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文档简介

计量经济学PPT课件§3.1模型的假定§3.2最小二乘估计§3.2最小二乘估计§3.3最小二乘估计的性质§3.3最小二乘估计的性质§3.3最小二乘估计的性质§3.3最小二乘估计的性质§3.4模型的离差形式和决定系数§3.4模型的离差形式和决定系数§3.4模型的离差形式和决定系数§3.4模型的离差形式和决定系数§3.4模型的离差形式和决定系数§3.4模型的离差形式和决定系数§3.4模型的离差形式和决定系数§3.4模型的离差形式和决定系数§3.4模型的离差形式和决定系数§3.4模型的离差形式和决定系数§3.4模型的离差形式和决定系数§3.4模型的离差形式和决定系数§3.4模型的离差形式和决定系数§3.4模型的离差形式和决定系数§3.4模型的离差形式和决定系数§3.4模型的离差形式和决定系数§3.5参数估计的分布性质§3.5参数估计的分布性质式中C是一等幂矩阵，且存在一正交变换矩阵P使

§3.5参数估计的分布性质§3.5参数估计的分布性质§3.5参数估计的分布性质§3.5参数估计的分布性质§3.5参数估计的分布性质§3.5参数估计的分布性质§3.5参数估计的分布性质§3.5参数估计的分布性质§3.5参数估计的分布性质§3.5参数估计的分布性质§3.6多重共线性

一、多重共线性存在的后果

二、多重共线性的判别尺度三、多重共线性的解决方法

§3.6多重共线性一、多重共线性存在的后果

§3.6多重共线性由上机实验数据表1、2§3.6多重共线性§3.6多重共线性多重共线性存在产生的后果：1.估计精度下降。2.估计结果（包括方差、协方差）对数据的极小变化很敏感。3.可以得到一个较高的决定系数R2，但系数估计在统计上很少显著。

§3.6多重共线性二、多重共线性的判别尺度

分析在什么样的情况下，多重共线性对估计结果影响太大，以至于不得不考虑它们的存在。§3.6多重共线性§3.6多重共线性

VIF称为方差扩大因子（VarianceInflationFactor）,利用它来描述变量之间的共线程度§3.6多重共线性§3.6多重共线性三、多重共线性的解决方法

1．岭回归（RidgeRegression）

2．对模型不作任何调整

3．增加样本信息

4．对数据作变换

§3.6多重共线性1．岭回归（RidgeRegression）§3.6多重共线性§3.6多重共线性§3.6多重共线性2．对模型不作任何调整现有库存调整模型的估计结果：

§3.6多重共线性§3.6多重共线性3．增加样本信息Brown消费函数估计结果如下：

§3.6多重共线性§3.6多重共线性§3.6多重共线性§3.6多重共线性§3.

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