计量经济学第四章多重共线性〔总6〕.ppt

引子：发展农业和建筑业会减少财政收入吗？ 为了分析各主要因素对财政收入的影响，建立财政收 入模型: 其中: CS财政收入(亿元) ; NZ农业增加值(亿元); GZ工业增加值(亿元); JZZ建筑业增加值(亿元); TPOP总人口(万人); CUM最终消费(亿元); SZM受灾面积(万公顷) 数据样本时期1978年-2003年（资料来源：《中国统计年鉴2004》，中国统计出版社2004年版） 采用普通最小二乘法得到以下估计结果 第四章 多重共线性 本章讨论四个问题： ●什么是多重共线性 ●多重共线性产生的后果 ●多重共线性的检验 ●多重共线性的补救措施 第一节 什么是多重共线性 本节基本内容: ●多重共线性的含义 ●产生多重共线性的背景 在计量经济学中所谓的多重共线性(Multi-Collinearity)，不仅包括完全的多重共线性，还包括不完全的多重共线性。 对于解释变量 ，如果存在不全为0的 数 ，使得 则称解释变量 之间存在着完全的多重 共线性。 当 时，表明在数据矩阵 中，至少有一个列向量可以用其余的列向量线性表示，则说明存在完全的多重共线性。 不完全的多重共线性 实际中，常见的情形是解释变量之间存在不完全的多重共线性。 二、产生多重共线性的背景 多重共线性产生的经济背景主要有几种情形： 1.经济变量之间具有共同变化趋势。 2.模型中包含滞后变量。 3.利用截面数据建立模型也可能出现多重共线性。 4.样本数据自身的原因。 第二节 多重共线性产生的后果 本节基本内容: ●完全多重共线性产生的后果 ●不完全多重共线性产生的后果 一、完全多重共线性产生的后果 1.参数的估计值不确定 当解释变量完全线性相关时 ——OLS 估计式不确定 ▲ 从偏回归系数意义看：在 和 完全共线性时，无法保持 不变，去单独考虑 对 的影响（　 和　 的影响不可区分） ▲ 从OLS估计式看：可以证明此时 2.参数估计值的方差无限大 OLS估计式的方差成为无穷大： 二、不完全多重共线性产生的后果 如果模型中存在不完全的多重共线性，可以得到参数的估计值，但是对计量经济分析可能会产生一系列的影响。 1.参数估计值的方差增大 当 增大时 也增大 2.对参数区间估计时，置信区间趋于变大 3.假设检验容易作出错误的判断 4.可能造成可决系数较高，但对各个参数单独的 t 检验却可能不显著，甚至可能使估计的回归系数符号相反，得出完全错误的结论。 第三节 多重共线性的检验 本节基本内容： ● 简单相关系数检验法 ● 方差扩大（膨胀）因子法 ● 直观判断法 ● 逐步回归法 一、简单相关系数检验法 含义：简单相关系数检验法是利用解释变量之间的线性相关程度去判断是否存在严重多重共线性的一种简便方法。 判断规则：一般而言，如果每两个解释变量的简单相关系数(零阶相关系数)比较高，例如大于0.8，则可认为存在着较严重的多重共线性。 注意： 较高的简单相关系数只是多重共线性存在的充分条件，而不是必要条件。特别是在多于两个解释变量的回归模型中，有时较低的简单相关系数也可能存在多重共线性。因此并不能简单地依据相关系数进行多重共线性的准确判断。 二、方差扩大（膨胀）因子法 经验规则 ●方差膨胀因子越大，表明解释变量之间的多重共性越严重。反过来，方差膨胀因子越接近于1，多重共线性越弱。 ●经验表明，方差膨胀因子≥10时，说明解释变量与其余解释变量之间有严重的多重共线性，且这种多重共线性可能会过度地影响最小二乘估计。 三、直观判断法 1. 当增加或剔除一个解释变量，或者改变一个观测值时，回归参数的估计值发生较大变化，回归方程可能存在严重的多重共线性。 2. 从定性分析认为，一些重要的解释变量的回归系数的标准误差较大，在回归方程中没有通过显著性检验时，可初步判断可能存在严重的多重共线性。 3. 有些解释变量的回