求助：怎样同时处理多元线性回归的异方差，自相关，多重共线性？

11443

收藏 2007-04-18

如题，数据如下

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0.828</TD></TR></TABLE>
结果如下：Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 04/18/07 Time: 11:23 Sample: 1978 2005 Included observations: 28 Variable Coefficient Std.Error t-Statistic Prob. X1 -0.033290 0.061936 -0.537495 0.5969 X2 0.184437 0.113366 1.626908 0.1194 X3 -0.244027 0.345434 -0.706436 0.4881 X4 -0.668496 0.383578 -1.742791 0.0967 X5 0.068328 0.025812 2.647147 0.0155 X6 -1.016486 2.443208 -0.416046 0.6818 X7 -0.006742 0.014313 -0.471073 0.6427 C 0.363681 0.101538 3.581733 0.0019 R-squared 0.848622 Mean dependent var 0.343464 Adjusted R-squared 0.795639 S.D. dependent var 0.043522 S.E. of regression 0.019675 Akaike info criterion -4.784021 Sum squared resid 0.007742 Schwarz criterion -4.403391 Log likelihood 74.97629 F-statistic 16.01704 Durbin-Watson stat 1.132510 Prob(F-statistic) 0.000001 结果不理想。应该怎么办？是先处理多重共线性还是自相关？谁能告诉我Eviews具体做法？
先谢了！

[此贴子已经被作者于2007-4-18 11:29:27编辑过]

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冷血九段

2007-4-18 11:27:00

直接选择加权最小二乘法或者怀特调整法去掉异方差影响

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冷血九段

2007-4-18 11:29:00

广义差分法去除自相关影响

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liushike

2007-4-18 11:32:00

谢谢！最先是不是应该运用逐步回归法确定哪几个解释变量入选？

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冷血九段

2007-4-18 11:33:00

多重共线性比较麻烦哈：

补救措施

Ø无为而治：多重共线性实质上是一个数据不足的问题，通常的统计方法无能为力，因此当我们不能更准确地估计每个回归系数时，最好的做法就是有效地估计他们的一个线性组合。

Ø经验规则：

ü根据先验信息对回归系数进行约束（增加一个条件）；

ü综合利用横截面数据和时间序列数据；

ü剔除一个高度共线性的变量（最常用的方法）；

ü数据转换（一阶差分）；

Ø主成分分析法（principal components）

Ø因子分析法（factor analysis）

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冷血九段

2007-4-18 11:55:00

不用一个一个的回归。去除异方差菜单操作就行，在回归方程后加 ar（1） ar（2）应该就可以去除自相关了

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