多元線性回歸模型案例

1、我國農(nóng)民收入影響因素的回歸分析我國農(nóng)民收入影響因素的回歸分析本文力圖應(yīng)用適當(dāng)?shù)亩嘣€性回歸模型對有關(guān)農(nóng)民收入的歷史數(shù)據(jù)和現(xiàn)狀進(jìn)行分析探討影響農(nóng)民收入的主要因素并在此基礎(chǔ)上對如何增加農(nóng)民收入提出相應(yīng)的政策建議。農(nóng)民收入水平的度量常采用人均純收入指標(biāo)。影響農(nóng)民收入增長的因素是多方面的，既有結(jié)構(gòu)性矛盾因素，又有體制性障礙因素。但可以歸納為以下幾個方面：一是農(nóng)產(chǎn)品收購價格水平。二是農(nóng)業(yè)剩余勞動力轉(zhuǎn)移水平。三是城市化、工業(yè)化水平。四是農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)

2、狀況。五是農(nóng)業(yè)投入水平?？紤]到復(fù)雜性和可行性，所以對農(nóng)業(yè)投入與農(nóng)民收入，本文暫不作討論。因此，以全國為例，把農(nóng)民收入與各影響因素關(guān)系進(jìn)行線性回歸分析，并建立數(shù)學(xué)模型。一、計量經(jīng)濟(jì)模型分析一、計量經(jīng)濟(jì)模型分析(一)、數(shù)據(jù)搜集根據(jù)以上分析，我們在影響農(nóng)民收入因素中引入7個解釋變量。即：2x財政用于農(nóng)業(yè)的支出的比重，第二、三產(chǎn)業(yè)從業(yè)人數(shù)占全社會從業(yè)人數(shù)的3x比重，非農(nóng)村人口比重，鄉(xiāng)村從業(yè)人員占農(nóng)村人口的比重，農(nóng)業(yè)4x5x6x總產(chǎn)值占農(nóng)林牧總產(chǎn)

3、值的比重，農(nóng)作物播種面積，—農(nóng)村用電量。7x8xyx2x3x4x5x6x7x8年份78年可比價比重%%比重比重千公頃億千瓦時1986133.6013.4329.5017.9236.0179.99150104.07253.101987137.6312.2031.3019.3938.6275.63146379.53320.801988147.867.6637.6023.7145.9069.25143625.87508.901989196.7

4、69.4239.9026.2149.2362.75146553.93790.501990220.539.9839.9026.4149.9364.66148362.27844.501991223.2510.2640.3026.9450.9263.09149585.80963.201992233.1910.0541.5027.4651.5361.51149007.101106.901993265.679.4943.6027.9951.866

5、0.07147740.701244.901994335.169.2045.7028.5152.1258.22148240.601473.901995411.298.4347.8029.0452.4158.43149879.301655.701996460.688.8249.5030.4853.2360.57152380.601812.701997477.968.3050.1031.9154.9358.23153969.201980.10

6、1998474.0210.6950.2033.3555.8458.03155705.702042.201999466.808.2349.9034.7857.1657.53156372.812173.45①、檢驗多重共線性(a)、直觀法從“表1最小二乘估計結(jié)果”中可以看出，雖然模型的整體擬合的很好，但是x4x6的t統(tǒng)計量并不顯著，所以可能存在多重共線性。(b)、相關(guān)系數(shù)矩陣X2X3X4X5X6X7X8X21.0000000.7176620

7、.6952570.7313260.7370280.3324350.594699X30.7176621.0000000.9222860.9359920.9457010.7422510.883804X40.6952570.9222861.0000000.9860500.9377510.7539280.974675X50.7313260.9359920.9860501.0000000.9747500.6874390.940436X60.737

8、0280.9457010.9377510.9747501.0000000.6035390.887428X70.3324350.7422510.7539280.6874390.6035391.0000000.742781X80.5946990.8838040.9746750.9404360.8874280.7427811.000000表2相關(guān)系數(shù)矩陣從“表2相關(guān)系數(shù)矩陣”中可以看出，個個解釋變量之間的相關(guān)程度較高，所以應(yīng)該存在多重共線性。

9、②、多重共線性的修正——逐步迭代法A、一元回歸DependentVariable:YMethod:LeastSquaresSample:19862004Includedobservations:19VariableCoefficientStd.ErrtStatisticProb.C820.3133151.87125.4013740.0000X251.3783616.189233.1736140.0056Rsquared0.372041M

10、eandependentvar345.5232AdjustedRsquared0.335102S.D.dependentvar139.7117S.E.ofregression113.9227Akaikeinfocriterion12.40822Sumsquaredresid220632.4Schwarzcriterion12.50763Loglikelihood115.8781Fstatistic10.07183DurbinWatson