第10章计量经济学.ppt

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第10章计量经济学

二、我国旅游市场发展影响因素分析(2-4-2.wfl) * 2. 从判定系数、F检验和t检验综合判断共线性 判定系数R2 =0.9954,模型拟合很好;F统计量为173.3525,并且F检验的伴随概率很小,方程具有显著性。而两个回归系数x2、x6的t检验伴随概率大于5%,很有可能存在多重共线性。 3. 用相关系数、方差膨胀因子法和条件数法进行共线性诊断 (1)相关系数法 在命令窗口键入 cor x2 x3 x4 x5 x6 * (2)方差膨胀因子法 (i)建立辅助回归方程 依次键入 ls x2 c x3 x4 x5 x6 ls x3 c x2 x4 x5 x6 ls x4 c x2 x3 x5 x6 ls x5 c x2 x3 x4 x6 ls x6 c x2 x3 x4 x5 * (ii)求得方差膨胀因子 键入 scalar vifx2=1/(1-eqx2.@r2) 一般认为,方差膨胀因子大于10,模型中就存在严重的多重共线性。因此可以认为,该模型中存在严重的多重共线性。 (4)用病态指数法检验多重共线性的存在。 Series x1=1 Group x x1 x2 x3 x4 x5 x6 Matrix mx=@convert(x) Sym xx=@transpose(mx)*mx Vector a=@eigenvalues(xx) Scalar maxci=@sqrt(@max(a)/@min(a)) * The @convert function takes a series or group object and,optionally, a sample object, and returns a vector or rectangular matrix. Smpl 61 90 Group groupx inv gdp ml Vector v=@convert(gdp) Matrix x=@convert(groupx) SYM?(Symmetric Matrix)(对称矩阵):用于代表对称矩阵 * 4. 用逐步回归法消除多重共线性 先分别做Y对X2 X3 X4 X5 X6的回归,以R2 最大者为基础。 X3 方程的R2 =0.9558最大,以X3 为基础依次加入其他变量,进行逐步回归。 在X3 的基础上,新加入变量X5 方程的R2 =0.9780最大,并且T值的概率相对优于其他变量,选择X5 。 再次加入其他变量,在X3、 X5 的基础上,新加入变量X4 的方程R2 =0.9914,并且T值优于其他变量,选择X4 。 在X3、 X4、 X5 的基础上,加入变量X2 的R2 =0.9919,几乎没有多大改进,而且T检验不显著;加入变量X6方程的T检验不显著,而且参数为负不合理。这说明X2 、X6引起多重共线性。 * * * 随着r23增加,共线性增加,方差也增加。 * * * 10.7 多重共线性的侦查 在任一给定的情况下,特别是多于两个解释变量的模型中,我们怎样知道有没有共线性? 克曼塔指出: 1. 多重共线性是一个程度问题而不是有无的问题。有意义的区分不在于有与无之间,而在于不同的程度。 2. 多重共线性是一种样本而非总体特征,可以测度它在任一具体样本中显现的程度。 * 经验规则 1. R2 值高而显著的t比率小。 这是多重共线性的“经典”征兆。如果R 值高,比如超过0.8,但个别t检验却表明没有或很少有偏斜率系数是统计上异于零的。 2. 回归元之间有高度的两两相关。 如果每两个回归元的零阶相关系数高,比如超过0.8,则多重共线性问题是严重的。但该准则是多重共线性存在的充分条件,不是必要条件。即使零阶相关系数比较低(如0.5),多重共线性也可能存在。 * 3. 检查偏相关。 4. 辅助回归。 为了找出究竟哪一个X变量和其余X变量有这种关系,可以做每一Xi 对其余X变量的回归,并算出相应的R2 ,记之为Ri2。计算F值。 克里安的经验法则:仅当来自一个辅助回归的R2 大于得自Y对全部回归元的回归中的总R2 值时,多重共线性才是一个问题。 * * 6. 方差膨胀因子VIF。 随着Rj2 朝1增大,也就是随着Xj 与其他回归元的共线性增加, VIFj也增加。VIFj 值越大,变量Xj 越“麻烦”或共线性越大。 作为一种经验规则,如果一个变量的VIF超过10(当 超过0.90时将发生这种情况),则说该变量是高度共线的。 * 10.8 补救措施 一、无为而治 “无为而治”流派认为多重共线性实质上是一个数据不足的问题, 二、经验程序 利用经验法则 1. 先验信息(priori) 一旦估算出 ,就可根据关系式估计 。 例,规模报酬不变。 * 2. 横截面与时间序列

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