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想分别考察两个解释变量A,B对被解释变量C的贡献程度。我的步骤如下:1.首先考察三者之间的相关系数,结果:A和C相关系数为0.977,B和C为0.994,A和B为0.979,因此回归时AB不能同时作为解释变量,以防止多重共线性; ...
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想分别考察两个解释变量A,B对被解释变量C的贡献程度。我的步骤如下:
1.首先考察三者之间的相关系数,结果:A和C相关系数为0.977,B和C为0.994,A和B为0.979,因此回归时AB不能同时作为解释变量,以防止多重共线性;
2.建立简单回归方程Yt= c0 + c1*Xt + ut
由于ABC的数值巨大,因此分别在方程两侧同时取自然对数,用EViews5回归后,AB的系数分别为0.634和0.770,并且在1%水平通过显著性检验。两者的D-W值分别为0.744和1.536,查表可知,当解释变量为B时,通过了显著性为0.05的D.W.检验(dl=1.26 du=1.44),残差序列不相关;而当解释变量为A时,序列存在自相关性,简单线性回归所得结果可能无效,因此需要消除序列相关问题;
3. 采用Cochrane-Orcutt迭代法,得用一阶差分法消除序列相关后的回归方程: y'=(1-p)*c0+c1*x'+et 其中y'=yt-p*yt-1, x'=xt-p*xt-1,p=若,打不出那个符号,不好意思。由于OLS中解释变量B已经通过检验,故这里只需检验A,由1可知,A和C的相关系数P为0.977,方程为y'=0.023*c0+c1*x'+et
对该式进行回归,数据和OLS的一样,最后得出的结果:A的t-statistic Prob.为0.8438,常数项C为0.0000,R^2为0.0019,Adjusted R^2为-0.0479,D-W值为0.6749……
想请教我这一过程有没有问题,为什么迭代消除相关之后,结果反而比之前恶化?
求指点。
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