計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)eviews多重共線性實(shí)驗(yàn)報(bào)告(參考版)
2025-05-17 03:41本頁面
【正文】 這說明,國民總收入對(duì)能源消費(fèi)標(biāo)準(zhǔn)煤總量的影響,比工業(yè)增加值對(duì)能源消費(fèi)標(biāo)準(zhǔn)煤總量的影響要大。當(dāng)加入X2時(shí)，雖然R^2有所增加，但其系數(shù)的符號(hào)與預(yù)期相反且參數(shù)的t檢驗(yàn)不顯著；加入X4后，各參數(shù)的t檢驗(yàn)不顯著；加入X5后，雖然R^2有所增加，但是但其系數(shù)的符號(hào)與預(yù)期相反且參數(shù)的t檢驗(yàn)不顯著；加入XX7后，其系數(shù)的符號(hào)與預(yù)期相反且參數(shù)的t檢驗(yàn)不顯著,這說明主要是XXXXX7引起了多重共線性，應(yīng)予以剔除。而加入X4后變化并不顯著，只有加入X3后修正的可決系數(shù)有所提高,而且參數(shù)符號(hào)的經(jīng)濟(jì)意義合理, 而且參數(shù)的t檢驗(yàn)，在α=，t(,15)=，所以保留X3。第二步：逐步回歸。再結(jié)合經(jīng)濟(jì)意義和統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)選出擬合效果最好的一元線性回歸方程。第一步：運(yùn)用OLS方法分別求Y對(duì)各解釋變量進(jìn)行一元回歸，分別求Y對(duì)各解釋變量xx x x x xx7進(jìn)行一元回歸。從相關(guān)系數(shù)矩陣可以看出，解釋變量xx x x x xx7相互之間的相關(guān)系數(shù)較高，解釋變量之間存在多重共線性。所以這樣的回歸結(jié)果并不理想。）采用OLS估計(jì)參數(shù)在主界面命令框欄中輸入 ls y c x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7回車，即可得到參數(shù)的估計(jì)結(jié)果。建筑業(yè)增長值x交通運(yùn)輸郵電業(yè)增加值x人均生活電力消費(fèi)x能源加工轉(zhuǎn)換效率x7數(shù)值較低，但都以較平緩的方式增長。國民總收入X1和國內(nèi)生產(chǎn)總值X2以相同的趨勢逐年緩慢增長。主要數(shù)據(jù)如下：
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