发布时间 : 星期四 文章计量经济学论文(eviews分析)更新完毕开始阅读
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计，结果如下：
由上述结果，可得初始的模型为：
Y=－3203359+593.3*x1+1835*x2－98.7*x3+3619.2*x4 六、模型的检验
1.拟合优度和模型估计效果检验：
从回归的结果来看，模型拟合较好，Y变化的99.9%可由其他四个变量的变化来解释。在5%的显著性水平下，F统计量的值为1681.5显著大于其临界值F（4，6）=9.15，即表明模型的线性关系显著成立。 2.回归系数的显著性检验：
给定显著性水平5%，查T分布表得自由度为6的临界值为2.447，X1、X2、x3、x4对应的T统计量分别为7.89、6.12、-1.44、1.17，可以看出只有X1、X2对应的T统计量的绝对值大于临界值2.447，这说明限额以上餐饮企业的营业额与餐饮企业的数量、城镇居民人均年消费性支出存在显著的线性相关关系。但
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是对于公路里程数和全国城镇人口数这俩个解释变量而言却不存在显著的线性相关关系，这与实际不符，说明模型很可能存在着多重共线性。 3.多重共线性的检验：
⑴由于R^2较大且接近于1，而且F=1681.5>F（4，6）=9.15,故认为餐饮企业营业额与上述解释变量间总体线性关系显著。但由于其中X3、X4前参数估计值未能通过T检验，而且x3符号的经济意义也不合理，所以认为解释变量间存在多重共线性。
⑵相关系数表：
从上面的相关系数矩阵可看出，各解释变量之间的相关系数很高，证实确实存在多重共线性。
⑶逐步回归法： ①找出最简单的回归形式 Variable X1 X2 3253.6 26.5 0.987 0.986 X3 1291.4 8.46 0.888 0.876 X4 75147.5 7.1 0.847 0.830 Coefficient 1245.6 T R^2 Adjusted R-squared 24.56 0.985 0.984 由上述的表图中的Adjusted R-squared的大小可以看出，餐饮企业的营业
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额（Y）受城镇居民年平均消费性支出（x2）影响最大，因此以x2为基础进行逐步回归。此时的模型为：
Y=－12535144+3253.6*X2 ②逐步回归： Variable X1 X2 X3 X4 Adjusted D.w R-squared X2,x1 Coefficient 604.8 1714.6 T X2，x3 8.4 9.1 3829 8.9 0.998 0.987 1.46 2.97 Coefficient T -250.2 -1.4 X2,x4 讨论：
Coefficient T 3452.5 9.63 -5303.7 0.984 -0.59 2.42 a.在初始模型中引入X1,模型的拟合优度提高，且参数符号合理，变量也通过了T检验.
b.在初始模型中引入X3,模型的拟合优度略有提高，但参数符号与经济意义不符，且变量也未通过T检验.
c.在初始模型中引入X4，模型的拟合优度不升反降，且参数符号不合理，变量也未通过T检验.
根据此讨论结果，我们认为x3和x4应该是多余的，所以现暂定模型为： Y=－6772723+604.8*X1+1714.6*x2
为了验证X3和X4确实是多余的，现在我们在x1,X2的基础上再分别引入
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x3、x4： Variable X1 X2 X3 X4 Adjusted R-squared X1,X2，X3 Coefficient 575.9 T 7.61 1958.7 6.8 1586 6.03 -74.2 -1.1 2271.6 0.72 0.998 0.998 X1,X2，X4 Coefficient 621.7 T 讨论：
7.98 a.在x1,X2的基础上再引入x3时，拟合优度基本无变化，且其参数的符号不合理，变量也通不过T检验
b.在x1,X2的基础上再引入x4时，拟合优度也是基本无变化，虽其参数符号合理，但其也未能通过T检验
从这次的验证中，即可确定x3和x4是多余的，也就是说模型的多重共线性是由它们俩个变量引起的，因此在该模型中要将这俩个变量予以剔除。修正多重共线性之后的结果为：
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