eviews6.0上机多重共线性.pdf

案例 1：经济理论指出，家庭消费支出（Y）不仅取决于可支配收入（X ）,还决 1 定于个人财富（X ），即可设定如下回归模型：Y   X  X u 2 i 0 1 1i 2 2i i 试根据下表的资料进行回归分析。 编号 Y X1 X2 编号 Y X1 X2 1 700 800 8100 6 1150 1800 18760 2 650 1000 10090 7 1200 2000 20520 3 900 1200 12730 8 1400 2200 22010 4 950 1400 14250 9 1550 2400 24350 5 1100 1600 16930 10 1500 2600 26860 操作：对以上数据利用最小二乘法进行回归分析， 分析： （1） 样本可决系数为96%，表示收入和财富可以解释消费支出总变动的96%； （2） F 统计量为88.84，对应的p 值为0.000011，小于0.05，表明方程总体线 性显著，或者解释变量中至少有一个是对被解释变量有显著影响； （3） 两变量的 t 统计量对应的p 值均大于 0.05，表明两解释变量对被解释变 量的影响是不显著的，与F 统计量所得到的结果矛盾； （4） 财富变量的系数符号与实际情况不符； 综合（2）、（3）、（4）表明可能存在严重的多重共线性。通过计算两解释 变量之间的相关系数为0.9986，高于样本可决系数96%。表明收入和财富 之间高度相关，使得无法分辨二者对被解释变量的贡献。 5 (X X )(X X ) i i j j 相关系数：r i 1, j 1 X X 1 2 5 5 (X X )2  (X X )2  i i  j j i 1 j 1 （5） 因此该回归结果不可靠，可以考虑只作消费支出对收入或财富的一元线性 回归模型来替代二元回归模型。 1 醉客天涯之Eviews 案例2：天津市1974—1987 年粮食需求的相关数据：Y=粮食销售量（万吨/年）； X1=市常住人口（万人）；X2=人均收入（元/年）；X3=肉销售量（万吨/年）；X4= 蛋销售量（万吨/年）；X5=鱼虾销售量（万吨/年）： 年 Y X1 X2 X3 X4 X5