多重共線性ppt課件-資料下載頁(yè)
2025-10-25 19:33本頁(yè)面
【正文】 1 0 . 2 0 0 . 3 3 0 . 9 9 6 5 6 3 8 . 4 1 . 7 9 3 . 7 1 0 . 3 0 2 . 2 0 2 . 2 4討論： ① 在初始模型中引入 P1， 模型擬合優(yōu)度提高 ， 且參數(shù)符號(hào)合理 ， 但 P1的 t檢驗(yàn)未通過(guò)； ② 再引入 K， 擬合優(yōu)度雖有提高 ， 但 K與 P1的 t檢驗(yàn)未能通過(guò) ， 且 X與 P1的 t檢驗(yàn)值及 F檢驗(yàn)值有所下降 ， 表明引入 K并未對(duì)回歸模型帶來(lái)明顯的 “ 好處 ” ，K可能是多余的； ③ 去掉 K， 加入 P0， 擬合優(yōu)度有所提高 ， 且各解釋變量的 t檢驗(yàn)全部通過(guò) ， F值也增大了 。 ④ 將 4個(gè)解釋變量全部包括進(jìn)模型 ， 擬合優(yōu)度未有明顯改觀 ， K的 t檢驗(yàn)未能通過(guò) ， K顯然是多余的 。 結(jié)論 回歸方程以 Y=f(X,P1,P0)為最優(yōu)： Y=++ back 案例二：中國(guó)消費(fèi)函數(shù)模型 OLS估計(jì)結(jié)果 D e p e n d e n t V a r i a b l e : C O N S M e t h o d : L e a st S q u a r e s D a t e : 0 3 / 0 1 / 0 3 T i m e : 0 0 : 4 6 S a m p l e : 1 9 8 1 1 9 9 6 I n cl u d e d o b se r v a t i o n s: 1 6 V a r i a b l e C o e f f i ci e n t S t d . E r r o r t S t a t i st i c P r o b . C 5 4 0 . 5 2 8 6 8 4 . 3 0 1 5 3 6 . 4 1 1 8 4 8 0 . 0 0 0 0 G D P 0 . 4 8 0 9 4 8 0 . 0 2 1 8 6 1 2 2 . 0 0 0 3 5 0 . 0 0 0 0 C O N S 1 0 . 1 9 8 5 4 5 0 . 0 4 7 4 0 9 4 . 1 8 7 9 6 9 0 . 0 0 1 1 R sq u a r e d 0 . 9 9 9 7 7 3 M e a n d e p e n d e n t v a r 1 3 6 1 8 . 9 4 A d j u st e d R sq u a r e d 0 . 9 9 9 7 3 9 S . D . d e p e n d e n t v a r 1 1 3 6 0 . 4 7 S . E . o f r e g r e ssi o n 1 8 3 . 6 8 3 1 A ka i ke i n f o cr i t e r i o n 1 3 . 4 3 1 6 6 S u m sq u a r e d r e si d 4 3 8 6 1 3 . 2 S ch w a r z cr i t e r i o n 1 3 . 5 7 6 5 2 L o g l i ke l i h o o d 1 0 4 . 4 5 3 3 F st a t i st i c 2 8 6 8 2 . 5 1 D u r b i n W a t so n st a t 1 . 4 5 0 1 0 1 P r o b ( F st a t i st i c) 0 . 0 0 0 0 0 0 差分法估計(jì)結(jié)果 D e p e n d e n t V a r i a b l e : D C O N S M e t h o d : L e a st S q u a r e s D a t e : 0 3 / 1 8 / 0 3 T i m e : 2 3 : 1 8 S a m p l e ( a d j u st e d ) : 1 9 8 2 1 9 9 6 I n cl u d e d o b se r v a t i o n s: 1 5 a f t e r a d j u st i n g e n d p o i n t s V a r i a b l e C o e f f i ci e n t S t d . E r r o r t S t a t i st i c P r o b . D G D P 0 . 4 9 6 7 2 3 0 . 0 2 6 8 7 9 1 8 . 4 8 0 0 6 0 . 0 0 0 0 D C O N S 1 0 . 1 5 8 5 0 4 0 . 0 5 1 6 7 8 3 . 0 6 7 1 2 2 0 . 0 0 9 0 R sq u a r e d 0 . 9 9 2 6 8 6 M e a n d e p e n d e n t v a r 2 4 5 7 . 5 3 3 A d j u st e d R sq u a r e d 0 . 9 9 2 1 2 3 S . D . d e p e n d e n t v a r 2 4 2 2 . 6 8 7 S . E . o f r e g r e ss i o n 2 1 5 . 0 1 6 9 A ka i ke i n f o cr i t e r i o n 1 3 . 7 0 2 8 8 S u m sq u a r e d r e si d 6 0 1 0 1 9 . 5 S ch w a r z cr i t e r i o n 1 3 . 7 9 7 2 8 L o g l i ke l i h o o d 1 0 0 . 7 7 1 6 D u r b i n W a t so n st a t 2 . 6 1 2 1 0 2 比較 β1： → β2： → 在消除了共線性后， GDP對(duì) CONS的影響增大，CONS1對(duì) CONS的影響減少。 ? 當(dāng)模型存在共線性，將某個(gè)共線性變量去掉，剩余變量的參數(shù)估計(jì)結(jié)果將發(fā)生變化，而且經(jīng)濟(jì)含義發(fā)生變化； ? 嚴(yán)格地說(shuō)，實(shí)際模型由于總存在一定程度的共線性，所以每個(gè)參數(shù)估計(jì)量并不真正反映對(duì)應(yīng)變量與被解釋變量之間的結(jié)構(gòu)關(guān)系。 一點(diǎn)說(shuō)明 ? 當(dāng)模型僅用于預(yù)測(cè)，而對(duì)參數(shù)估計(jì)值沒(méi)有過(guò)高的要求，只要回歸系數(shù)是顯著的，符號(hào)和大小有意義，多重共線性問(wèn)題可以忽略
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