[2自变量的选择.pptVIP

由于把估计过程分作两步，从而避免了多重共线性问题。显然这种估计方法默认了一种假设，即相对于时间序列数据各个时期截面数据所对应的收入弹性系数估计值都与第一步求到的 相同。当这种假设不成立时，这种估计方法会带来估计误差。 Evaluation only. Created with Aspose.Slides for .NET 3.5 Client Profile 5.2.0.0. Copyright 2004-2011 Aspose Pty Ltd. Evaluation only. Created with Aspose.Slides for .NET 3.5 Client Profile 5.2.0.0. Copyright 2004-2011 Aspose Pty Ltd. 解决共线性方法 4.从数据上思考引出的板块数据法、增加样本容量法和剔除影响点法 板块数据法就是把截面数据与时序数据结合起来的方法。 采用这种方法隐含着一个假定，即从截面数据中估计的参数与从时序数据中估计的参数是相等的，因此它仅适用于从一个截面到另一个截面数据、估计值相对稳定的情况。 剔除多重共线性的影响点法是指经过诊断后假定样本点为影响点，从原样本中剔除第i个样本点，可以减轻共线性程度。 这种方法的问题是诊断出的这个样本点是否应该剔除，这里需特别指出的是，当没有真正弄清楚样本点形成机制之前，不能轻易剔除，因为影响点的形成可能是随机因素，也可能是经济机制变化，当后者发生时，无论影响点的剔除对减轻多重共线性的作用有多大，也不能剔除。 Evaluation only. Created with Aspose.Slides for .NET 3.5 Client Profile 5.2.0.0. Copyright 2004-2011 Aspose Pty Ltd. Evaluation only. Created with Aspose.Slides for .NET 3.5 Client Profile 5.2.0.0. Copyright 2004-2011 Aspose Pty Ltd. 解决共线性方法 5.从估计方法上思考引出的估计量 如有偏估计 所谓有偏估计法是指参数估计量是有偏的，但估计量的均方误差比采取OLS法估计的无偏估计量的均方误差小，即以偏误为代价来提高估计量的准确性。 Evaluation only. Created with Aspose.Slides for .NET 3.5 Client Profile 5.2.0.0. Copyright 2004-2011 Aspose Pty Ltd. Evaluation only. Created with Aspose.Slides for .NET 3.5 Client Profile 5.2.0.0. Copyright 2004-2011 Aspose Pty Ltd. 主成分回归分析 1993年由Hotelling提出了主成分分析的方法,之后W.F.Massy于1965年根据主成分分析的思想提出了主成分回归。如今主成分回归方法已经被广泛采用,成为回归分析中较有影响的估计方法。 Evaluation only. Created with Aspose.Slides for .NET 3.5 Client Profile 5.2.0.0. Copyright 2004-2011 Aspose Pty Ltd. Evaluation only. Created with Aspose.Slides for .NET 3.5 Client Profile 5.2.0.0. Copyright 2004-2011 Aspose Pty Ltd. 主成分分析的核心思想就是通过降维,把多个指标化为少数几个综合指标,而尽量不改变指标体系对因变量的解释程度。 主成分的提取分5个步骤: Evaluation only. Created with Aspose.Slides for .NET 3.5 Client Profile 5.2.0.0. Copyright 2004-2011 Aspose Pty Ltd. Evaluation only. Created with Aspose.Slides for .NET 3.5 Client Profile 5.2.0.0. Copyright 2004-2011 Aspose Pty Ltd. 1、为了使结果不受量纲的影响,先把原始数据进行标准化。 2、求出标准化数据的相关系数矩阵、协方差。 3、