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实用文档 计 量 经 济 实 验 报 告 实验四 多重共线性的识别与补救 实验目的: 1.对Cobb-Douglas生产函数及其参数估计进行初步的认识 2.掌握多重共线性的识别方法 3.能针对具体问题提出解决多重共线性问题的措施 实验内容： 随机形式的Cobb-Douglas生产函数可以表达为： 其中：Y—产出 --劳动投入 ---资本投入 u---随即干扰项 通过对模型的对数变换，可得： =+ 为说明Cobb-Douglas生产函数，收集1958-1972年的台湾地区农业部门经济的数据如下： 年份 实际总产值Y 劳动日X2 实际资本投入X3 （百万元新台币） （百万日） （百万元新台币） 1958 16607.7 275.5 17803.7 1959 17511.3 274.4 18096.8 1960 20171.2 269.7 18271.8 1961 20932.9 267.0 19167.3 1962 20406.0 267.8 19647.6 1963 20831.6 275.0 20803.5 1964 24806.3 283.0 22076.6 1965 26465.8 300.7 23445.2 1966 27403.0 307.5 24939 1967 28628.7 303.7 26713.7 1968 29904.5 304.7 29957.8 1969 27508.2 298.6 31585.9 1970 29035.5 295.5 33474.5 1971 29281.5 299.0 34821.8 1972 31535.8 288.1 41794.3 用数据对Cobb-Douglas生产函数的对数变换模型进行估计并回答以下问题： 劳动和资本的系数是否显著？ 判断劳动和资本两变量是否高度相关？ 如果对2的回答是肯定的，能不能从模型中剔除劳动变量而仅对资本投入作产出的回归？并解释理由。 针对该问题，给出消除多重共线性的方法并重新对模型进行估计。 实验结果： 相关分析 变量X2与X3的相关系数矩阵如下： 图一 LNX2 LNX3 LNX2 ?1.000000 ?0.697618 LNX3 ?0.697618 ?1.000000 2．回归结果： （1）对lny,lnx2,lnx3进行回归分析： 图二 Dependent Variable: LNY Method: Least Squares Date: 12/16/13 Time: 19:25 Sample: 1958 1972 Included observations: 15 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.?? C -3.338455 2.449508 -1.362908 0.1979 LNX2 1.498767 0.539803 2.776509 0.0168 LNX3 0.489858 0.102043 4.800487 0.0004 R-squared 0.889030 ????Mean dependent var 10.09653 Adjusted R-squared 0.870535 ????S.D. dependent var 0.207914 S.E. of regression 0.074810 ????Akaike info criterion -2.170875 Sum squared resid 0.067158 ????Schwarz criterion -2.029265 Log likelihood 19.28156 ????F-statistic 48.06885 Durbin-Watson stat 0.891083 ????Prob(F-statistic) 0.000002  (2)对lny1,lnk进行回归分析： 图三 Dependent Variable: LNY1 Method: Least Squares Date: 12/16/13 Time: 19:32 Sample: 1958 1972 Included observations: 15 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.?? C 1.708572 0.415882 4.108311 0.0012 LNK