第八章多重共線性：解釋變量相關(guān)會有什么后果(已修改)
2025-08-13 17:08 本頁面
【正文】 第二部分 實踐中的回歸分析 基本假定違背： 不滿足基本假定的情況 。 （ 1） 模型設(shè)定有偏誤；所選模型是正確設(shè)定的 （ 2） 解釋變量之間存在 多重共線 性； （ 3） 隨機誤差項序列存在 異方差 性； （ 4） 隨機誤差項序列存在 序列相關(guān) 性 。 所選模型是正確設(shè)定的 解釋變量之間不存在完全線性關(guān)系 誤差項方差為常數(shù) 誤差項之間不相關(guān) 基本假定 基本假定 基本假定 基本假定 第八章 多重共線性 MultiCollinearity ? 一、多重共線性的性質(zhì) ? 二、多重共線性的實際后果 ? 三、多重共線性的診斷 ? 四、克服多重共線性的方法 ? 五、案例 一、多重共線性的性質(zhì) 完全多重共線性 近似（不完全）多重共線性 對于模型 Yi=?0+?1X1i+?2X2i+? +?kXki+?i i=1,2,…,n 其基本假設(shè)之一是解釋變量是互相獨立的 。 如果某兩個或多個解釋變量之間出現(xiàn)了相關(guān)性，則稱為 多重共線性 (Multicollinearity)。 完全共線性的情況并不多見，一般出現(xiàn)的是在一定程度上的共線性，即近似共線性。 一個怪模型 ? 商場銷售額 = B1營業(yè)面積 + B2店員人數(shù)+ B3鋪租 + B4宣傳費用 +ui ? 何以怪？ ? 這樣闡述事物，越說越亂，與其說是 “ 解釋 ” ，毋寧是 “ 蠱惑 ” 生產(chǎn)函數(shù)的多重共線性 ? 如果技術(shù)不變，勞動與資本投入會是等比例的。比如，每增加一部縫紉機，就要增加一個工人。此時，投入品之間是完全共線性，即等比例變化。 ? 多途徑投放廣告，銷售額的變動到底來自哪種廣告形式，無法區(qū)分。各廣告形式之間經(jīng)常存在共線性。 為什么不能容忍多重共線性？ ? 一個模型中的某個變量違背常識。比如某些積極因素被 “ 算 ” 成了消極因素 ? 模型應(yīng)該儘量簡捷 –奧卡姆剃刀：如無必要，毋增實體 ? 產(chǎn)生多重共線性的背景 – 經(jīng)濟變量之間具有共同變化趨勢 ? 哲學(xué)觀點：事物是普遍聯(lián)繫的。聯(lián)繫的緊密程度有所不同。多重共線性會經(jīng)常出現(xiàn) ? 如果一個回歸方程之中，幾個自變量之間具有比較強的相關(guān)性，則自變量之間可以互相解釋，我們可以只留下一個自變量： ? 設(shè) y=x1+x2+c, 其中， x1=ax2, 則 y=ax2+x2+c=(a+1)x2+c – 模型中包含滯後變量 – 利用截面數(shù)據(jù)建模也可能出現(xiàn)多重共線性 ? 經(jīng)濟學(xué)理論有“互補品”與“替代品” – 樣本數(shù)據(jù)自身的原因 ? 心理學(xué)家的調(diào)查數(shù)據(jù)經(jīng)常出自大學(xué)生 多重共線性的性質(zhì) The nature of multicollinearity ? 表 81中 ,x2每上升 1， x3會下降 2，這是完全的共線性，它們之間的函數(shù)關(guān)係是 x3=3002x2， 也就是說， x3一列數(shù)字 “ 完全 ” 可以由 x2取代，反之亦然。這時，無法按表 121中的資料對回歸方程進行估計 ? 當解釋變量之
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