计量经济学第三版课件于俊年 ISBN9787566310101 PPT8第八章 8.1 8.2三版.pptVIP

* 第八章 多重共线性 §7.1 多重共线性的概念 一、多重共线性的基本概念 如果在经典回归模型Y ＝Xβ+U中，经典假定 6 遭到破坏，则有rk(X) k+1，此时称解释变 量 间存在完全多重共线性。 解释变量x1和x2之间存在近似的线性关系， 则说x1和x2之间高度相关，即存在不完全多重 共线性。 完全多重共线性和不完全多重共线性，统称为多 重共线性。因此，所谓多重共线性是指解释变量 之间存在完全的线性关系或近似的线性关系。 二、出现多重共线性的原因 1.两个自变量具有相同或相反的变化趋势； 2.数据收集的范围过窄，造成某些自变量之间似 乎有相同或相反变化趋势的假象； 3.经济变量之间往往存在着密切的关联度。因此， 使某些自变量之间存在某种类型的近似线性关系； 4.一个自变量是另一个自变量的滞后值。 5.模型中解释变量选择不适当，可能引起变量之 间的多重共线。 §8.2 多重共线性的后果 考虑模型 (8.2.1) 一、完全多重共线 当存在完全多重共线性时，利用普通最小二乘法 无法将参数估计出来，并且估计值的方差变为无 穷大。 二、不完全多重共线 参数的数值是依赖残差vi的数值来确定，而残差 对不同的样本变化较大，因而使得 的数值很不 稳定。 共线程度越强，方差 就越大。 也有类似的结果。 此结果可推广到多元回归模型中去。 综上所述，多重共线性的后果概括如下： 1.多重共线性使得估计值 很不稳定，并且对 样本非常敏感。 2.多重共线性使得参数估计值的方差 增大。 3.在对参数进行显著性 t 检验时，由于参数估计 值的方差的增大，增大了接受零假设的可能性， 从而导致研究者错误地舍去了对因变量有显著 影响的变量，导致模型的定型错误。 *