多重线性和虚拟变量使用教学课件_第1页
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文档简介

本章要点多重共线性的含义多重共线性产生的原E多重共线性的后果判断多重共线性的方法及其修正方法虚拟变量的设置原则虚拟变量模型的应用邹氏检验的做法及缺陷虚拟变量法检验结构稳定性的优点多重共线性的概念多重共线性(multicollinearity)一词最早由挪威经济学家弗瑞希(R.Frisch)于1934年提出·其原义是指回归模型中的一些或全部解释变量中存在的一种完全(perfect)或准确(exact)的线性关系。而现在所说的多重共线性,除指上述提到的完全多重共线性(perfectmulticollinearity)也包括近似多重共线性(1ticollinearit)。为对上述两概念加以区别,我们以一组解释变量X1、XXn为例如果存在一组不完全为零的常数元1、兄2、.兄满足λX+X2+…+nXn=0,即任一变量都可以由其它变量的线性组合推出,则这组变量满足完全多重共线性。若变量组X1、X2、Xn,满足如下关系式A1X1+元2X2+…+Anxn+u=0,其中u表示随机误差项,即某一变量不仅取决于其它变量的线性组合,也取决于随机误差项,此时变量组之间存在非严格但近似的线性关系,解释变量之间高度相关,也即变量组存在近似多重共线性关系。多重共线性产生的原因多重共线性问题在金融数据中是普遍存在的,不仪存在于时间序列数据中,也存在于横截面数据中。具体而言,多重共线性产生的原因主要有以下几点:(1)数据收集及计算方法。(2)模型或从中取样的总体受到限制(3)模型设定偏误·此外,在观测值个数较少,以至于小于解释变量个数时也会产生多重共线性;时间序列数据中,若同时使用解释变量的当期值和滞后值,由于当期值和滞后值之间往往高度相关,也容易产生多重共线性。多重共线性的后果多重共线性不公改变最小二乘佔计的无偏性,但在解释变的多重共线性而被忽略时,会对模型的估计、检验与预测产生严重的不良后果。以某一离差形式(即x=X1-x)表示的二元线性回归模型为例y=B1x1,+B2x2+v若存在完全多重共线性,假设存在关系x1=Ax2常数A≠0。则B1的估计值2yu2x2-2xurr2i2yr2a2yx2

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