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* §8.4 消除多重共线性的方法 一、增加样本容量 二、不作处理 三、利用事前信息 例8.4.1 生产函数 (8.4.7) 四、变换模型形式 例8.4.2 设需求函数 其中Y、X、P、P1分别代表需求量、收入、 该商品的价格和替代商品的价格。 其中 ,(8.4.7)变成一元回归模型,消除了 L 与 K 之间的多重共线性。 则可避免两种商品价格变量之间的多重共线性。 五、将时间序列与横断面数据结合使用 设商品销售模型 其中yt、x1t、x2t分别表示第t 期该商品的销售量、 价格和消费者的收入。 建立在横截面样本上的模型为: 用 代替原模型(8.4.10)中的β2 (8.4.10) (8.4.12) 其中的观测值为 。 一元模型(8.4.13)已没有多重共线问题,可以再利 用时间序列样本计算出β0 和β1的估计值。 再将(8.4.12)改写成: (8.4.13) 六、删除不必要的共线解释变量 设原模型为 其中x1、x2之间存在严重的多重共线性,且由经 济理论知 x1对y 较为重要,而x2较不重要,则可省 略 x2,将模型改为 可以避免多重共线的影响。 应该指出:删除变量要慎重,如果原模型是正确的, 不适当地删除变量会产生参数估计量的偏倚。 七、对所有变量作滞后差分变换 设有模型 假定样本为时间序列,并且x1与x2共线,其一 阶滞后差分形式为 其中 *
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