多元線性回歸模型實(shí)驗(yàn)報(bào)告

多元線性回歸模型實(shí)驗(yàn)報(bào)告13級(jí)財(cái)務(wù)管理【大綱】第一做出多元回歸模型，關(guān)于講解變量作出logx等變換，選擇擬合程度最高的模型，爾后判斷出講解變量之間存在相關(guān)性，爾后從檢驗(yàn)多重線性性下手，由于講解變量之間有的存在嚴(yán)重的線性性，因此采用漸漸回歸法，將講解變量進(jìn)行精選，保留對(duì)模型講解能力較強(qiáng)的講解變量，進(jìn)而得出一個(gè)初步的回歸模型，最后對(duì)模型進(jìn)行異方差和自相關(guān)檢驗(yàn)?！静僮鞑襟E】1.輸入講解變量與被講解變量的數(shù)據(jù)作出回歸模型R^2=DW=F-statictis=②我們令y1=log(consumption),x4=log(people),x5=log(price),x6=log(retained),x7=log(gdp),作出回歸模型②發(fā)現(xiàn)擬合程度很高，也經(jīng)過了F檢驗(yàn)與T檢驗(yàn)。但是我們第一檢查模型的共線性發(fā)現(xiàn)x4與x6,x4與x7,x6與x7存在很強(qiáng)的共線性，對(duì)模型會(huì)造成嚴(yán)重影響。目前暫用模型y1=，我們將陸續(xù)進(jìn)行調(diào)整。分別作出各講解變量與被講解變量之間的線性模型①作出汽車花銷量與汽車保有量之間的線性回歸模型R^2=DW=F-statistic=由于prob小于α置信度，則可說明β1不明顯為零。經(jīng)濟(jì)意義存在Y1^=+（）②作出花銷量與價(jià)格之間的回歸模型R^2=DW=F-statistic=依照經(jīng)濟(jì)解析，隨著價(jià)格的高升，花銷量降低，Y^=+（）（）不吻合經(jīng)濟(jì)意義，需要做出調(diào)整，且擬合程度不高③作出花銷量與人口之間的回歸模型R^2=DW=F-statistic=Y^=+（）（）吻合經(jīng)濟(jì)意義，隨著人口的增加，關(guān)于汽車的需求量也會(huì)相應(yīng)的增加。④作出花銷量與公民生產(chǎn)總值之間的回歸模型R^2=DW=F-stastistic=Y^=+（）（）吻合經(jīng)濟(jì)意義，公民生產(chǎn)與花銷量同方向變動(dòng)。3．排序后發(fā)現(xiàn)R1^2>R3^2>R4^2>R2^2對(duì)Y關(guān)于x6與x4做最小二乘①加入x4后，R^2=adjustedR^2=均有所增加，但相差不大，且降低了汽車保有量的收效，x4的prob>的顯著性水平，認(rèn)為顯著為零，說明存在多重線性性，因此保留對(duì)模型講解能力更強(qiáng)的x6,略去x4。做Y關(guān)于x6，x7的最小二乘法R^2=DW=F-statistic=擬合優(yōu)度R^2增加不明顯，adjustedR^2也增加不顯著，由二者的相關(guān)系數(shù)來看存在嚴(yán)重的共線性，因此舍去做Y關(guān)于x6，x5的最小二乘R^2=有所增加，且二者之間的相關(guān)系數(shù)<R^2，能夠認(rèn)為二者之間的多重線性性不存在重要影響，因此保留x5.即目前模型認(rèn)定為y=且吻合經(jīng)濟(jì)意義對(duì)模型進(jìn)行異方差檢驗(yàn)我們采用懷特檢驗(yàn)自由度為g=(1+1)(1+2)/2-1=2由于x^2(2)=obs*R-squared=，則obs*R-squared>x^2(2)存在異方差。對(duì)模型進(jìn)行異方差修正令e=abs(resid)，在窗口輸入命令ls(y1)/ec(x6)/e(x5)/e若在置信水平的情況下，能夠認(rèn)為模型不存在異方差。要點(diǎn)取決于權(quán)重的采用。自相關(guān)檢驗(yàn)DW=說明模型存在嚴(yán)重的自相關(guān)，我們認(rèn)為模型存在一階自相關(guān)LM檢驗(yàn)中顯示模型存在二階自相關(guān)檢驗(yàn)三階時(shí)又發(fā)現(xiàn)模型不存在二階自相關(guān)，因此我們做出自相關(guān)圖與偏相關(guān)圖，能夠得出模型存在一階自相關(guān)，由于是時(shí)間序列，可能存在不牢固性，對(duì)結(jié)果造成影響。12.自相關(guān)除掉在輸入窗輸入ls（y1）/ec（x5）/e（x6）/ear(1)能夠得出ut=(ut-1)+vt即p=【展望】得出置信帶，經(jīng)過假設(shè)的講解變量的值，我們展望出【經(jīng)濟(jì)意義說明】模型y/e=e+e+(ut-1)+vt，其中y=log(consumption),x6=log(retained),x5=log(price),e=abs(resid)從理論上來說是可行的，意味著汽車花銷量隨著人口的增加而增加，因此x6的系數(shù)為正，但隨著價(jià)格的增加而減少，因此x5的系數(shù)為負(fù)?！灸Ｐ蜋z驗(yàn)】JB檢驗(yàn)：JB<X^2(2),我們認(rèn)為誤差項(xiàng)是遵從正態(tài)分布的。【問題