[理學]第四章多重共線性-展示頁
2025-01-28 15:14本頁面
【正文】 標準誤，可計算出各回歸系數(shù)估計量的 t統(tǒng)計量值： ? 除 t1外，其余的 t值都很小。 up 練習題 ? 從模型擬合結果可知，樣本觀測個數(shù)為 27，消費模型的判定系數(shù)， F統(tǒng)計量為 ，在 3，分母自由度為 23的 F臨界值為 ，計算的 F值遠大于臨界值，表明回歸方程是顯著的。1/（ 1r2) 稱為方差膨脹因子 (Variance Inflating Factor)，記成 VIF。 up 第二節(jié) 多重共線性產(chǎn)生的后果 ? 一、 完全多重共線性下的后果 ? 二、 不完全多重共線性下的后果 up 參數(shù)估計值不確定 一、完全多重共線性下的后果 例：以 二元線性回歸模型為例 1 2 2 3 31 2 3 32323? ? ??? ? ?()? ?Y X XXxx? ? ?? ? ?????? ? ?? ? ??和 無 法 估 計 出 來如 兩 個 解 釋 變 量 完 全 相 關 ： 例 如 設 ，? EVIEWS遇到完全多重共線性時，會顯示 ? Near singular matrix，無法進行估計 參數(shù)估計值的方差無限大 23? ???由 第 三 章 得 和 的 方 差 為 ：2232 2 2 22 3 2 3?()()xV a rx x x x?? ??? ? ? ?2223 2 2 22 3 2 3?()()xV a rx x x x?? ??? ? ? ?即： 2222 222 2 2 22 2 2 2()?()( ) ( ) 0xxV a rx x x x???????? ? ? ?? ? ? ??3?()V a r ? ??同 理 ， 易 得23xx ??設up 估計量的方差增大 2232 2 2 23 2 2 3?()()xV a rx x x x?? ??? ? ? ?2222 231( 1 )x??????由于 22 3 2 3231? ?x x rV ar ??、 的 線 性 相 關 性 越 高 ， 越 接 近 ，（ ） 會 增 大 。當多重共線性程度過高時，給最小二乘估計量帶來嚴重的后果。而這些投入要素的數(shù)量往往與產(chǎn)出量呈正比，產(chǎn)出量高的企業(yè)，投入的各種要素都比較多，這就使得投入要素之間出現(xiàn)線性相關性。 例如， 消費 =f(當期收入 , 前期收入） 顯然，兩期收入間有較強的線性相關性。如果將這些變量作為解釋變量同時引入模型，則它們之間極有可能存在很強的相關性。這就使得它們之間容易產(chǎn)生多重共線性。 農(nóng)業(yè)的發(fā)展反而會使財政收入減少嗎？ ! 這樣的異常結果顯然與理論分析和實踐經(jīng)驗不相符。 ● t 檢驗結果表明，除了 農(nóng)業(yè)增加值、建筑業(yè)增加值 以外，其他因素對財政收入影響均不顯著。模型對財政收入的解釋程度高達%。 CUM最終消費 (億元 )。 JZZ建筑業(yè)增加值 (億元 )。 NZ農(nóng)業(yè)增加值 (億元 )。 ? 僅對 Y和 X2的回歸，看會出現(xiàn)什么情況： ? Y=+ （ 2） ? () () ? () () 在二元線性模型（ 1）中，收入變量是統(tǒng)計上不顯著 的，而在現(xiàn)在的一元線性模型（ 2）中則是 高度顯著 的。 up 1. 線性特征 是 的線性函數(shù) 2. 無偏特性 3. 最小方差特性 在所有的線性無偏估計中 ， OLS估計 具有最小方差 結論：在古典假定條件下 ,OLS估計式是最佳線性無 偏估計式 （ BLUE） k??OLS估計式的統(tǒng)計性質(zhì) —— 高斯定理 kkE ?? ?)?(????? ??? ??? iiiiiiii ykxyxXXYYXX22^2 )())((?k??Y up 不滿足基本假定的情形 ? 解釋變量之間相關 =多重共線 ? 隨機擾動項方差不等于常數(shù) =異方差 ?截面數(shù)據(jù)時，經(jīng)常出現(xiàn)異方差 ? 隨機擾動項相關 =序列自相關 ?時間序列數(shù)據(jù)經(jīng)常出現(xiàn)序列相關 解決問題的思路 ? ?定義違反各個基本假定的基本概念 ? ?違反基本假定的原因、后果 ? ?違反基本假定的檢驗 ? ?違反基本假定的補救措施 up ?什么是多重共線性 ?多重共線性產(chǎn)生的后果 （ 1） ?多重共線性的檢驗 ?多重共線性的補救措施 （ 2） 案例分析 本章小結 本章討論 第四章 多重共線性 第一節(jié) 什么是多重共線性 兩個實例 例 1：某地區(qū)為研究不同家庭的消費 Y與收入 X2 的關系，在此基礎上，還引進了消費者家庭財富 狀況 X3作為第二個解釋變量。 ? 估計參數(shù)時，必須檢驗基本假定是否滿足，并針對基本假定不滿足的情況，采取相應的補救措施或者新的方法。? 第二部分 ? 計量經(jīng)濟學檢驗 問題的提出 ? 在前述 基本假定 下 OLS估計具有 BLUE的優(yōu)良性。 ? 然而實際問題中，這些基本假定往往不能滿足，使 OLS方法失效不再具有 BLUE特性。 ? 檢驗基本假定是否滿足的檢驗稱為 計量經(jīng)濟學檢驗 回顧 6項基本假定 ? （ 1） 解釋變量間不相關 （無多重共線性） ?
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