为误差项。
3. 模型估计：利用统计软件（如SPSS、R等）对模型进行参数估计，得到回归系数的估计值。
4. 模型检验：对估计得到的模型进行检验，包括以下内容：（1）拟合优度检验：通过计算R²、F统计量等指标，判断模型的整体拟合效果；（2）t检验：对回归系数进行显著性检验，判断各变量对因变量的影响是否显著；（3）方差膨胀因子（VIF）检验：检验模型是否存在多重共线性问题。
5. 结果分析：根据模型检验结果，分析各变量对因变量的影响程度和显著性，得出结论。
五、实验结果与分析1. 拟合优度检验：根据计算结果，R²为0.812，F统计量为30.456，P值为0.000，说明模型整体拟合效果较好。
多元回归模型和多重共线性实验报告
《计量经济学》上机实验报告一题目：多元回归模型和多重共线性实验日期和时间：2013年4月18日班级：学号：姓名：实验室：实验楼104实验环境：Windows XP ; EViews 3.1实验目的：利用相关数据建立多元回归模型，分析在不同的经济条件下一定的要素对某个经济体发展的影响程度并建立一定的关系模型。
检验设定的模型是否存在多重共线性，分析产生多重共线性的原因及作用因素，并对存在多重共线性的模型进行必要的修正。
实验内容：1、中国进出口额Y、国内生产总值GDP、居民消费价格指数CPI，根据提供的模型估计参数，判断多重共线性是否存在，表述多重共线性的性质。
2、检验能源消费需求总量Y的影响因素，选取国民总收入X1、国内生产总值X2、工业增加值X3、建筑业增加值X4、交通运输邮电业增加值X5、人均生活电力消费X6和能源加工转换效率X7七个变量，模拟回归，检验修正多重共线性。
3、为什么会产生“农业的发展反而会减少财政收入”的异常结果，如何解决这种异常。
实验步骤：一、中国进出口额Y、国内生产总值GDP、居民消费价格指数CPI（一）建立多元回归模型，估计参数在命令窗口依次键入以下命令：1、建立工作文件：CREATE A 1985 20072：输入统计资料：DATA Y GDP CPI3、生成变量：GENR LNY=LOG(Y)GENR LNGDP=LOG(GDP)GENR LNCPI=LOG(CPI)4、建立回归模型：LS LNY C LNGDP LNCPI得出回归结果为：由此可见，该模型的参数形式为：LNŶt=-3.06+1.66LNGDP t-1.06LNCPI t，其中该模型R2=0.9922，R2=0.9914可决系数很高，F检验值1275.093，明显显著，且T检验的临界概率均非常小，回归效果较好。
（二）检验多重共线性利用简单相关系数法进行检验，输入命令COR LNY LNGDP LNCPI，得到相关系数矩阵：由相关系数矩阵可以看出，各解释变量相互之间的相关系数均很高，说明数据中存在严重的多重共线性。
计量经济学实验报告四---多重共线性
计量经济学实验报告四
[实验名称] 多重共线性
[实验目的] 用Eviews 软件检验模型的多重共线性.
[实验内容] (1)根据表列出的家庭消费支出Y与可支配收入X1和个人财富X2的统计数据,在Eviews软件下,OLS的估计结果为
所以模型为Yˆ=245.52+0.57X1-0.0058X2
（3.53）（0.79）（-0.08）
R2=0.962 F=88.845 D.W.=2.708
由拟合优度知,收入和财富一起解释了消费支出的96%.然而两者的t检验都在5%的显著性水平下是不显著的.不仅如此,财富变量的符号也与经济理论不相符合.但从F的检验值看,对收入与财富的参数同时为零的假设显然是拒绝的.因此,显著的F检验值与不显著t检验值,说明了收入与财富存在较高的相关性,使得无法分辨二者各自对消费的影响.只作消费支出关于收入的一元回归模型.如下
所以模型为Yˆ=244.55+0.509X1
(3.813)(14.24)
R2=0.962 F=202.87 D.W.=2.68
我们将上面模型与之相比,新引入的变量并没有带来拟合优度的显著变化,所以该引入的变量不是一个独立的解释变量.因此应该只作消费支出关于收入或财富的一元回归模型来对二元模型进行修正.。
多元线性回归模型实验报告计量经济学
实验报告课程名称金融计量学实验项目名称多元线性回归模型班级与班级代码实验室名称（或课室）专业任课教师xxx学号： xxx姓名： xxx实验日期： 2012年 5 月3日广东商学院教务处制姓名 xxx 实验报告成绩评语：指导教师（签名）年月日说明：指导教师评分后，实验报告交院（系）办公室保存多元线性回归模型一、实验目的通过上机实验,使学生能够使用 Eviews 软件估计可化为线性回归模型的非线性模型，并对线性回归模型的参数线性约束条件进行检验。
二、实验内容（一）根据中国某年按行业分的全部制造业国有企业及规模以上制造业非国有企业的工业总产值Y，资产合计K及职工人数L进行回归分析。
（二）掌握可化为线性多元非线性回归模型的估计和多元线性回归模型的线性约束条件的检验方法（三）根据实验结果判断中国该年制造业总体的规模报酬状态如何？三、实验步骤（一）收集数据下表列示出来中国某年按行业分的全部制造业国有企业及规模以上制造业非国有企业的工业总产值Y，资产合计K及职工人数L。
序号工业总产值Y（亿元）资产合计K（亿元）职工人数L（万人）序号工业总产值Y（亿元）资产合计K（亿元）职工人数L（万人）13722.73078.2211317812.71118.814321442.521684.4367181899.72052.1661 31752.372742.7784193692.856113.11240 41451.291973.8227204732.99228.25222 55149.35917.01327212180.232866.6580 62291.161758.77120222539.762545.6396 71345.17939.158233046.954787.9222 8656.77694.9431242192.633255.29163 9370.18363.4816255364.838129.68244 101590.362511.9966264834.685260.2145 11616.71973.7358277549.587518.79138 12617.94516.012828867.91984.5246134429.193785.9161294611.3918626.94218 145749.028688.0325430170.3610.9119 151781.372798.98331325.531523.1945 161243.071808.4433表1（二）创建工作文件（Workfile）。
计量经济学多元线性回归多重共线性异方差实验报告
计量经济学实验报告多元线性回归、多重共线性、异方差实验报告一、研究目的和要求：随着经济的发展，人们生活水平的提高，旅游业已经成为中国社会新的经济增长点。
旅游产业是一个关联性很强的综合产业，一次完整的旅游活动包括吃、住、行、游、购、娱六大要素，旅游产业的发展可以直接或者间接推动第三产业、第二产业和第一产业的发展。
尤其是假日旅游，有力刺激了居民消费而拉动内需。
2012年，我国全年国内旅游人数达到亿人次，同比增长%，国内旅游收入万亿元，同比增长%。
旅游业的发展不仅对增加就业和扩大内需起到重要的推动作用，优化产业结构，而且可以增加国家外汇收入，促进国际收支平衡，加强国家、地区间的文化交流。
为了研究影响旅游景区收入增长的主要原因，分析旅游收入增长规律，需要建立计量经济模型。
影响旅游业发展的因素很多，但据分析主要因素可能有国内和国际两个方面，因此在进行旅游景区收入分析模型设定时，引入城镇居民可支配收入和旅游外汇收入为解释变量。
旅游业很大程度上受其产业本身的发展水平和从业人数影响，固定资产和从业人数体现了旅游产业发展规模的内在影响因素，因此引入旅游景区固定资产和旅游业从业人数作为解释变量。
因此选取我国31个省市地区的旅游业相关数据进行定量分析我国旅游业发展的影响因素。
二、模型设定根据以上的分析，建立以下模型Y=β0+β1X1+β2X2+β3X3+β4X4+Ut参数说明：Y ——旅游景区营业收入/万元X1——旅游业从业人员/人X2——旅游景区固定资产/万元X3——旅游外汇收入/万美元X4——城镇居民可支配收入/元收集到的数据如下（见表）：表 2011年全国旅游景区营业收入及相关数据（按地区分）数据来源：1.中国统计年鉴2012，2.中国旅游年鉴2012。
三、参数估计利用做多元线性回归分析步骤如下：1、创建工作文件双击图标，进入其主页。
在主菜单中依次点击“File\New\Workfile”，出现对话框“Workfile Range”。
多元线性回归计量经济学实验报告
多元线性回归计量经济学实验报告
标题：多元线性回归在计量经济学实验中的应用及分析
摘要：本实验旨在利用多元线性回归方法探究不同因素对经济增长的影响。
通过选择适当的自变量，运用OLS（普通最小二乘法）估计模型，得到回归系数，并验证其显著性。
结果表明，在经济增长中，投资、劳动力和科技发展是重要的影响因素。
本实验的结果为制定经济政策提供了理论依据。
一、引言
计量经济学中的多元线性回归是一种常用的经济模型分析方法，可以用于解释和预测经济现象。
在本实验中，我们采用多元线性回归模型，考察了投资、劳动力和科技发展对经济增长的影响，并验证其显著性。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
计量经济学实验报告多元线性回归、多重共线性、异方差实验报告一、研究目的和要求：随着经济的发展，人们生活水平的提高，旅游业已经成为中国社会新的经济增长点。
旅游产业是一个关联性很强的综合产业，一次完整的旅游活动包括吃、住、行、游、购、娱六大要素，旅游产业的发展可以直接或者间接推动第三产业、第二产业和第一产业的发展。
尤其是假日旅游，有力刺激了居民消费而拉动内需。
2012年，我国全年国内旅游人数达到30.0亿人次，同比增长13.6%，国内旅游收入2.3万亿元，同比增长19.1%。
旅游业的发展不仅对增加就业和扩大内需起到重要的推动作用，优化产业结构，而且可以增加国家外汇收入，促进国际收支平衡，加强国家、地区间的文化交流。
为了研究影响旅游景区收入增长的主要原因，分析旅游收入增长规律，需要建立计量经济模型。
影响旅游业发展的因素很多，但据分析主要因素可能有国内和国际两个方面，因此在进行旅游景区收入分析模型设定时，引入城镇居民可支配收入和旅游外汇收入为解释变量。
旅游业很大程度上受其产业本身的发展水平和从业人数影响，固定资产和从业人数体现了旅游产业发展规模的内在影响因素，因此引入旅游景区固定资产和旅游业从业人数作为解释变量。
因此选取我国31个省市地区的旅游业相关数据进行定量分析我国旅游业发展的影响因素。
二、模型设定根据以上的分析，建立以下模型Y=β0+β1X1+β2X2+β3X3+β4X4+Ut参数说明：Y ——旅游景区营业收入/万元X1——旅游业从业人员/人X2——旅游景区固定资产/万元X3——旅游外汇收入/万美元X4——城镇居民可支配收入/元收集到的数据如下（见表2.1）：表2.1 2011年全国旅游景区营业收入及相关数据（按地区分）数据来源：1.中国统计年鉴2012，2.中国旅游年鉴2012。
三、参数估计利用Eviews6.0做多元线性回归分析步骤如下：1、创建工作文件双击Eviews6.0图标，进入其主页。
在主菜单中依次点击“File\New\Workfile”，出现对话框“Workfile Range”。
本例中是截面数据，在workfile structure type中选择“Unstructured/Undated”,在Date range中填入observations 31,点击ok键，完成工作文件的创建。
2、输入数据在命令框中输入 data Y X1 X2 X3 X4,回车出现“Group”窗口数据编辑框，在对应的Y X1 X2 X3 X4下输入相应数据，关闭对话框将其命名为group01,点击ok,保存。
对数据进行存盘，点击“File/Save As”，出现“Save As”对话框，选择存入路径，并将文件命名，再点“ok”。
3、参数估计在Eviews6.0命令框中键入“LS Y C X1 X2 X3 X4”,按回车键，即出现回归结果。
利用Eviews6.0估计模型参数，最小二乘法的回归结果如下：表3.1 回归结果Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 11/14/13 Time: 21:14Sample: 1 31Included observations: 31Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C 32390.83 39569.49 0.818581 0.4205X1 0.603624 0.366112 1.648741 0.1112X2 0.234265 0.041218 5.683583 0.0000X3 0.044632 0.060755 0.734620 0.4691X4 -1.914034 2.098257 -0.912202 0.3700R-squared 0.879720 Mean dependent var 114619.2 Adjusted R-squared 0.861215 S.D. dependent var 112728.1S.E. of regression 41995.55 Akaike info criterion 24.27520Sum squared resid 4.59E+10 Schwarz criterion 24.50649Log likelihood -371.2657 Hannan-Quinn criter. 24.35060F-statistic 47.54049 Durbin-Watson stat 2.007191Prob(F-statistic) 0.000000根据表中的样本数据，模型估计结果为^Y=32390.83+0.603624X1+0.234265X2+0.044632X3-1.914034X4（39569.49）（0.366112）（0.041218）（0.060755）（2.098257）t = (0.818581) (1.648741) (5.683583) (0.734620) (-0.912202)R2=0.879720--R2=0.861215 F=47.54049 DW=2.007191可以看出，可决系数R2=0.879720，修正的可决系数--R2=0.861215。
说明模型的拟合程度还可以。
但是当α=0.05时，X1、X2、X4系数均不能通过检验，且X4的系数为负，与经济意义不符，表明模型很可能存在严重的多重共线性。
四、模型修正1．多重共线性的检验与修正（1）检验选中X1 X2 X3 X4数据，点击右键，选择“Open/as Group”,在出现的对话框中选择“View/Covariance Analysis/correlation”,点击ok,得到相关系数矩阵。
计算各个解释变量的相关系数，得到相关系数矩阵。
表4.1 相关系数矩阵变量X1 X2 X3 X4X1 1.0000000.8097770.8720930.659239X2 0.809777 1.0000000.7583220.641086X3 0.8720930.758322 1.0000000.716374由相关系数矩阵可以看出，解释变量X2、X3之间存在较高的相关系数，证实确实存在严重的多重共线性。
（2）多重共线性修正采用逐步回归的办法，检验和回归多重共线性问题。
分别作Y对X1、X2、X3、X4的一元回归，在命令窗口分别输入LS Y C X1，LS Y C X2,LS Y C X3，LS Y C X4，并保存，整理结果如表4.2所示。
表4.2 一元回归结果 变量 X1 X2 X3 X4 参数估计值 1.978224 0.315120 0.316946 12.54525 t 统计量 8.635111 12.47495 6.922479 4.005547 R 20.719983 0.842924 0.622988 0.356191 -2R0.7103270.8375080.6099880.333991其中，X2的方程-2R 最大，以X2为基础，顺次加入其它变量逐步回归。
在命令窗口中依次输入：LS Y C X2 X1，LS Y C X2 X3, LS Y C X2 X4,并保存结果，整理结果如表4.3所示。
表4.3 加入新变量的回归结果（一）经比较，新加入X1的方程-2R =0.866053，改进最大，而且各个参数的t 检验显著，选择保留X1，再加入其它新变量逐步回归，在命令框中依次输入：LS Y C X2 X1 X3，LS Y C X2 X1 X4，保存结果，整理结果如表4.4所示。
表4.4 加入新变量的回归结果（二） 当加入X3或X4时，-2R 均没有所增加，且其参数是t 检验不显著。
从相关系数可以看出X3、X4与X1、X2之间相关系数较高，这说明X3、X4引起了多重共线性，予以剔除。
当取α=0.05时，t α/2(n-k-1)=2.048，X1、X2的系数t 检验均显著，这是最后消除多重共线性的结果。
修正多重共线性影响后的模型为^Y= 0.711446 X1+0.230304 X2（0.265507）（0.039088）t = (2.679575) (5.891959)R2=0.8749832R=0.866053 F=97.98460 DW=1.893654在确定模型以后，进行参数估计表4.5消除多重共线性后的回归结果Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 11/14/13 Time: 21:47Sample: 1 31Included observations: 31Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C -4316.824 12795.42 -0.337373 0.7384X1 0.711446 0.265507 2.679575 0.0122X2 0.230304 0.039088 5.891959 0.0000R-squared 0.874983 Mean dependent var 114619.2 Adjusted R-squared 0.866053 S.D. dependent var 112728.1 S.E. of regression 41257.10 Akaike info criterion 24.18480 Sum squared resid 4.77E+10 Schwarz criterion 24.32357 Log likelihood -371.8644 Hannan-Quinn criter. 24.23004 F-statistic 97.98460 Durbin-Watson stat 1.893654 Prob(F-statistic) 0.000000五、异方差检验在实际的经济问题中经常会出现异方差这种现象，因此建立模型时，必须要注意异方差的检验，否则，在实际中会失去意义。
（1）检验异方差由表 4.5的结果，按路径“View/Residual Tests/Heteroskedasticity Tests”，在出现的对话框中选择Specification:White，点击ok.得到White 检验结果如下。
表5.1 White检验结果Heteroskedasticity Test: WhiteF-statistic 3.676733 Prob. F(5,25) 0.0125Obs*R-squared 13.13613 Prob. Chi-Square(5) 0.0221Scaled explained SS 15.97891 Prob. Chi-Square(5) 0.0069Test Equation:Dependent Variable: RESID^2Method: Least SquaresDate: 11/14/13 Time: 21:48Sample: 1 31Included observations: 31Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C -1.10E+09 1.11E+09 -0.992779 0.3303X1 -12789.36 30151.30 -0.424173 0.6751X1^2 0.420716 0.294332 1.429393 0.1653X1*X2 -0.101814 0.083576 -1.218216 0.2345X2 14604.52 5047.701 2.893301 0.0078X2^2 -0.002489 0.008030 -0.309972 0.7592R-squared 0.423746 Mean dependent var 1.54E+09Adjusted R-squared 0.308495 S.D. dependent var 2.70E+09S.E. of regression 2.24E+09 Akaike info criterion 46.07313Sum squared resid 1.26E+20 Schwarz criterion 46.35068Log likelihood -708.1335 Hannan-Quinn criter. 46.16360F-statistic 3.676733 Durbin-Watson stat 1.542170Prob(F-statistic) 0.012464从上表可以看出，nR2=13.13613，由White检验可知，在α=0.05下，查2χ(5)=11.0705,比较计算的2χ统计量与临界值，因为分布表，得临界值χ2.005(5)=11.0705,所以拒绝原假设，表明模型存在异方差。