多重共線性(計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)-武漢大學(xué)劉偉)-文庫(kù)吧資料
2024-10-25 13:49本頁(yè)面
【正文】 .8時(shí)，二者之間存在線性關(guān)系。,例如：在中國(guó)消費(fèi)模型中的2個(gè)變量：,由表中的比值可以直觀地看到，兩變量增量的線性關(guān)系弱于總量之間的線性關(guān)系。,第二類方法：差分法,對(duì)于以時(shí)間序列數(shù)據(jù)為樣本、以直接線性關(guān)系為模型關(guān)系形式的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型，將原模型變換為差分模型 ?Yi=?1 ? X1i+?2 ? X2i+?+?k ? Xki+ ? ?i 可以有效地消除存在于原模型中的多重共線性。 但應(yīng)注意的是：排除了引起共線性的變量后，剩余解釋變量參數(shù)的經(jīng)濟(jì)含義和數(shù)值都發(fā)生了變化。,四、克服多重共線性的方法,克服多重共線性的方法: 第一類方法：排除引起共線性的變量 第二類方法：差分法 第三類方法：減少參數(shù)估計(jì)量的方差,第一類方法：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，是最為有效的克服多重共線性問題的方法。 根據(jù)擬合優(yōu)度的變化決定新引入的變量是否可以用其它變量的線性組合代替，而不作為獨(dú)立的解釋變量。,(1) 判定系數(shù)檢驗(yàn)法,一種等價(jià)的檢驗(yàn)： 在模型中排除某一個(gè)解釋變量Xj，估計(jì)模型，如果擬合優(yōu)度與包含Xj時(shí)十分接近，則說明Xj與其它解釋變量之間存在共線性。,判明存在多重共線性的范圍,將模型中每一個(gè)解釋變量分別以其余解釋變量為解釋變量進(jìn)行回歸計(jì)算，并計(jì)算相應(yīng)的擬合優(yōu)度，也稱為判定系數(shù)。,檢驗(yàn)多重共線性是否存在,(1)對(duì)兩個(gè)解釋變量的模型，采用簡(jiǎn)單相關(guān)系數(shù)法 求出X1與X2的簡(jiǎn)單相關(guān)系數(shù)r，若|r|接近1，則說明兩變量存在較強(qiáng)的多重共線性。,三、多重共線性的檢驗(yàn),由于多重共線性表現(xiàn)為解釋變量之間具有相關(guān)關(guān)系，所以用于多重共線性的檢驗(yàn)方法主要是統(tǒng)計(jì)方法，如判定系數(shù)檢驗(yàn)法、逐步回歸檢驗(yàn)法等。 所以，各自的參數(shù)已經(jīng)失去了應(yīng)有的經(jīng)濟(jì)含義，于是經(jīng)常表現(xiàn)出似乎反常的現(xiàn)象，例如本來應(yīng)該是正的，結(jié)果恰是負(fù)的。,方差擴(kuò)大因子(Variance Inflation Factor)為1/(1r2)，其增大趨勢(shì)見下表：,參數(shù)估計(jì)量的經(jīng)濟(jì)含義不合理,如果模型(2.8.1)中兩個(gè)解釋變量具有線性相關(guān)性，例如X1和X2，那么它們中的一個(gè)變量可以由另一個(gè)變量表征。,多元線性回歸模型,的普通最
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