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多重共线性的修正
第三节、多重共线性的修正 一、 剔除不必要的变量 删除不重要的、可能引起多重共线性的解 释变量，使得解释变量间不再存在严重的 多重共线性。 二、 改变解释变量的形式 （一）差分法，一般而言，差分后变量之间的相关性要比差分前弱得多，所以差分后的模型可能降低出现共线性的可能性，此时可直接估计差分方程。 （二）指数增长率法 （三）以比率代替高度相关的变量 三、补充新数据 如果样本容量增加，多重共线性程度会相应降低。 四、 利用非样本先验信息 通过经济理论分析能够得到某些参数之间的关 系，在研究模型中可以利用这些关系，以减弱多重共线性程度。 五、逐步回归法 （1）用被解释变量对每一个所考虑的解释变量做简单回归。 （2）以对被解释变量贡献最大的解释变量所对应的回归方程为基础，按对被解释变量贡献大小的顺序逐个引入其余的解释变量。 若新变量的引入改进了 和 检验，且回归参 数的t 检验在统计上也是显著的，则在模型中保 留该变量。 若新变量的引入未能改进 和 检验，且对其他回 归参数估计值的t 检验也未带来什么影响，则认为该 变量是多余变量。 若新变量的引入未能改进 和 检验，且显著地影 响了其他回归参数估计值的数值或符号，同时本身的 回归参数也通不过t 检验，说明出现了严重的多重共 线性。 * * *
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