检验以下模型中是否存在多重共线性，如果存在，请改善。
y=新客车**量。
x2=新车的消费者**指数，1967=100
x3=消费者**指数（全部项目，全部城市消费者），1967=100
x4=个人可支配收入，10亿美元。
x5=利率，百分数。
x6=民间就业劳动人数（千人）
一、 建立模型。
其中，是新客车**量（辆），分别是新车的消费者**指数，消费者**指数，个人可支配收入（10亿美元），利率（%）民间就业劳动人数（千人）
二、 对模型进行ls回归估计，所得eviews结果如下：
根据上述结果，得出本模型的样本回归函数：
r2接近于1；给定=5%，得f临界值f0.05(5,10)=3.33，f=6.146800>3.33故认为上述新客车**量的总体线性关系显著成立。
一、 二、
三、 列出x2，x3，x4，x5，x6的相关系数矩阵：
从变量的相关系数矩阵中可以发现，x3与x2；x4与x2，x3；x6与x2，x3，x4存在高相关度。
四、 利用逐步回归方法处理多重共线性：
根据相关系数和理论分析，新客车**量与利率关联程度最大，所以，设建立的一元回归方程为：
逐步引入其他变量，确定最适合的多元回归方程（如表所示）（eviews结果在附录中）
从表中我们可以看出，逐步引入x3,x5,x6,这三个变量能让akaike info criterion和schwarz criterion两个指标不断变小，同时r-squared和adjusted r-squared的数值均在不断变大。而且三个变量均通过了t检验。在之后的逐步引入变量中，r-squared的数值和adjusted r-squared的数值的确在变大，但变量均不显著。
虽然同时加入x3,x5,x6,x4,x2这五个参数之后的r-squared的数值确实变大，但是adjusted r-squared的数值并没有变大并且akaike info criterion和schwarz criterion数值并没有因为加入了x2 而变小，另外常数项c值并没有通过t检验，也应该去除。所以最终得出的回归方程为：
检验以下模型中是否存在异方差（采用上课所讲的多种方法），如果存在，请改善。
y=2023年美国18个产业群体的研究与开发（r&d）费用支出（百万美元）
x=2023年美国18个产业群体的销售额（百万美元）
一、 建立模型。
其中，是r&d费用（百万美元），是产业群体的销售额（百万美元）
二、 对模型进行ls回归估计，所得eviews结果如下：
根据上述结果，得出本模型的样本回归函数：
三、 异方差检验。
1) 图示法：
由图可知，随着产业群体的销售额不断增加，产业群体的研究与开发费用支出也不断提高，离散程度也逐步扩大。残差平方项e2随x的变动呈增大的趋势，因此，模型很可能存在异方差。但是否确实存在异方差还应通过更进一步的检验。
2) 帕克(park)检验与戈里瑟(gleiser)检验。
根据帕克(park)检验与戈里瑟(gleiser)检验的结果，如图可知，log（x）前面的系数β对应的p值是0.2620，说明log（x）和log（e）不存**性关系，模型可能不存在异方差性。
3) g-q检验。
第五章作业
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