计量经济学7章多重共线性.pptVIP

* 经验规则 ●方差膨胀因子越大，表明解释变量之间的多重共性越严重。反过来，方差膨胀因子越接近于1，多重共线性越弱。 ●经验表明，方差膨胀因子≥5时，说明解释变量与其余解释变量之间有严重的多重共线性，且这种多重共线性可能会过度地影响最小二乘估计。 * 三、直观判断法 1. 当增加或剔除一个解释变量，或者改变一个观测值时，回归参数的估计值发生较大变化，回归方程可能存在严重的多重共线性。 2. 从定性分析认为，一些重要的解释变量的回归系数的标准误差较大，在回归方程中没有通过显著性检验时，可初步判断可能存在严重的多重共线性。 * 3. 有些解释变量的回归系数所带正负号与定性分析结果违背时，很可能存在多重共线性。 4. 自变量之间的相关系数较大时，可能会存在多重共线性问题。 * 四、修正多重共线性的经验方法 1.什么都不做 2. 剔除变量法 把方差扩大因子最大者所对应的自变量首先 剔除再重新建立回归方程，直至回归方程中 不再存在严重的多重共线性。 注意: 若剔除了重要变量，可能引起模型的设 定误差。 * 3. 增大样本容量 如果样本容量增加，会减小回归参数的方差， 标准误差也同样会减小。因此尽可能地收集足 够多的样本数据可以改进模型参数的估计。 问题：增加样本数据在实际计量分析中常面临 许多困难。 * 4. 变换模型形式 一般而言，差分后变量之间的相关性要比差分 前弱得多，所以差分后的模型可能降低出现共 线性的可能性，此时可直接估计差分方程。 问题：差分会丢失一些信息，差分模型的误差 项可能存在序列相关，可能会违背经典线性回 归模型的相关假设，在具体运用时要慎重。 * 第7章 多重共线性 计量经济学 * 引子：发展农业和建筑业会减少财政收入吗？ 为了分析各主要因素对财政收入的影响，建立财政收 入模型: 其中: CS财政收入(亿元) ; NZ农业增加值(亿元); GZ工业增加值(亿元); JZZ建筑业增加值(亿元); TPOP总人口(万人); CUM最终消费(亿元); SZM受灾面积(万公顷) 数据样本时期1978年-2003年（资料来源：《中国统计年鉴2004》，中国统计出版社2004年版） 采用普通最小二乘法得到以下估计结果 * Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. 农业增加值NZ -1.535090 0.129778 -11.82861 0.0000 工业增加值GZ 0.898788 0.245466 3.661558 0.0017 建筑业增加值JZZ -1.527089 1.206242 -1.265989 0.2208 总人口TPOP 0.151160 0.033759 4.477646 0.0003 最终消费CUM 0.101514 0.105329 0.963783 0.3473 受灾面积SZM -0.036836 0.018460 -1.995382 0.0605 截距项 -11793.34 3191.096 -3.695704 0.0015 R-squared 0.995015 Mean dependent var 5897.824 Adjusted R-squared 0.993441 S.D. dependent var 5945.854 S.E. of regression 481.5380 Akaike info criterion 15.41665 Sum squared resid 4405699. Schwarz criterion 15.75537 Log likelihood -193.4165 F-statistic 632.0999 Durbin-Watson stat 1.873809 Prob(F-statistic) 0.000000 财政收入模型的EViews估计结果 * 第7章 多重共线性 本章讨论四个问题： ●什么是多重共线性 ●多重共线性产生的后果 ●多重共线性的检验 ●多重共线性的补救措施 * 在计量经济学中所谓的多重共线性(Multi-Collinearity)，不仅包括完全的多重共线性，还包括不完全的多重共线性。 对于解释变量 ，如果存在不全为0的 数 ，使得 则称解释变量 之间存在着完全的多重 共线性。 一、