計量經(jīng)濟學-多重共線性(編輯修改稿)
2025-06-15 22:16 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 除。 逐步剔除法 ? 先將一切可能的解釋變量全部引入模型 ? 再依據(jù)各個解釋變量的顯著性 ? 每次從模型中剔除一個不顯著的解釋變量 ? 從不顯著的解釋變量中，剔除 t最小（對應(yīng)的概率 P最大）的解釋變量 ? 直至留在模型中的全部解釋變量影響顯著，得到最簡潔的模型（模型中不包含不顯著的解釋變量）。 逐步剔除與多重共線性 如果剔除一個解釋變量，使模型擬合優(yōu)度（及 F）顯著地減少，那么這個剔除是不應(yīng)當?shù)?。但證明了該剔除變量與留在模型中的解釋變量不構(gòu)成多重共線。它對解釋變量 Y的貢獻不能由已在模型中的解釋變量線性表出。 如果剔除一個解釋變量，使模型擬合優(yōu)度（及 F）不顯著地減少，那么這個剔除是應(yīng)當?shù)?。而且證明了它與留在模型中的解釋變量構(gòu)成多重共線。它可由這些變量線性表出，所以剔除不至于引起擬合優(yōu)度的減少。 逐個引入法 ? 如果引入解釋變量，使模型擬合優(yōu)度顯著地增加，那么這個引入是應(yīng)當?shù)?，而且它與模型中已有的解釋變量不構(gòu)成多重共線。 ? 如果引入解釋變量，使模型擬合優(yōu)度不顯著地增加，那么這個引入是不應(yīng)當?shù)?，而且它與已在型中的解釋變量構(gòu)成多重共線，它可由這些解釋變量線性表出。也就是說，它對被解釋變量的貢獻已由這些共線變量提供。所以，引入它并不能提高擬合優(yōu)度。 第五節(jié) 案例一 —— 中國糧食生產(chǎn)函數(shù) 根據(jù)理論和經(jīng)驗分析 ， 影響糧食生產(chǎn) （ Y） 的主要因素有： 農(nóng)業(yè)化肥施用量 （ X1） ；糧食播種面積 (X2) 成災(zāi)面積 (X3)。 農(nóng)業(yè)機械總動力 (X4)。 農(nóng)業(yè)勞動力 (X5) 已知中國糧食生產(chǎn)的相關(guān)數(shù)據(jù)，建立中國糧食生產(chǎn)函數(shù)： Y=b0+b1 X1 +b2 X2 +b3 X3 +b4 X4 +b4 X5 +? 表 4. 3 . 3 中國糧食生產(chǎn)與相關(guān)投入資料年份糧食產(chǎn)量Y( 萬噸 )農(nóng)業(yè)化肥施用量1X（萬公斤）糧食播種面積2X（千公頃）受災(zāi)面積3X（公頃）農(nóng)業(yè)機械總動力4X（萬千瓦）農(nóng)業(yè)勞動力5X（萬人）1983 38728 114047 16 20 9. 3 18022 31 64 5. 11984 40731 112884 15 26 4. 0 19497 31 68 5. 01985 37911 108845 22 70 5. 3 20913 30 35 1. 51986 39151 110933 23 65 6. 0 22950 30 46 7. 01987 40208 111268 20 39 2. 7 24836 30 87 0. 01988 39408 110123 23 94 4. 7 26575 31 45 5. 71989 40755 112205 24 44 8. 7 28067 32 44 0. 51990 44624 113466 17 81 9. 3 28708 33 33 0. 41991 43529 112314 27 81 4. 0 29389 34 18 6. 31992 44264 110560 25 89 4. 7 30308 34 03 7. 01993 45649 110509 23 13 3. 0 31817 33 25 8. 21994 44510 109544 31 38 3. 0 33802 32 69 0. 31995 46662 110060 22 26 7. 0 36118 32 33 4. 51996 50454 112548 21 23 3. 0 38547 32 26 0. 41997 49417 112912 30 30 9. 0 42021 32 43 4. 91998 51230 113787 25 18 1. 0 45208 32 62 6. 41999 50839 113161 26 73 1. 0 48996 32 9
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