根據經濟學知識，X1與X2可能存在相關關係，先對X1與X2進行檢驗：利用Eviews軟件做X1與X2 的散點圖，初步判斷它們高度相關；再對X1 ，X2做OLS估計，發現它們存在高度線性相關關係且通過F，t檢驗。因此暫刪去X2，初步建立回歸模型：Y=β0+β1X1+β3X3+β4X4+β5X5+β6
X6+μ。利用數據進行OLS估計，得到結果可決係數較高，F值遠大於臨界值，方程總體回歸效果顯著，但在顯著水平為0.05的條件下，X1，X5，X6的係數回歸效果不顯著。
再分別將Y與X1，X5，X6進行簡單一元回歸，發現人均國內生產總值X1 對旅遊收入Y影響較大（這也與實際經驗相符）；而X5，X6 的擬合優度較差，且t檢驗中回歸效果不顯著。將Y與lnX6 進行簡單回歸檢驗後，決定把X6剔除。
繼續Y與X1，X3，X4，X5進行回歸，發現R2和F值均較大，但X1的t統計量絕對值較小，係數估計值符號也不合理，因此，模型存在嚴重的多重共線性。
消除多重共線性：
根據研究經驗，將模型進行對數變換，變為：lnY=β0+β1 lnx1+β3 lnx3 +β4 lnx4 +β5 lnx5 +μ進行多重共線性檢驗，得到相關係數矩陣，發現變量的相關係數仍然較大，所以，用逐步回歸法來消除多重共線性。分別做lnY對lnx1，lnx3，lnx4，lnx5 的一元回歸，發現lnX1的可決係數R2最大，以lnX1為基礎，依次加入其他變量，發現加入lnX4後可決係數有所改進，且F檢驗、t檢驗結果顯著；而加入lnX3和 lnX5 後，模型開始出現多重共線性。在模型lnY=β0+β1lnX1+β4lnX4+μ 中分別加入lnX3，lnX5進行檢驗，發現加入lnX5後的模型t檢驗效果要好一些，將lnX3剔除。對於lnX5，雖然t檢驗結果顯著性不高，但lnX5的不顯著可能是由於多重共線性造成的，而且多重共線性是變量的基本特征，實際經濟問題中，完全不相關的變量幾乎不存在；且加入lnX5後再加入其他變量R2 既沒得到改善，也沒有使統計量更顯著，所以保留lnX5。新的估計模型為：lnY=-4.+0.lnX1+0.lnX4-0.lnX5。
異方差的檢驗和消除：
利用圖示法初步判斷隨即項存在異方差，以下用懷特法進行檢驗：構建輔助回歸模型ei2=α0+α1lnX1+α2lnX2+α3lnX3+α4（lnX1）2 +α5（lnX2）2+α6（lnX3）2+α7lnX1*lnX2+α8lnX2
*lnX3+α9lnX1*lnX3+ν 模型的自由度為10-1=9。在0.05的顯著水平下，查χ分布表得臨界值16.919。用Eviews軟件進行懷特檢驗，得nR2=15.77894
自相關性的檢驗和消除：
利用DW檢驗法，對新估計的模型進行OLS估計得DW=1.，對於0.05的顯著性水平，查DW統計分布的臨界值表（樣本容量n=18，解釋變量個數k=3）得dL=0.933 dU=1.696。因為 dU
lnY=-4.+0.lnX1+0.lnX4
-0.lnX5
經濟意義檢驗。由最後樣本模型推知，其他條件不變的情況下，人均國內生產總值的對數每增加一單位，國內旅遊總收入的對數增加0.9087 單位；人均花費的對數每增加一單位，國內旅遊總收入的對數增加0.8232 單位；全國旅行社數量的對數每增加一單位，國內旅遊總收入的對數相對減少0.0910單位。由於人均國內生產總值反映一國的經濟發展水平，經濟越發達，居民消費水平越高，旅遊需求就越大，旅遊收入就相應增加；而且在其他條件不變的情況下，人均旅遊花費上升，旅遊收入總量定會上升，模型估計結果符合經濟意義。對於lnX5的參數估計值為負值，筆者也認為是合理的，原因如下：在旅行社數量較少，旅遊需求較大，供不應求時，旅行社數量的增加會帶動旅遊收入的增長；但當旅行社增加到一定數量，處於飽和狀態時，一味的盲目擴張反而會加劇旅遊服務行業的競爭，導致資源的浪費和經濟結構分配不合理，不利於國家旅遊經濟的發展，最終使旅遊收入減少。因此，參數結果為負數是可以接受的，而且參數的絕對值較小，對被解釋變量的影響不大。