计量经济学 第2版 课件 第3、4章 多元线性模型、多重共线性.pptx

;;;引子：什么造就了中国高储蓄？;?;?;?;?;?;?;?;?;?;?;?;?;?;?;?;?;?;?;?;

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;;?;思考与练习;参考文献;;;课程内容;引子：工业增加值会阻碍公共预算收入增加吗？;4.1多重共线性的含义及成因;1.经济变量之间内在的联系。 这是模型产生多重共线性的主要原因。

2.经济变量之间变化的共同趋势。

3.样本数据的原因。

4.引入滞后变量。;4.2.1完全多重共线性产生的后果

1.参数的估计值不确定;2.参数估计值的方差无限大;;4.2.2不完全多重共线性下产生的后果

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;2.难以分析每个解释变量的单独影响

3.检验的可靠性降低

4.预测失去意义;4.3 多重共线性的检验;4.3.2辅助回归模型法;4.3.3方差扩大因子法;4.3.4经验判断法;4.4 多重共线性的修正;4.4.1剔除次要变量;4.4.2利用先验信息;由于 ，变量之间的线性相关性大大减弱，从而差分模型的多重共线性;用宏观经济数据建立模型时，可以对变量进行对数变换，建立双对数模型。对数变换后的新变量之间的相关性大大减弱，用新变量建立的回归模型的多重共线性程度会大大降低。

此外，对数变换还可以降低模型异方差性问题，解决时间序列数据平稳性问题，是实际应用中效果比较好的一种数据处理方法;4.4.4逐步回归法;4.4.5主成分回归法;;;4.5 案例分析;初步设定了如下形式的计量经济模型：;初建模型分析;1.简单相关系数法;为了进一步了解多重共线性的性质，作辅助回归，即将每个X变量分别作为被解释变量都对其余的X变量进行回归，分别建立各个解释变量的辅助模型，观察辅助回归模型及修正可决系数。建立的4个辅助回归模型。;根据以上辅助回归模型的R2值和据VIF的计算公式，可以得到

VIF1=156.1037、VIF2=232.5581、VIF3=16.1436、VIF4=236.0718，都远

远大于10，解释变量X1、X2、X3、X4之间存在较为严重的多重共线性。在EViews中，也可以直接计算解释变量的方差扩大因子，在Equation回

归结果中单击View/CoefficientDiagnostics/VarianceInflationFactors即可。;4.5.4多重共线性的修正;（2）将X1???X3、X4分别引入一元回归方程，估计3个二元回归方程，估计结果。从表中可以看出，回归方程Y=f(X2，X4)中两个解释变量X2和X4的t检验都能显著通过，R2有所提高，此二元回归方程应该保留。;;4.5.4多重共线性的修正;;2.利用主成分回归法;2.利用主成分回归法;2.利用主成分回归法;2.利用主成分回归法