计量经济学多元线性回归多重共线性异方差实验报告

多元线性回归模型实验报告计量经济学Revised by BLUE on the afternoon of December 12,2020.实验报告课程名称金融计量学实验项目名称多元线性回归模型班级与班级代码实验室名称（或课室）专业任课教师xxx学号： xxx姓名： xxx 实验日期： 2012年 5 月3日广东商学院教务处制姓名 xxx 实验报告成绩评语：指导教师（签名）年月日说明：指导教师评分后，实验报告交院（系）办公室保存多元线性回归模型一、实验目的通过上机实验,使学生能够使用 Eviews 软件估计可化为线性回归模型的非线性模型，并对线性回归模型的参数线性约束条件进行检验。

二、实验内容（一）根据中国某年按行业分的全部制造业国有企业及规模以上制造业非国有企业的工业总产值Y，资产合计K及职工人数L进行回归分析。

（二）掌握可化为线性多元非线性回归模型的估计和多元线性回归模型的线性约束条件的检验方法（三）根据实验结果判断中国该年制造业总体的规模报酬状态如何三、实验步骤（一）收集数据下表列示出来中国某年按行业分的全部制造业国有企业及规模以上制造业非国有企业的工业总产值Y，资产合计K及职工人数L。

序号工业总产值Y（亿元）资产合计K（亿元）职工人数L（万人）序号工业总产值Y（亿元）资产合计K（亿元）职工人数L（万人）1 113 17 432 67 18 613 84 19 2404 27 20 2225 327 21 806 120 22 967 58 23 2228 31 24 1639 16 25 24410 66 26 14511 58 27 13812 28 28 4613 61 29 21814 254 30 1915 83 31 4516 33表1（二）创建工作文件（Workfile）。

1、启动Eviews5，在主菜单上依次点击File\New\Workfile（如图），按确定。

2、在弹出的对话框中选择数据的时间频率（本实验为序列数据），输入数据数为31（如图1），然后点击OK（如图2）。

实验二__多元线性回归模型和多重共线性范文多元线性回归是一种常用的统计分析方法，用于研究多个自变量与一个因变量之间的关系。

在进行多元线性回归分析时，一个重要的问题是多重共线性。

多重共线性是指多个自变量之间存在高度相关性，这会导致回归模型的不稳定性，参数估计的不准确性，以及对自变量的解释能力下降等问题。

在进行多元线性回归分析之前，首先需要对自变量之间的相关性进行检验。

常用的方法有相关系数、方差膨胀因子（VIF）等。

相关系数用于衡量两个变量之间的线性关系，其值介于-1和1之间，接近于1表示高度正相关，接近于-1表示高度负相关。

VIF用于衡量一个自变量与其他自变量之间的相关性，其值大于1且越接近于1，表示相关性越强。

如果发现多个自变量之间存在高度相关性，即相关系数接近于1或VIF接近于1，就需采取措施来解决多重共线性问题。

一种常用的方法是通过增加样本量来消除多重共线性。

增加样本量可以提高模型的稳定性，减小参数估计的方差。

但是，增加样本量并不能彻底解决多重共线性问题，只能部分缓解。

另一种常用的方法是通过变量选择来解决多重共线性问题。

变量选择可以将高度相关的自变量从模型中剔除，保留与因变量高度相关的自变量。

常用的变量选择方法包括前向选择、逐步回归和岭回归等。

这些方法都是根据一定的准则逐步筛选变量，直到得到最佳模型为止。

在变量选择中，需要注意在变量剔除的过程中，要确保剩余变量之间的相关性尽可能小，以提高模型的稳定性和准确性。

此外，还可以通过变换变量来解决多重共线性问题。

变换变量可以通过对自变量进行平方项、交互项等操作，以减小相关性。

变换变量的方法需要根据实际情况来选择，具体操作可以参考相关的统计学方法教材。

总之，多元线性回归模型在实际应用中经常遇到多重共线性问题。

通过检验自变量之间的相关性，选择合适的变量和适当的变量变换方法，可以有效解决多重共线性问题，提高模型的稳定性和准确性。

在具体的研究中，应根据实际情况选择适合的方法来解决多重共线性问题，以确保回归分析结果的可靠性和有效性。

计量经济学实验报告实验1.异方差检验及修正一、 实验目的影响各地居民人均年消费支出的因素有多种，其中最主要的影响因素应当为收入，对于农村居民来说，收入包括从事农业经营的纯收入和其他来源的纯收入。

本题研究的是内地2006年各地区农村居民家庭人均纯收入与消费支出消费支出之间的关系是否存在异方差，如存在异方差并做出修正。

数据来源为《中国农村住户调查年鉴（2007）》、《中国统计年鉴（2007）》。

二、 实验步骤 1、建立模型01122Y X X u βββ=+++其中，Y 表示人均消费支出，X1表示从事农业经营的纯收入，X2表示其他来源的纯收入，单位为元。

2、从excel 中将数据导入EViews 中，得到图1。

图13、在EViews 命令框中直接键入“ls y c x1 x2”，按回车，即出现回归结果，如表2。

表2Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 12/04/13 Time: 17:20 Sample: 1 31Included observations: 31Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C 728.1402 328.1558 2.218886 0.0348 X1 0.402097 0.164894 2.438514 0.0213 X20.7090300.041710 16.999110.0000R-squared0.922173 Mean dependent var 2981.623 Adjusted R-squared 0.916614 S.D. dependent var 1368.763 S.E. of regression 395.2538 Akaike info criterion 14.88870 Sum squared resid 4374316. Schwarz criterion 15.02747 Log likelihood -227.7748 Hannan-Quinn criter. 14.93394 F-statistic 165.8853 Durbin-Watson stat 1.428986Prob(F-statistic)0.000000由表可以得到：12728.14020.4020970.70903i Y X X =++（328.1558）（0.164894） （0.041710） t= (2.218886) (2.438514) （16.99911）220.922173,0.916614,165.8853R R F ===4、模型检验在显著性为0.05时，P 值都小于0.05，通过显著性检验，认为X1、X2显著。

第1篇一、实验目的本次实验旨在通过多元线性回归模型，分析多个自变量与因变量之间的关系，掌握多元线性回归模型的基本原理、建模方法、参数估计以及模型检验等技能，提高运用计量经济学方法解决实际问题的能力。

二、实验背景随着经济的发展和社会的进步，影响一个变量的因素越来越多。

在经济学、管理学等领域，多元线性回归模型被广泛应用于分析多个变量之间的关系。

本实验以某地区居民消费支出为例，探讨影响居民消费支出的因素。

三、实验数据本实验数据来源于某地区统计局，包括以下变量：1. 消费支出（Y）：表示居民年消费支出，单位为元；2. 家庭收入（X1）：表示居民家庭年收入，单位为元；3. 房产价值（X2）：表示居民家庭房产价值，单位为万元；4. 教育水平（X3）：表示居民受教育程度，分为小学、初中、高中、大专及以上四个等级；5. 通货膨胀率（X4）：表示居民消费价格指数，单位为百分比。

四、实验步骤1. 数据预处理：对数据进行清洗、缺失值处理和异常值处理，确保数据质量。

2. 模型设定：根据理论知识和实际情况，建立多元线性回归模型：Y = β0 + β1X1 + β2X2 + β3X3 + β4X4 + ε其中，Y为因变量，X1、X2、X3、X4为自变量，β0为截距项，β1、β2、β3、β4为回归系数，ε为误差项。

3. 模型估计：利用统计软件（如SPSS、R等）对模型进行参数估计，得到回归系数的估计值。

4. 模型检验：对估计得到的模型进行检验，包括以下内容：（1）拟合优度检验：通过计算R²、F统计量等指标，判断模型的整体拟合效果；（2）t检验：对回归系数进行显著性检验，判断各变量对因变量的影响是否显著；（3）方差膨胀因子（VIF）检验：检验模型是否存在多重共线性问题。

5. 结果分析：根据模型检验结果，分析各变量对因变量的影响程度和显著性，得出结论。

五、实验结果与分析1. 拟合优度检验：根据计算结果，R²为0.812，F统计量为30.456，P值为0.000，说明模型整体拟合效果较好。

《计量经济学》上机实验报告一题目：多元回归模型和多重共线性实验日期和时间：2013年4月18日班级：学号：姓名：实验室：实验楼104实验环境：Windows XP ; EViews 3.1实验目的：利用相关数据建立多元回归模型，分析在不同的经济条件下一定的要素对某个经济体发展的影响程度并建立一定的关系模型。

检验设定的模型是否存在多重共线性，分析产生多重共线性的原因及作用因素，并对存在多重共线性的模型进行必要的修正。

实验内容：1、中国进出口额Y、国内生产总值GDP、居民消费价格指数CPI，根据提供的模型估计参数，判断多重共线性是否存在，表述多重共线性的性质。

2、检验能源消费需求总量Y的影响因素，选取国民总收入X1、国内生产总值X2、工业增加值X3、建筑业增加值X4、交通运输邮电业增加值X5、人均生活电力消费X6和能源加工转换效率X7七个变量，模拟回归，检验修正多重共线性。

3、为什么会产生“农业的发展反而会减少财政收入”的异常结果，如何解决这种异常。

实验步骤：一、中国进出口额Y、国内生产总值GDP、居民消费价格指数CPI（一）建立多元回归模型，估计参数在命令窗口依次键入以下命令：1、建立工作文件：CREATE A 1985 20072：输入统计资料：DATA Y GDP CPI3、生成变量：GENR LNY=LOG(Y)GENR LNGDP=LOG(GDP)GENR LNCPI=LOG(CPI)4、建立回归模型：LS LNY C LNGDP LNCPI得出回归结果为：由此可见，该模型的参数形式为：LNŶt=-3.06+1.66LNGDP t-1.06LNCPI t，其中该模型R2=0.9922，R2=0.9914可决系数很高，F检验值1275.093，明显显著，且T检验的临界概率均非常小，回归效果较好。

（二）检验多重共线性利用简单相关系数法进行检验，输入命令COR LNY LNGDP LNCPI，得到相关系数矩阵：由相关系数矩阵可以看出，各解释变量相互之间的相关系数均很高，说明数据中存在严重的多重共线性。

计量经济学实验报告多元线性回归、多重共线性、异方差实验报告一、研究目的和要求：随着经济的发展，人们生活水平的提高，旅游业已经成为中国社会新的经济增长点。

旅游产业是一个关联性很强的综合产业，一次完整的旅游活动包括吃、住、行、游、购、娱六大要素，旅游产业的发展可以直接或者间接推动第三产业、第二产业和第一产业的发展。

尤其是假日旅游，有力刺激了居民消费而拉动内需。

2012年，我国全年国内旅游人数达到亿人次，同比增长%，国内旅游收入万亿元，同比增长%。

旅游业的发展不仅对增加就业和扩大内需起到重要的推动作用，优化产业结构，而且可以增加国家外汇收入，促进国际收支平衡，加强国家、地区间的文化交流。

为了研究影响旅游景区收入增长的主要原因，分析旅游收入增长规律，需要建立计量经济模型。

影响旅游业发展的因素很多，但据分析主要因素可能有国内和国际两个方面，因此在进行旅游景区收入分析模型设定时，引入城镇居民可支配收入和旅游外汇收入为解释变量。

旅游业很大程度上受其产业本身的发展水平和从业人数影响，固定资产和从业人数体现了旅游产业发展规模的内在影响因素，因此引入旅游景区固定资产和旅游业从业人数作为解释变量。

因此选取我国31个省市地区的旅游业相关数据进行定量分析我国旅游业发展的影响因素。

二、模型设定根据以上的分析，建立以下模型Y=β0+β1X1+β2X2+β3X3+β4X4+Ut参数说明：Y ——旅游景区营业收入/万元X1——旅游业从业人员/人X2——旅游景区固定资产/万元X3——旅游外汇收入/万美元X4——城镇居民可支配收入/元收集到的数据如下（见表）：表 2011年全国旅游景区营业收入及相关数据（按地区分）数据来源：1.中国统计年鉴2012，2.中国旅游年鉴2012。

三、参数估计利用做多元线性回归分析步骤如下：1、创建工作文件双击图标，进入其主页。

在主菜单中依次点击“File\New\Workfile”，出现对话框“Workfile Range”。

计量经济学实验报告一、实验目的：1、熟悉和掌握Eviews在多重共线性模型中的应用，如何判断和解决多重共线性问题。

2、加深对课程理论知识的理解和应用。

二、实验问题：农村居民各种不同类型的收入对消费支出影响（2006年）农村居民收入（Y）主要来源于4项：即农业经营收入（X1）、工资性收入（X2）、财产性收入（X3）及转移性收入（X4）。

（1）利用线性模型或双对数模型进行分析。

（2）回归模型中存在多重共线性吗？三、实验数据：由老师提供（本实验报告截取从北京到新疆共31组数据）四、实验步骤：1、建立新的工作文件，输入数据，分别保存为Y（农村居民收入），X1（农业经营收入）、X2（工资性收入）、X3（财产性收入）、及X4（转移性收入）。

2、建立线性模型：Y = a1*X1 + a2*X2 +a3*X3 + a4*X4 + u得到方程：Y = 0.6268809567*X1 + 0.481134931*X2 - 0.255544644*X3 + 2.683018467*X4 + 479.30109493、分析由图中数据可以看出，在最小二乘法下，模型的R平方和F值较大，表明模型中各解释变量对Y的联合线性作用显著；但是X3（财产性收入）的系数是负的，这不符合经济学意义，财产性收入应当与消费支出正相关，故怀疑模型存在多重共线性。

4、检验：计算解释变量之间的简单相关系数：在“quick”菜单中选“group statistics”项中的“correlation”命令。

在出现“serieslist”对话框时，直接输入X1，X2，X3，X4出现如下结果从表中可以看出，解释变量X1、X3、X4之间存在高度线性相关。

4、修正第一步：运用OLS方法逐一求Y对各个解释变量的回归。

（1）Y = 0.8997862236*X1 + 1541.033294t值 15.32947 12.29913prob.值 0.0000 0.0000R2=0.890148 F=234.9925（2）Y = 0.2487123305*X2 + 2505.747921t值 0.527219 2.676297prob.值 0.6021 0.0121R2= 0.009494 F=0.277960（3）Y = 8.049228785*X3 + 1943.170851t值 9.28666 11.56389prob.值 0.0000 0.0000R2=0.748356 F= 86.24206（4）Y = 5.928884198*X4 + 1631.299987t值 9.212266 8.434353prob.值 0.0000 0.0000R2= 0.745314 F=84.86584结合经济意义和统计检验结果分析，在4个一元回归模型中消费支出Y对X1工资性收入线性关系最强，拟合程度较好，与经验相符，因此选（1）为初始的回归模型。

一、实训背景多重共线性是指回归模型中存在两个或两个以上的自变量高度相关，导致回归系数估计不准确、显著性检验失效等问题。

为了解决多重共线性问题，我们进行了一次多重共线性实训，通过实际操作，了解和掌握多重共线性的检验方法和解决策略。

二、实训目的1. 理解多重共线性的概念和产生原因；2. 掌握多重共线性的检验方法；3. 学习解决多重共线性的策略；4. 培养实际操作能力和问题解决能力。

三、实训内容1. 数据收集与整理本次实训选用某地区居民消费支出数据作为研究对象，数据包括居民收入、教育支出、医疗支出、娱乐支出等变量。

2. 数据分析（1）多重共线性检验采用方差膨胀因子（VIF）和条件指数（CI）对数据进行多重共线性检验。

VIF值越大，表示多重共线性程度越高；CI值越小，表示多重共线性程度越低。

（2）解决多重共线性策略针对检验出的多重共线性问题，采取以下策略进行解决：1）剔除高度相关的变量：通过VIF和CI筛选出高度相关的变量，并将其剔除。

2）主成分分析（PCA）：将高度相关的变量通过主成分分析转换为低维变量，降低多重共线性。

3）岭回归：在回归模型中引入岭参数，对回归系数进行惩罚，降低多重共线性。

四、实训过程1. 数据导入与预处理首先，将数据导入统计软件（如SPSS、R等），然后进行数据清洗，包括处理缺失值、异常值等。

2. 多重共线性检验（1）计算VIF和CI通过软件中的相关系数矩阵，计算每个变量的VIF和CI值。

（2）筛选出高度相关的变量根据VIF和CI值，筛选出高度相关的变量。

3. 解决多重共线性问题（1）剔除高度相关的变量根据筛选结果，将高度相关的变量从模型中剔除。

（2）主成分分析对剩余变量进行主成分分析，将高度相关的变量转换为低维变量。

（3）岭回归在回归模型中引入岭参数，对回归系数进行惩罚。

4. 结果分析通过上述处理，多重共线性问题得到有效解决。

对比处理前后的回归系数，发现回归系数估计更加准确，显著性检验更加有效。

计量经济学实验报告姓名：程楠学号：2010101243 班级：统计二班一、实验目的本次实验的原理是多元线性回归模型估计及多重共线性的检验，并利用eviews 软件实现最终回归模型的建立。

本次实验的目的是为了研究从1991—2010年全国粮食产量及其影响因素之间的关系，通过检验多重共线性和修正模型等建立回归方程，并进行预测。

本次实验所采用的数据来源如下：x2：有效灌溉面积（千公顷） x3：化肥施用量（万吨）x4：农村用电量（亿千瓦小时）x5：粮食作物播种面积（千公顷）x6：成灾面积（千公顷）二、实验过程1、初步模型及存在问题通过eviews软件实现对模型的初步估计，如下图：多元线性回归模型估计结果如下：Y=30848.26+0.246251X1-0.2643X2-0.426374X3-0.594129X4+0.207049X5-0.038527X6(0.119982)(0.342618)(1.103243)(0.769748)(0.151793)(0.028351)2R=0.981825 F=172.0617可以看到，调整的可决系数2R=0.981825和F统计量F=172.0617很大，说明模型拟合程度较高。

但是，X2、X3、X4的系数却为负数，这不符合经济学原理，即其经济意义错误，同时t统计量均小于临界值t025.0（20-7）=2.160，因此，所有参数估计值都不能通过显著性检验。

这说明，此回归估计模型存在多重线性特征。

2、多重线性的进一步验证利用相关系数检验法，可以得到各解释变量间的相关系数，如下图：可以看到，除变量X6以外，其他解释变量间存在很强的正线性相关关系，因此，样本存在严重的多重共线性。

3、模型的修正通过eviews先得到每个解释变量对被解释变量的估计情况：上图显示的是解释变量X1，其他解释变量的图在此省略，经过excel整理得下表：可以看出，除X6以外，其他解释变量与被解释变量之间的关系是显著的（t025.0（20-2）=2.101），说明X6这个因素不能构成对Y明显的影响，故剔除解释变量X6。

实例1——中国粮食生产函数根据理论和经验分析，影响粮食生产（Y）的主要因素有农业化肥施用量（X1）、粮食播种面积（X2）、成灾面积（X3）、农业机械总动力（X4）和农业劳动力（X5），其中成灾面积的符号为负，其余均应为正。

下表给出了1983——2000中国粮食生产的相关数据，拟建立中国粮食生产函数。

（1）建立Y对所有解释变量的回归模型，结果如下：Y = -12815.75 + 6.213*X1 + 0.421*X2 - 0.166*X3 - 0.098*X4 - 0.028*X5Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C -12815.75 14078.90 -0.910280 0.3806X1 6.212562 0.740881 8.385373 0.0000X2 0.421380 0.126925 3.319919 0.0061X3 -0.166260 0.059229 -2.807065 0.0158X4 -0.097770 0.067647 -1.445299 0.1740X5 -0.028425 0.202357 -0.140471 0.8906R-squared 0.982798 Mean dependent var 44127.11Adjusted R-squared 0.975630 S.D. dependent var 4409.100S.E. of regression 688.2984 Akaike info criterion 16.16752Sum squared resid 5685056. Schwarz criterion 16.46431Log likelihood -139.5077 F-statistic 137.1164Durbin-Watson stat 1.810512 Prob(F-statistic) 0.000000从计算结果看，R2较大并接近于1，而且F=137.11>F0.05=3.11，故认为粮食生产量与上述所有解释变量间总体线性相关显著。

一、实训背景在计量经济学和统计分析中，多重共线性是指模型中的多个自变量之间存在高度的相关性。

这种相关性会导致回归系数估计的不稳定，影响模型的预测能力和解释力。

因此，对多重共线性进行检验和修正对于确保模型的准确性和可靠性至关重要。

本实训旨在通过实际操作，学习如何使用SPSS软件进行多重共线性检验，并探讨相应的修正方法。

二、实训目的1. 理解多重共线性的概念及其对模型的影响。

2. 掌握使用SPSS软件进行多重共线性检验的方法。

3. 学习识别多重共线性的存在，并掌握相应的修正方法。

4. 提高对计量经济学模型诊断和修正的实际操作能力。

三、实训内容1. 数据准备本实训使用的数据集为某城市房价与多个影响因素的相关数据，包括房价（被解释变量）和收入、教育水平、交通便利性、周边设施等（解释变量）。

2. SPSS软件操作（1）数据导入首先，将数据集导入SPSS软件。

在SPSS界面中，点击“文件”菜单，选择“打开”，找到数据文件并导入。

（2）多重共线性检验导入数据后，进行以下操作：a. 点击“分析”菜单，选择“回归”，再选择“线性”。

b. 将被解释变量拖入“因变量”框，将解释变量拖入“自变量”框。

c. 点击“统计”菜单，选择“共线性诊断”。

d. 点击“继续”，然后点击“确定”。

（3）结果分析SPSS会自动计算并显示多重共线性的检验结果，主要包括方差膨胀因子（VIF）和容忍度（Tolerance）。

3. 结果分析（1）方差膨胀因子（VIF）VIF用于衡量变量之间相关性的程度。

一般来说，VIF值大于10表示存在多重共线性问题。

本实训中，我们发现收入、教育水平和交通便利性三个变量的VIF值均大于10，说明这三个变量之间存在严重的多重共线性。

（2）容忍度（Tolerance）容忍度是VIF的倒数，用于衡量变量之间独立性的程度。

一般来说，容忍度值小于0.1表示存在多重共线性问题。

本实训中，我们发现收入、教育水平和交通便利性的容忍度值均小于0.1，进一步证实了这三个变量之间存在多重共线性。

多重共线性实验报告武颖经济统计学一、实验目的：掌握多元线性回归模型的估计方法、掌握多重共线性模型的识别和修正。

二、实验要求：应用教材第119页案例做多元线性回归模型，并识别和修正多重共线性。

三、实验原理：普通最小二乘法、简单相关系数检验法、综合判断法、逐步回归法。

四、预备知识：最小二乘法估计的原理、t 检验、F 检验、2R 值。

五、实验步骤1．假定模型：设定并估计多元线性回归模型tt t t t t t u X X X X X Y ++++++=66554433221ββββββ2.录入数据：国内旅游收入为Y ,国内旅游人数为X2，城镇居民人均旅游支出为X3，农村居民人均旅游费用为X4，公路里程为X5，铁路里程为X6.3.回归结果：在Eview行输入LS Y C XX3 X4 X5 X6，得到回归结果2模型估计结果为：Yt=-274.3773+0.013088X2+5.438193X3+3.271773X4-563.1077X5+12.98624X6(1316.690) (0.012692) (1.380395) (0.944215) (4.177929) (321.2830)t=(-0.208384)(1.031172)(3.939591)(3.465073)(3.108296)(-1.752685)R2=0.995406 F=173.35254.模型检验：该模型R2=0.995406，R2=0.989664，可决系数很高，F检验值为173.3525，明显显著。

假设显著性水平α=0.05，X2>0.05，X6>0.05，接受原假设，可能存在严重的多重共线性六．多重共线性的识别（1）得到解释变量的相关系数矩阵将解释变量x2、x3、x4、x5、x6选中，双击选择Open Group（或点击右键，选择Open/as Group），然后再点击View/covariance analysis/Correlation/Common Sample，即可得出相关系数再点击表顶部的Freeze,可得一个Table类型独立的object.由相关系数矩阵可以看出，各解释变量相互之间的相关系数较高，特别是x2和x3之间高度相关，证实解释变量之间存在多重共线性。

实验题目：多元线性回归、异方差、多重共线性实验目的：掌握多元线性回归的最小二乘法，熟练运用Eviews软件的多元线性回归、异方差、多重共线性的操作，并能够对结果进行相应的分析。

实验内容：习题3.2，分析1994-2011年中国的出口货物总额（Y）、工业增加值（X2）、人民币汇率（X3），之间的相关性和差异性，并修正。

实验步骤：1.建立出口货物总额计量经济模型：（3.1）1.1建立工作文件并录入数据，得到图1图1在“workfile"中按住”ctrl"键，点击“Y、X2、X3”，在双击菜单中点“open group”,出现数据表。

点”view/graph/line/ok”,形成线性图2。

图21.2对（3.1）采用OLS估计参数在主界面命令框栏中输入ls y c x2 x3，然后回车，即可得到参数的估计结果，如图3所示。

图 3根据图3中的数据，得到模型（3.1）的估计结果为（8638.216）（0.012799）（9.776181）t=(-2.110573) (10.58454) (1.928512)F=522.0976从上回归结果可以看出，拟合优度很高，整体效果的F检验通过。

但当=0.05时，= 2.131.有重要变量X3的t检验不显著，可能存在严重的多重共线性。

2．多重共线性模型的识别2.1计算解释变量x2、x3的简单相关系数矩阵。

点击Eviews主画面的顶部的Quick/Group Statistics/Correlatios弹出对话框在对话框中输入解释变量x2、x3，点击OK，即可得出相关系数矩阵（同图4）。

相关系数矩阵图4由图4相关系数矩阵可以看出，各解释变量相互之间的相关系数较高，证实解释变量之间存在多重共线性。

2.2多重共线性模型的修正将各变量进行对数变换，在对以下模型进行估计。

利用eviews软件，对、X2、X3分别取对数，分别生成lnY、lnX2、lnX3的数据，采用OLS方法估计模型参数，得到回归结果，如图：图5图6模型估计结果为：ln=-20.52+1.5642lnX2+1.7607lnX3(5.4325) (0.0890) (0.6821)t =-3.778 17.578 2.581F=539.736该模型可决系数很高，F检验值，明显显著。

计量经济学实验报告(多元线性回归分析)实验2：多元线性回归分析实验目的:学习利用Eviews建立多元线性回归模型，研究64国家婴儿死亡率与妇女文盲率之间的关系。

一、实验内容:1、先验的预期CM和各个变量之间的关系.2、做CM对FLR的回归，得到回归结果。

3、做CM对FLR和PGNP的回归，得到回归结果。

4、做CM对FLR，PGNP和TFR的回归结果，并给出ANOVA。

5、根据各种回归结果，选择哪个模型？为什么?6、如果回归模型（4）是正确的模型,但却估计了（2）或（3)，会有什么后果?7、假定做了（2）的回归，如何决定增加变量PGNP和TFR？使用了哪种检验？给出必要的计算结果。

二、实验报告———-多元线性回归分析1、问题提出婴儿死亡率（CM)是指婴儿出生后不满周岁死亡人数同出生人数的比率.一般以年度为计算单位，以千分比表示。

婴儿死亡率是反映一个国家和民族的居民健康水平和社会经济发展水平的重要指标,特别是妇幼保健工作水平的重要指标。

婴儿死亡率(CM）的高低是一个国家或地区社会经济多方面因素协调发展的结果。

由于世界各国婴儿死亡率差别很大,所以就64个国家社会综合发展状况，针对性的研究婴儿死亡率（CM）与女性识字率（FLR）、人均GNP（PGNP）、总生育率（TFR)之间的关系2.指标选择本次实验研究婴儿死亡率与妇女文盲率之间的关系，故应采用婴儿死亡率（CM）和女性识字率（FLR）作为指标。

但影响婴儿死亡率的因素较复杂，尤其是经济发展状况、总生育率等也会对其产生重要影响，考虑到实验的准确性，故引入人均GNP（PGNP）和总生育率（TFR)相关数据。

3。

数据来源数据来源：教师提供4。

数据处理此次实验可直接使用数据，无需进行数据处理。

5。

先验的预期CM 和各个变量之间的关系 【题1】 5-1预期CM 与FLR 存在负相关关系。

一方面，女性受教育程度越高,其知识越丰富，自我保护意识和能力就越强，则更善于保护自己和婴儿；另一方面,女性教育程度越高，其就业机会与收入获得途径就越多，可以更好的保障自己和婴儿的生活.因此，我们预期FLR 的提高会导致CM 降低。

多元线性回归计量经济学实验报告(1)实验报告：多元线性回归计量经济学一、实验目的本次实验的主要目的是了解多元线性回归方法在计量经济学中的应用，并通过实践操作掌握多元线性回归分析的具体步骤及其结果的解释方法。

二、实验原理多元线性回归是指在研究中同时考虑多个自变量与因变量之间的关系的方法。

在计算机科学、应用统计、机器学习等众多领域都被广泛应用。

在计量经济学中，多元线性回归分析通常被用于分析经济现象中存在的多个自变量与因变量之间的复杂关系，例如消费者对商品需求的影响因素、财政政策对经济增长的影响、汇率波动对贸易的影响等。

三、实验步骤1. 数据预处理首先，需要使用Excel软件将原始数据导入并加以预处理。

在Excel软件中，可对自变量和因变量进行筛选、分类、转化、求和等操作，使得数据达到符合多元线性回归模型的要求，同时还需注意处理数据的异常值、缺失值等情况。

2. 构建模型在处理好数据之后，将自变量和因变量一同输入到多元线性回归模型中，构建出多元线性回归模型。

该模型一般形式可表示为：y = β0 + β1X1 + β2X2 + … … + βnXn + ε其中，y为因变量，X1、X2、X3、… … 、Xn为自变量，β0、β1、β2、… … 、βn 为常数和系数，ε为误差项。

模型的拟合程度可以通过计算确定系数（R2）来判断，当确定系数越接近1时，表明模型的拟合程度越好。

3. 模型分析建好模型之后，需进行模型分析，包括参数估计、假设检验、显著性检验、模型优度检验等。

参数估计：计算回归系数，检验其值是否与理论值相等。

假设检验：分析回归系数估计值是否显著，即系数是否显著不同于零。

显著性检验：通过计算F统计量，来检验模型的显著性。

若p值小于0.05，则拒绝原假设，认为模型具有显著性。

模型优度检验：通过计算确定系数和修正确定系数来检验模型拟合程度。

当确定系数越接近1时，表明模型的拟合程度越好。

四、实验结果在本次实验中，我们将财政政策（X1）、货币政策（X2）及信贷政策（X3）作为自变量，经济增长率（Y）作为因变量，构建了以下多元线性回归方程：Y = 0.212 + 0.315X1 + 0.264X2 + 0.197X3其中，回归系数分别代表了该自变量对因变量的贡献程度。

多元线性回归模型实验报告计量经济学多元线性回归模型是一种比较常见的经济学建模方法，其可用于对多个自变量和一个因变量之间的关系进行分析和预测。

在本次实验中，我们将使用一个包含多个自变量的数据集，对其进行多元线性回归分析，并对分析结果进行解释。

数据集介绍本次实验使用的数据集来自于UCI Machine Learning Repository，数据集包含有关汽车试验的多个自变量和一个连续因变量。

数据集中包含了204条记录，其中每条记录包含了一辆汽车的14个属性，分别是：MPG（燃油效率），气缸数（Cylinders）、排量（Displacement）、马力（Horsepower）、重量（Weight）、加速度（Acceleration）、模型年（Model Year）、产地（Origin）等。

模型建立在进行多元线性回归分析之前，我们首先需要对数据进行预处理。

为了确保数据的可用性，我们需要先检查数据是否存在缺失值和异常值。

如果有，需要进行相应的处理，以确保因变量和自变量之间的关系受到了正确地分析。

在对数据进行预处理之后，我们可以使用Python中的statsmodels包来对数据进行多元线性回归分析。

具体建模过程如下：```import statsmodels.api as sm# 准备自变量和因变量数据X = data[['Cylinders', 'Displacement', 'Horsepower', 'Weight', 'Acceleration', 'Model Year', 'Origin']]y = data['MPG']# 添加常数项X = sm.add_constant(X)# 拟合线性回归模型model = sm.OLS(y, X).fit()# 输出模型摘要print(model.summary())```在上述代码中，我们首先通过data[['Cylinders', 'Displacement', 'Horsepower', 'Weight', 'Acceleration', 'Model Year', 'Origin']]选择了所有自变量列，用于进行多元线性回归分析；然后，我们又通过`sm.add_constant(X)`，向自变量数据中添加了一列全为1的常数项，用于对截距进行建模；最后，我们使用`sm.OLS(y, X).fit()`来拟合线性回归模型，并使用`model.summary()`输出模型摘要。

大学模拟实验报告实验地点: 时间:命令窗口输入data X Y，然后回车。

已创建变量，变量X Y的数据复制粘贴到Eviews组窗口空白表格中。

二、估计模型命令窗口输入equation equ0000.ls Y C X，然后回车。

三、异方差检验本文采用的是截面数据，四川省2000年各地区卫生医疗机构数和人口数，因各地区需求不同，这种差异容易使得模型产生异方差，从而影响模型的估计和运用。

因此，对模型是否存在异方差进行检验。

（一）图示检验法首先生成残差平方，然后绘制残差平方与X的散点图，Eviews代码如下：series Uhat=residgraph graph01.scat X Uhat^2（二）Goldfeld-Quandt检验1.对变量值排序（递增）（1）菜单方式：在Workfile窗口中，Proc/Sort Current Page→进入sort workfile series对话框→输入“X”，保持“Ascending”不变，单击“OK”（2）命令方式：sort X，然后回车2.构造子区间，建立回归模型样本容量为21，删除1/4的观测值，即大约5个观测值，余下部分为两个样本区间：1~8和14~21，它们的样本个数均是8个。

Eviews代码如下：smpl 1 8equation equ0001.ls Y C Xscalar RSS1=equ0001.@ssrscalar n1=equ0001.@regobsscalar k1=equ0001.@ncoefscalar df1=n1-k1smpl 14 21equation equ0002.ls Y C Xscalar RSS2=equ0002.@ssrscalar n2=equ0002.@regobsscalar k2=equ0002.@ncoefscalar df2=n2-k23.求F统计量值scalar alpha=0.05scalar F=(RSS2/df2)/(RSS1/df1)scalar Fa=@qfdist(1-alpha,df2,df1)scalar Pro_F=@fdist(F,df2,df1)（三）B-P-G检验菜单方式：按路径View/Residual Diagnostics/Heteroskedasticity Tests→进入“Heteroskedasticity Tests”对话框，Test Page选择“Breusch Pagan Godfrey”，Regressors输入“C X”，单击“OK”。