計量經濟學論文(影響農業(yè)總產值的因素分析)(編輯修改稿)
2025-07-10 15:24 本頁面
【文章內容簡介】 5 ???5 （三）模型的估計與調整 多重共線性的檢驗 用 Eviews 對以上數據做回歸分析，并進行多重共線性檢驗， 如下表 ： Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 06/26/16 Time: 21:26 Sample: 1995 2021 Included observations: 15 Variable Coefficient Std. Error tStatistic Prob. C X1 X2 X3 X4 X5 Rsquared Mean dependent var Adjusted Rsquared . dependent var . of regression Akaike info criterion Sum squared resid 1231715. Schwarz criterion Log likelihood Fstatistic DurbinWatson stat Prob(Fstatistic) 6 由上圖可見，該模型 Rsquared =, Adjusted Rsquared =表明可決系數很高， F 檢驗值為 明顯顯著。但是當 (nk)==, X1，X3， X5不顯著，而且 X1 的符號還與預期的相反，這表明該模型很可能存在嚴重的多重共線性。 計算個解釋變量的相關系數，選擇 ,. 數據，得相關系數矩陣圖，如下圖： 由相關系數矩陣可以看出，個解釋變量相互之間的相關系數較高，證實確實存在嚴重多重共線性。 修正多重共線性 利用逐步回歸的辦法，去驗證和解決多重共線性問題。分別做 Y 對 X1， X2，X3， X4， X5的一元回歸，結果如下表： 變量 X1 X2 X3 X4 X5 參數估計值 t 統(tǒng)計量 其中，加入 X2 最大，現在以 X2 為基礎，順次加入其他變量進行回歸，結果經過比較， 加入 X X X X5 后，參數與預期相反，所以應該剔除 X XX X5。 異方差的檢驗 使用 GoldfeldQuanadt 法檢驗： 將樣本按解釋變量（ SORT LNX2）分成兩部分， 1995 到 2021 年的一部分和2021 到 2021 年的另一部分。利用第一部分建立建立回歸模型，其殘差平方和為7 2625173。再利用第二部分建立建立回歸模型，其殘差平方和為 947293。由此可以計算出 F統(tǒng)計量： 在α = 下，
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