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计量经济学;多重共线性的概念
多重共线性的来源
多重共线性的后果
多重共线性的检查
克服多重共线性的办法
案例;§7.1多重共线性的概念;如果存在
c1X1i+c2X2i+…+ckXki=0i=1,2,…,n
其中:ci不全为0,则称为解释变量间存在完全共线性(perfectmulticollinearity)。;在矩阵表达的线性回归模型
Y=X?+U
中,完全共线性指:秩(X)k+1,即;注意:
完全共线性的状况并不多见,普通出现的是在一定程度上的共线性,即近似共线性。;§7.2多重共线性的来源;(2)滞后变量的引入;(3)样本资料的限制;§7.3多重共线性的后果;例:对离差形式的二元回归模型;二、近似共线性下OLS预计量非有效;仍以二元线性模型y=?1x1+?2x2+u为例:;多重共线性使参数预计值的方差增大,1/(1-r2)为方差膨胀因子(VarianceInflationFactor,VIF);三、参数预计量经济含义不合理;四、变量的明显性检查失去意义;五、模型的预测功效失效;多重共线性检查的任务是:
(1)检查多重共线性与否存在;
(2)预计多重共线性的范畴,即判断哪些变量之间存在共线性。;一、检查多重共线性与否存在;3、直观判断法;二、判明存在多重共线性的范畴;具体可进一步对上述回归方程作F检查:;在模型中排除某一种解释变量Xj,预计模型;
如果拟合优度与包含Xj时十分靠近,则阐明Xj与其它解释变量之间存在共线性。;2、逐步回归法;找出引发多重共线性的解释变量,将它排除出去。
以逐步回归法得到最广泛的应用。
注意:
这时,剩余解释变量参数的经济含义和数值都发生了变化。;2、第二类办法:差分法;例
如:;由表中的比值能够直观地看到,增量的线性关系弱于总量之间的线性关系。;3、第三类办法:减小参数预计量的方差;注意:;7.5上机环节;LSYCX1X3
LSYCX1X3X2
LSYCX1X3X4
LSYCX1X3X5
;THANKS
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