【摘 要】
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河南省2001～2020年地区经济发展有了巨大飞跃,经济结构处于高速增长到高质量发展的过渡时期.在经济转型发展过程中,如何科学分析河南省经济发展影响因素,显得尤为重要.但针对多个变量建立回归分析模型时,自变量之间容易出现多重共线性现象,从而引起回归系数不稳定、运用普通的最小二乘估计失效等一系列问题,并且筛选后的自变量过少,不能有效解释事物发展的影响因素.本文通过总结诊断和修正多重共线性的理论方法,
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河南省2001～2020年地区经济发展有了巨大飞跃,经济结构处于高速增长到高质量发展的过渡时期.在经济转型发展过程中,如何科学分析河南省经济发展影响因素,显得尤为重要.但针对多个变量建立回归分析模型时,自变量之间容易出现多重共线性现象,从而引起回归系数不稳定、运用普通的最小二乘估计失效等一系列问题,并且筛选后的自变量过少,不能有效解释事物发展的影响因素.本文通过总结诊断和修正多重共线性的理论方法,提出运用改进的逐步回归、岭回归和主成分-岭估计相关理论能够解决多重共线性引起的回归系数不稳定问题,从而根据回归系数分析河南省地区生产总值的重要影响因素,并建立修正的回归模型预测河南省生产总值.文章以河南省2001～2020年固定生产投资总额等11个经济相关的指标数据为例,采用基于t检验的逐步回归筛选自变量,从而达到修正多重共线性的目的;根据修正效果,进一步提出可以运用岭回归和主成分-岭回归进行修正.首先运用MATLAB定量计算设计矩阵的特征值与特征向量,来具体诊断出自变量间的多重共线性程度;然后借助主成分—岭回归和岭回归的相关理论对地区生产总值的影响因素进行回归分析,得到生产总值关于经济指标的主成分—岭回归方程和岭回归方程,最后根据筛选后的自变量与因变量,分别建立逐步回归方程和岭回归方程,对河南省2021～2023年生产总值进行预测,与真实值进行对比,岭回归模型预测精确度最优,研究所得结果为河南省委、省政府以及相关部门制定相应的经济政策和发展策略提供有效的科学依据.
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