異方差-自相關(guān)-多重共線性上機(jī)實(shí)驗(yàn)報(bào)告

異方差檢驗(yàn)與修正題目如下：由表中給出1985年我國(guó)北方幾個(gè)省市農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值，農(nóng)用化肥量、農(nóng)用水利、農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力、每日生產(chǎn)性固定生產(chǎn)原值以及農(nóng)機(jī)動(dòng)力數(shù)據(jù)，要求：試建立我國(guó)北方地區(qū)農(nóng)業(yè)產(chǎn)出線性模型；選用適當(dāng)?shù)姆椒z驗(yàn)?zāi)Ｐ椭惺欠翊嬖诋惙讲睿弧?〕如果存在異方差，采用適當(dāng)?shù)姆椒右孕拚?。一、模型設(shè)定選擇農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值為被解釋變量Y；選擇農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力、灌溉面積、化肥用量、戶均固定、農(nóng)機(jī)動(dòng)力分別為解釋變量。數(shù)據(jù)如下：地區(qū)農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力灌溉面積化肥用量戶均固定農(nóng)機(jī)動(dòng)力〔億元〕〔萬人〕〔萬公頃〕(萬噸〕資產(chǎn)〔元〕〔萬馬力〕北京19.6490.133.847.5394.3435.3天津14.495.234.953.9567.5450.7河北149.91639.0357.2692.4706.892712.6山西55.07562.6107.931.4856.371118.5內(nèi)蒙古60.85462.996.4915.41282.81641.7遼寧87.48588.972.461.6844.741129.6吉林73.81399.769.6336.92576.81647.6黑龍江104.51425.367.9525.81237.161305.8山東276.552365.6456.55152.35812.023127.9河南200.022557.5318.99127.9754.782134.5陜西68.18884.2117.936.1607.41764新疆49.12256.1260.4615.11143.67523.3二、描述性統(tǒng)計(jì)view-discriptivestats-commonsample的結(jié)果：individualsample的結(jié)果：三、散點(diǎn)圖為四、參數(shù)估計(jì)設(shè)定線性回歸模型：Y=C++++++μ利用EViews統(tǒng)計(jì)軟件估計(jì)模型的參數(shù)，其輸出結(jié)果如表1：根據(jù)表1中的數(shù)據(jù)，模型估計(jì)的結(jié)果為：Y=155.96+8.79X1+12X2-0.64X3+1.81X4-0.19X5〔0.811〕〔0.756〕〔11.626〕〔-1.001〕〔1.168〕〔-1.305〕R2=0.9156=0.845D.W.=0.950F=13.002表1五、檢驗(yàn)1.擬合優(yōu)度檢驗(yàn)無論是可決系數(shù)還是調(diào)整后的可決系數(shù)均較大，說明該模型擬合地很好。2.異方差檢驗(yàn)對(duì)所估計(jì)的模型進(jìn)行懷特檢驗(yàn)。輸出結(jié)果如下表所示。檢驗(yàn)結(jié)論:在顯著水平為0.05的條件下,檢驗(yàn)結(jié)果顯示:本模型不具有異方差性.六、結(jié)論：該模型懷特檢驗(yàn)的t值明顯大于0.05，因而是小概率事件，接受原假設(shè)，說明該模型不具有異方差性。從其數(shù)據(jù)特征來看可能具有多重共線性。多重共線性的檢驗(yàn)題目如下：下表是國(guó)內(nèi)旅游收入Y及解釋變量的時(shí)間序列觀測(cè)值：年份國(guó)內(nèi)旅游收入Y〔億元〕國(guó)內(nèi)旅游人數(shù)X2〔萬人次〕城鎮(zhèn)居民人均旅游支出X3〔元〕農(nóng)村居民人均旅游支出X4〔元〕公路里程X5〔萬公里〕鐵路里程X6〔萬公里〕19941023.552400414.754.9111.785.9019951375.762900464.061.5115.705.9719961638.463900534.170.5118.586.4919972112.764400599.8145.7122.646.6019982391.269450607.0197.0127.856.6419992831.971900614.8249.5135.176.7420003175.574400678.6226.6140.276.8720013522.478400708.3212.7169.807.0120023878.487800739.7209.1176.527.1920033442.387000684.9200.0180.987.30請(qǐng)分析上述數(shù)據(jù)是否存在多重共線性，并完成修正。一、構(gòu)建模型如下：=X+X+1.方程估計(jì)的Eviews估計(jì)結(jié)果如下：2.估計(jì)模型如下：Y=-274.3773+0.01308X+5.438193X+3.271773+12.98624-563.1077=0.989664F=173.3525D.W=2.311565注意到前述模型OLS估計(jì)的F＝173.353;調(diào)整后的R平方＝0.99；但是，常數(shù)項(xiàng)，x2和x6的t檢驗(yàn)均不顯著。這暗示了本模型可能存在多重共線性問題。二、檢驗(yàn)簡(jiǎn)單相關(guān)系數(shù)的相關(guān)系數(shù)表如下：由表可以看出，x2和x6與其他變量間存在較高的相關(guān)系數(shù)，因此可以疑心解釋變量間存在多重共線問題。①采用逐步回歸的方法，去檢驗(yàn)和解決多重共線性問題。分別作Y對(duì)X2、X3、X4、X5、X6的一元回歸，結(jié)果如表所示：變量X2X3X4X5X6參數(shù)估計(jì)值0.08429.052311.667334.33242023.146t統(tǒng)計(jì)量8.665913.15985.19676.46758.7487

0.90370.95580.77150.83940.9054按的大小排序?yàn)椋篨3、X6、X2、X5、X4。②以X3為根底，順次參加其他變量逐步回歸。首先參加X6回歸結(jié)果為：Y=-4109.639+7.850623X3+285.1784X6X6不顯著，予以剔除③參加X2回歸得Y=-3326.393+6.194241X3+0,029761X2X2檢驗(yàn)也不顯著〔閥值為2.365)，予以剔除。④參加X5回歸得Y=-3059.972+6.736535X3+10.90789X5X5的參數(shù)檢驗(yàn)顯著，予以保存⑤再參加X4回歸得Y=-2441.161+4,215884X3+13.62909X5+3.221965X4三個(gè)參數(shù)檢驗(yàn)均顯著，X4予以保存。三、結(jié)論在其他因素不變的情況下，當(dāng)城鎮(zhèn)居民人均旅游支出和農(nóng)村居民人均旅游支出分別增長(zhǎng)1元時(shí)，國(guó)內(nèi)旅游收入將分別增長(zhǎng)4.21億元和3.22億元。在其他因素不變的情況下，作為旅游設(shè)施的代表，公路里程每增加1萬公里時(shí),國(guó)內(nèi)旅游收入將增長(zhǎng)13.63億元自相關(guān)檢驗(yàn)與修正題目如下：1、據(jù)下表中所給的年度可支配收入與農(nóng)產(chǎn)品消費(fèi)〔單位：元〕年度農(nóng)產(chǎn)品消費(fèi)Y可支配收入X1980116.5255.71981120.8263.31982124.4275.41983125.5278.31984131.7296.71985136.2309.31986138.7315.81987140.2318.81988146.8330.01989149.6340.21990153.0350.71991158.2367.31992162.2381.31993170.5406.51994178.2430.81995185.9451.5資料來源：國(guó)家統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站該模型是否存在著序列相關(guān)問題？并用杜賓兩步法來修正。1、通過OLS法建立農(nóng)產(chǎn)品消費(fèi)模型：=28.14+0.352*(65.49)(15.40)=0.997,=0.997,SE=1.227,D.W.=0.6472、進(jìn)行序列相關(guān)性檢驗(yàn)：從殘差項(xiàng)與時(shí)間t以及與的關(guān)系圖看，隨機(jī)干擾項(xiàng)呈正序列相關(guān)性。D.W.檢驗(yàn)結(jié)果說明，在5%的顯著水平下，n=16，k=2，查的表的=1.10，=1.37，由于D.W.=00.65<1.10，故存在正自相關(guān)。下面進(jìn)行拉格朗日乘數(shù)檢驗(yàn)。含2接滯后殘差項(xiàng)的輔助回歸為：=0.448-0.001*X+0.640-0.004(0.790)(0.771)(0.047)(0.990)=0.3827于是，LM=16×0.2827=6.123，該值大于顯著行水平為5%，自由度為2的分布的臨界值=5.591，然說明原模型存在序列相關(guān)性，但由于的參數(shù)不顯著，說明不存在2階序列相關(guān)性。3、運(yùn)用廣義差分法進(jìn)行自相關(guān)的處理：采用杜賓兩步法估計(jì)第一步，估計(jì)模型=得=12.17+0.574-0.102+0.290-0.239+0.149(2.049)(2.190)(-0.381)(7.068)(-2.340)(1.404)=0.999,=0.998,SE=0.777,D.W.=2.658第二步，作差分交換：=-(0.574-0.102)=-(0.574+0.102)那么關(guān)于的OLS估計(jì)結(jié)果為=12.40+0.340*〔9.594〕〔37.12〕=0.990,=0.990,SE=0.863,D.W.=1.694在5%的顯著水平下，D.W.>1.37〔樣本容量為14〕，已不存在自相關(guān)。為了與OLS估計(jì)結(jié)果比照，計(jì)算：=12.40/1-0.6166=32.34于是模型為=32.34+0.340*可見，僅是截距項(xiàng)有差異，x前的參數(shù)區(qū)別較小。采用科科克倫——奧科特迭代法估計(jì)在eviews軟件包下，1階廣義差分的估計(jì)結(jié)果為=33.11+0.338*+0.671ar(1)(6.737)(26.74)(3.444)=0.998,=0.998,D.W.=1.808其中ar(1前的參數(shù)值即為隨機(jī)干擾項(xiàng)的1階序列相關(guān)系數(shù)。在5%的顯著水平下，D.W.>=1.37〔樣本容量為14〕，說明經(jīng)廣義差分變換后的模型已不存在序列相關(guān)性。與〔1〕式及〔2〕式比擬，截距項(xiàng)有差異，x前的參數(shù)也有差異較小。可以驗(yàn)證，如果僅采用1階廣義差分，變換后的模型仍存在1階自相關(guān)性；如果采用2階廣義差分，變換后的模型不再有自相關(guān)性，但ar〔2〕的系數(shù)的t值不顯著，說明模型不存在2階序列相關(guān)性。實(shí)驗(yàn)心得：通過對(duì)異方差，多重共線性和序列相關(guān)問題的檢驗(yàn)與修正，我們小組熟悉了Eviews軟件的使用，對(duì)書本上有關(guān)于這局部的知識(shí)有了進(jìn)一