應(yīng)用回歸分析課后習(xí)題第7章第6題

1、7.6 家大型商業(yè)銀行有多家分行，近年來，該銀行的貸款額平穩(wěn)增長，但 不良貸款額也有較大比例的提高。為弄清楚不良貸款形成的原因，希望利用銀 行業(yè)務(wù)的有關(guān)數(shù)據(jù)做定量分析，以便找出控制不良貸款的方法。表7-5是該銀行所屬25家分行2002年的有關(guān)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)。（1）計算y與其余4個變量的簡單相關(guān)系數(shù)。Correlalionsx1x2x3x4Pearson Correlation y1.000.844.732.700519xl.8441 000.679.848780x2732.6791.000.586.472*3.700.S4B.5661.000.747.519.780472.7*71 DQOSig.

2、(1-iailedQy000000.010.004X1.000.000.000.000x2.000ODO001.009x3.000000.001.000x4.004.000.009.000由系數(shù)表可知，y與其余4個變量的簡單相關(guān)系數(shù)分別為0.844,0.732,0.700，0.519.（2）建立不良貸款對4個自變量的線性回歸方程，所得的回歸系數(shù)是否合理？非標(biāo)兼化系數(shù)標(biāo)港耒魏B標(biāo)淮渓差試用版tSig.1a)-1.0227S2-1 306.206X1.040.010.8913.837.001X2148.079.2501.879.075X3.015033034.175863x4-.029015-.3

3、25-1 9370G7a用空角釘由上表可知，回歸方程為為：? =0.4xi 0.148x20.015X3 -0.029X4 -1.022從上表可看出，方程的自變量x2、x3、x4未通過t檢驗，說明回歸方程不顯著,而且由實際意義出發(fā)，x4的系數(shù)不能是負的，所以所得的回歸系數(shù)不合理。（3）分析回歸模型的共線性。Coefficierrts3hlodplunstandardized CoefficientsStandardized CoefficientstSicCollinearity StatisticsBSid. ErrorBetaToleranceVIF(Constant)-1.022.782

4、-1.306.206xl.040010.蒯3.837.001.1885.331x2.148.079.2601.879.075.5291.890m3.015.0B 3.034J 752B13.335x4-.029.015-325-1.837.C67.3302731a DsnAnilRntVariahlR- v由上表可知，所有自變量對應(yīng)的 VIF全部小于10,所以自變量之間不存在 共線性。但進行特征根檢驗見下表：Colinearity Diacinosbcs3klodel Dim&nsiD nEiqemalueConditionIndexVariance Proportions(ConstanDx

5、1x2x3x41 14.S381.00D01000100DO2.203J 733.6803.0201053.1576.37S.16DO6601134.0B68.2870009.20.36725.03611.215.15.87.126305a. Deo end ent Vari able: v由這個表可以看出來，第5行中x,、x3的系數(shù)分別為0.87和0.63，可以說 明這兩個變量之間有共線性。（4）采用后退法和逐步回歸法選擇變量，所得的回歸系數(shù)是否合理？是否 還存在共線性？系敎厲非標(biāo)淮化素數(shù)標(biāo)淮條教tSiQB標(biāo);隹誤差試用版1-1.022.782-1.306.206x1.0400108913.

6、837.001x2143079.2G01.679.075x3.015.003.034175X4-.029.015.325-1.937.0672幗）-.972711-1.336136xl.0410099144.614.000x2149.077.2511.936.066X4-029014.317-2 00605B乩因變里:y采用后退法（見上表），所得回歸方程為 滬0.04嘆 0.149x2 -0.029x4-0.972車標(biāo)準(zhǔn)化乘數(shù)tSiQB標(biāo)準(zhǔn)誤差試用版1篤重）830.723-1.1472631.038.005.8447.534.0002律重）*443.697-636.531x1.050.0071

7、.1206.732.000X4-032.015”355-2.133.044孔醫(yī)1変雖：采用逐步回歸法（見上表），所得回歸方程為y = 0.05xi-0.032x4 -0443所得 的系數(shù)不合理（為負），說明存在共線性.（5）建立不良貸款y對4個變量的嶺回歸。RIDGE TRACEa.otr-2.00-1.00-o.o&-2.0U-3.0CT0.200000.400000.600000.00000 1.000000.00000R IDG E TR AC E由軟件輸出的嶺跡圖可以看出，變量X4的嶺回歸系數(shù)從負值變?yōu)檎怠Ｆ渌淖兞慷己芊€(wěn)定。說明X4變量與其他變量存在多重共線性，所以剔除X4.（6）對（4）剔除變量后的回歸方程再做嶺回歸.0.6000000.4000000.2000000.0000000.000000.050000.100000.150000.20000K剔除之后嶺回歸系數(shù)變化幅度減小很多， 并且有上面的圖可以看出k值，基 本穩(wěn)定。（7）某研究人員希望做y對各項貸款余額、本年累計應(yīng)收貸款、貸款項目個數(shù)這3個自變量的回歸方程，你認為這樣做可行嗎？如果可行應(yīng)怎么做？由（6）可知，y對x-i、x2、x3的嶺回歸穩(wěn)定，所以作y對x1、x2、x3的嶺回歸是可行的。R-SQUARE VS, K1.00000-D .99000-0.98000-o5 0.9