虚拟变量的near singular matrix 问题

guidouminzi

8007

收藏 2008-01-10

刚才做一个虚拟变量的练习，同样的数据，参考材料上用混合引入方法引入两个虚拟变量，可以得出结果，

我用同样的数据，只有加法引入和乘法引入单独进行时可以得出结果，进行混合引入时就出现near singular matrix 的提示。

有哪位高手遇到这样的问题，怎么解决？

题目如下：

数据：

年份

国民总收入

（GNI）

城乡居民人民币储蓄存款年底余额（Y）

城乡居民人民币储蓄存款增加额（YY）

年份

国民总收入

（GNI）

城乡居民人民币储蓄存款年底余额（Y）

城乡居民人民币储蓄存款增加额（YY）

1978

3624.1

210.6

1991

21662.5

9241.6

2121.800

1979

4038.2

281.0

70.4

1992

26651.9

11759.4

2517.800

1980

4517.8

399.5

118.5

1993

34560.5

15203.5

3444.100

1981

4860.3

532.7

124.2

1994

46670.0

21518.8

6315.300

1982

5301.8

675.4

151.7

1995

57494.9

29662.3

8143.500

1983

5957.4

892.5

217.1

1996

66850.5

38520.8

8858.500

1984

7206.7

1214.7

322.2

1997

73142.7

46279.8

7759.000

1985

8989.1

1622.6

407.9

1998

76967.2

53407.5

7615.400

1986

10201.4

2237.6

615.0

1999

80579.4

59621.8

6253.000

1987

11954.5

3073.3

835.7

2000

88254.0

64332.4

4976.700

1988

14922.3

3801.5

728.2

2001

95727.9

73762.4

9457.600

1989

16917.8

5146.9

1374.2

2002

103935.3

86910.6

13233.20

1990

18598.4

7119.8

1923.4

2003

116603.2

103617.7

16631.90

哪位可以试一下？

[此贴子已经被作者于2008-1-10 15:04:41编辑过]

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kyokay

2009-5-23 11:12:00

哇塞，我也是要求这题的答案！！！

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xuelida

2009-5-23 18:28:00

你看看你设置的虚拟变量时是不是错了，你那个公式也错了

near singular matrix有个值等于零了

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pig315

2009-5-24 12:52:00

你是要求78年的数据吗？先把其他的计算，然后预测

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jh81522

2009-5-24 13:37:00

我做过了。可以做，只能做79-03的，因为你没有78年的yy~

结果如下：

Substituted Coefficients:
=========================
YY=-797.333026845+0.144610660005*GDP-0.0574535040855*(GDP-6685.50)*D1+0.251905145554*(GDP-88254)*D2
Dependent Variable: YY
Method: Least Squares
Date: 05/23/09   Time: 23:33
Sample (adjusted): 1979 2003
Included observations: 25 after adjustments
YY=C(1)+C(2)*GDP+C(3)*(GDP-6685.50)*D1+C(4)*(GDP-88254)*D2

Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C(1) -797.3330 277.4795 -2.873484 0.0091
C(2) 0.144611 0.010071 14.35907 0.0000
C(3) -0.057454 0.009926 -5.788031 0.0000
C(4) 0.251905 0.033966 7.416461 0.0000

R-squared 0.973813     Mean dependent var  4168.652
Adjusted R-squared 0.970072     S.D. dependent var  4581.447
S.E. of regression 792.5764     Akaike info criterion  16.33410
Sum squared resid 13191725     Schwarz criterion  16.52912
Log likelihood -200.1763     Hannan-Quinn criter.  16.38819
F-statistic 260.3086     Durbin-Watson stat  1.377408
Prob(F-statistic) 0.000000

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