第八章多重共線性：解釋變量相關(guān)會有什么后果-wenkub.com
2025-07-29 17:08 本頁面
【正文】 四、克服多重共線性的方法 排除引起共線性的變量 找出引起多重共線性的解釋變量，將它排除出去。 但是，這一標準并不可靠 ，有時候，兩兩相關(guān)系數(shù)可能較低，但仍可能存在共線性。 任務(wù)： 注意： 對多個解釋變量的模型，采用綜合統(tǒng)計檢驗法 若 在 OLS法下： R2與 F值較大，但 t檢驗值較小，說明各解釋變量對 Y的聯(lián)合線性作用顯著，但各解釋變量間存在共線性而使得它們對 Y的獨立作用不能分辨，故 t檢驗不顯著。 ?沒有一個簡單的方法解決這個多重共線性問題 方差膨脹因子檢驗經(jīng)驗法則 ? VIF代表由于把除去 Ri的其它所有變量加入到模型中而引起的方差膨脹。 ? (2) 由於多重共線性是在假定解釋變量是非隨機的條件下出現(xiàn)的問題，因而它是樣本的特徵，而不是總體的特徵。 截面數(shù)據(jù) 樣本：問題不那么嚴重，但多重共線性仍然是存在的。 補充：產(chǎn)生多重共線性的主要原因（了解） （ 1）經(jīng)濟變量相關(guān)的共同趨勢 （ 2）滯后變量的引入 在經(jīng)濟計量模型中，往往需要引入滯后經(jīng)濟變量來反映真實的經(jīng)濟關(guān)系。 問題在于 ，即使 OLS法仍是最好的估計方法，它卻不是“完美的”，尤其是在統(tǒng)計推斷上無法給出真正有用的信息。各樣本間越是近似，其統(tǒng)計量的變異程度就越小，根據(jù)這種樣本估計的參數(shù)就越準確 ????? Ttt rXXb122322222)1()()v a r ( ?233222332223)()())((XXXXXXXXrtttt????????r23是 T個 XT2值和 XT3值的相關(guān)系數(shù) 影響 b2的方差的因素 ? OLS估計量的變異程度受什么因素影響 – 誤差項 u的方差 σ2越大， OLS估計量的變異程度越大 – 樣本量越大， OLS估計量的變異程度越小。實際上更多的情況是，解釋變量間有不完全的線性關(guān)係：存在不全為零的數(shù)： 02211 ???? ikikii vXXX ??? ?，使k??? ?, 21其中 vi 為隨機項。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。各廣告形式之間經(jīng)常存在共線性。 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
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