計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)主要內(nèi)容復(fù)習(xí)提要-資料下載頁(yè)
2025-04-25 13:22本頁(yè)面
【正文】 測(cè)值矩陣X是降秩的，這時(shí)rank(X)163。k+1，則稱為存在多重共線性（Multicollinearity）。多重共線性就是指解釋變量之間存在完全的線性關(guān)系或接近的線性關(guān)系（一）完全多重共線性，則參數(shù)的最小二乘估計(jì)量是不確定的。（二）不完全多重共線性存在不完全的多重共線性，這種情況下(X162。X)也存在，可以得到參數(shù)的估計(jì)值完全多重共線性的情形只不過是一種極端情況。大多數(shù)情況下，我們遇到的是自變量間1?b=(X39。X)1X39。Y，但是對(duì)計(jì)量經(jīng)濟(jì)分析可能會(huì)產(chǎn)生一系列的影響。存在不完全多重共線性時(shí)，盡管可以得到參數(shù)的估計(jì)值，但參數(shù)估計(jì)值不精確，也不穩(wěn)定，其大小往往與預(yù)期相去甚遠(yuǎn)，樣本觀測(cè)值稍有變動(dòng)，增加或減少解釋變量等都會(huì)使參數(shù)估計(jì)值發(fā)生較大變化，甚至可能連回歸系數(shù)的符號(hào)都相反，回歸結(jié)果無法得到合理解釋。參數(shù)估計(jì)值的標(biāo)準(zhǔn)差較大，使參數(shù)的顯著性檢驗(yàn)增加了接受零假設(shè)的可能，從而舍去對(duì)因變量有顯著影響的解釋變量。難以區(qū)分每個(gè)解釋變量的單獨(dú)影響。綜上所述，嚴(yán)重的多重共線性常常會(huì)導(dǎo)致下列情形出現(xiàn)：使得用普通最小二乘得到的回歸參數(shù)估計(jì)值很不穩(wěn)定，回歸系數(shù)的方差隨著多重共線性強(qiáng)度的增加而加速增長(zhǎng)，對(duì)參數(shù)難以作出精確的估計(jì)；造成回歸方程高度顯著的情況下，有些回歸系數(shù)通不過顯著性檢驗(yàn)；甚至可能出現(xiàn)回歸系數(shù)的絕對(duì)值和正負(fù)號(hào)得不到合理的經(jīng)濟(jì)解釋?！敖?jīng)典”判斷法。多重共線性的“經(jīng)典”特征是R2較高，但參數(shù)t檢驗(yàn)值顯著的不多，如果一個(gè)回歸分析結(jié)果中存在這一特征，則應(yīng)考慮其是否存在多重共線性的問題。方差擴(kuò)大因子VIFj=1j1R2某經(jīng)濟(jì)問題的計(jì)算機(jī)軟件處理如下，問是否存在異方差？WhiteHeteroskedasticityTest:Fstatistic Probability Obs*Rsquared Probability TestEquation:DependentVariable:RESID^2Variable Coefficient Std.Error tStatistic Prob.C X X^2 Rsquared Meandependentvar 1027211.AdjustedRsquared .dependentvar 1057418..ofregression Akaikeinfocriterion Sumsquaredresid +13 Schwarzcriterion Loglikelihood Fstatistic DurbinWatsonstat Prob(Fstatistic) 某經(jīng)濟(jì)問題的計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型處理如下，問是否存在多重共線性？自相關(guān)？DependentVariable:YMethod:LeastSquaresDate:06/19/12 Time:09:15Sample:110Includedobservations:10Variable Coefficient Std.Error tStatistic Prob.C X1 X2 X3 X4 Rsquared Meandependentvar AdjustedRsquared .dependentvar .ofregression Akaikeinfocriterion Sumsquaredresid Schwarzcriterion Loglikelihood Fstatistic DurbinWatsonstat Prob(Fstatistic) DependentVariable:X1Method:LeastSquaresDate:06/19/12 Time:09:21Sample:110Includedobservations:10Variable Coefficient Std.Error tStatistic Prob.C X2 X3 X4 Rsquared Meandependentvar AdjustedRsquared .dependentvar .ofregression Akaikeinfocriterion Sumsquaredresid Schwarzcriterion Loglikelihood Fstatistic DurbinWatsonstat Prob(Fstatistic) DependentVariable:X2Method:LeastSquaresDate:06/19/12 Time:09:22Sample:110Includedobservations:10Variable Coefficient Std.Error tStatistic Prob.C X1 X3 X4 Rsquared Meandependentvar AdjustedRsquared .dependentvar .ofregression Akaikeinfocriterion Sumsquaredresid Schwarzcriterion Loglikelihood Fstatistic DurbinWatsonstat Prob(Fstatistic) DependentVariable:X3Method:LeastSquaresDate:06/19/12 Time:09:23Sample:110Includedobservations:10Variable Coefficient Std.Error tStatistic Prob.C X1 X2 X4 Rsquared Meandependentvar AdjustedRsquared .dependentvar .ofregression Akaikeinfocriterion Sumsquaredresid Schwarzcriterion Loglikelihood Fstatistic DurbinWatsonstat Prob(Fstatistic)
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