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（参照实验一），得到图3.1 所示：
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（2）采用OLS估计参数
点击主界面菜单Quick\Estimate Equation，弹出对话框，输入 y c x2 x3 x4 x5 x6，点确定即可 得到回归结果
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根据图中的数据，得到模型的估计结果为
ˆ 1471.956 0.042510 X 4.432478 X 2.922273 X 1.426786 X 354.9821X Y i 2i 3i 4i 5i 6i (1137.046) (0.004613) t (1.294544) (9.216082) R 2 0.997311 (1.063341) (4.168445) (1.093665) (2.672001) (1.417555) (244.8486) (1.006512) (1.449802) df 8
由综合判断法知，上述回归结果基本上消除了 多重共线性。并且，在其他因素不变的情况 下，当国内旅游人数每增加1万人次，城镇居民 人均旅游花费和农村居民人均旅游花费分别增 加1元时，国内旅游收入将分别平均增加0.0435 亿元、3.666亿元和2.1786亿元。
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实验作业：
书本P127 4.6
（显著性水平为0.1）
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第二步：逐步回归。
将剩余解释变量分别加入模型，得到分别二元回归 结果。
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并根据逐步回归的思想，我们可以看到，新加入 2 X 变量 3 的二元回归方程 R 0.9935 最大，并且各 参数的t检验显著，因此，保留变量 X 3 。
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第三步：
在保留变量 X 2 、 X 3 基础上，继续进行逐步回归。
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ˆ 3136.713 0.0435 X 3.6660 X 2.1786 X Y i 2i 3i 4i (295.9214) (0.002713) (0.956840) (1.103416) t (10.5998) (16.0418) (3.8314) (1.9744) R 2 0.9961 R 2 0.9949 F 841.4324 DW 1.1763
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可以看出，各解释变量相互之间的相关系数 较高，证实解释变量之间存在多重共线性。
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实验步骤之三：多重共线性模型的修正 第一步：运用OLS方法分别求Y对各解释 变量 X 2、X 3、X 4、X 5、X 6 进行一元回归
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通过一元回归结果对比分析，依据调整后可决系 2 数 R 最大原则，选取 X 2作为进入回归模型的第 一个解释变量，形成一元回归模型。
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加入 X 5 后 R 0.9932 0.9935 不仅降低，而且变量系 数 X 5 的t值很小，相应的P值大于显著性水平0.1，说 明自变量 X 5 对因变量的影响不显著；同样，加入 X 6 后不仅降低，而且参数 X 6 的t值很小，相应的P值远 大于显著性水平0.1，说明 X 6 对因变量的影响不显著， X6 甚至 系数的符号为负，显然不符合经济意义。因 X6 此，根据逐步回归的思想，说明 X 、 的出现引起严 5 重多重共线性。
R 2 0.995630
F 593.4168
从上回归结果可以看出，拟合优度很高，整体效果 的F检验通过。但有重要变量 X 5、X 6的t检验不显著， 而且 X 6系数的符号与预期的相反，这表明很可能存 在严重的多重共线性。
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实验步骤之二：多重共线性模型的识别
简单相关系数检验法 : 在命令窗口输入cor x2 x3 x4 x5 x6，即可得出 相关系数矩阵
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可以看到，加入 X 4 后的方程 R 0.9949 0.9935 增 大，说明模型对样本的拟合很好；同时各解释 变量的系数所对应的t值较大，相应的 p 0.10 ， 说明各解释变量对因变量的影响显著，并且参 数的符号也符合经济意义。因此，根据逐步回 归的思想，模型应保留自变量 X 2 、X 3 、 X4 。
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第四步：
在保留变量 X 2 、X 3 、 X 4基础上，继续进行逐步回归。
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可以看到，加入 X 5 后的方程 R 有所改进，但 X 5 参数的t检验变得不显著，加入 X 6 后的方程 略有改进，但 X 5 参数的t检验变得不显著，并 且参数为负不符合经济意义 。这说明 X 5 、X 6引 起多重共线性，应予以剔除。因此，本案例最 X3 、 X 4 ，相应的回归结 后应保留的变量是 X 2 、 果为
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The end
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实验三：多重共线性模型的检验与矫正
实验目的与要求：

1.熟练掌握多重共线性的识别和矫正的方法。 2.学会用Eviews软件能够独立分析和解决存在的多 重共线性问题。 PC机，Eviews软件 研究影响中国国内旅游市场发展的主要因素（见教 材P118页案例）
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实验环境：

实验内容：

实验步骤之一：设定并估计多元线性回归模型 （1）建立工作文件并录入数据