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參考教材:龐浩.2010.計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué).第二版.北京:科學(xué)出版社第四章多重共線性第一節(jié)違背基本假定的一般描述
第二節(jié)什么是多重共線性第三節(jié)多重共線性產(chǎn)生的后果第四節(jié)多重共線性的檢驗(yàn)第五節(jié)多重共線性的補(bǔ)救措施第七節(jié)案例分析教材P104第二節(jié)什么是多重共線性一、多重共線性的定義1、完全多重共線性的定義。(1)按照變量之間線性相關(guān)的解釋:對(duì)于變量1,,如果存在不全為零的數(shù)使得成立,則稱變量之間存在完全的多重共線性。定義背景完全多重共線性(精確的表示)不完全多重共線性(非精確的關(guān)系)無(wú)多重共線性完全多重共線性(精確的表示)不完全多重共線性(非精確的關(guān)系)完全多重共線性(精確的表示)在有截距項(xiàng)的模型中,截距項(xiàng)可以視為其對(duì)應(yīng)的解釋變量X1=1對(duì)于解釋變量,如果存在不全為0的數(shù),使得成立,則稱變量之間存在完全的多重共線性。
第二節(jié)什么是多重共線性另外版本教材:一、多重共線性的定義(2)用矩陣表示:在矩陣表示的線性回歸模型Y=X+U中,其中,解釋變量的數(shù)據(jù)矩陣X為
當(dāng)Rank(X)<k或時(shí),表明至少有一個(gè)列向量可以用其余的列向量表示,說(shuō)明存在完全共線性。一、多重共線性的定義(3)用簡(jiǎn)單相關(guān)系數(shù)表示:,解釋變量間完全共線性。此時(shí)模型參數(shù)將無(wú)法確定。如消費(fèi)與收入有關(guān),消費(fèi)Y為被解釋變量,如果用勞動(dòng)收入X1和財(cái)產(chǎn)收入X2作為解釋變量,還要用總收入X3作為解釋變量,而總收入=勞動(dòng)收入+財(cái)產(chǎn)收入這就存在完全多重共線性的危險(xiǎn),在這種情況下,只能得到總收入對(duì)消費(fèi)的影響,而無(wú)法區(qū)分勞動(dòng)收入、財(cái)產(chǎn)收入各自對(duì)消費(fèi)的影響。因此,多重共線性導(dǎo)致模型參數(shù)無(wú)法確定。完全多重共線性只是共線性的一種極端情況,大多數(shù)經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象是下面的不完全多重共線性。一、多重共線性的定義2、不完全多重共線性的定義。(1)按照變量之間線性相關(guān)的解釋:解釋變量之間的共線性非精確表示,就是一種近似的關(guān)系。所以,在上述表達(dá)式中引入隨機(jī)誤差項(xiàng),即對(duì)于變量1,,如果存在不全為零的數(shù)使得成立,其中為隨機(jī)誤差項(xiàng),或者是線性相關(guān)的一種近似關(guān)系:
則稱變量之間存在不完全的多重共線性,或者說(shuō)是近似的多重共線性。一、多重共線性的定義(2)用相關(guān)系數(shù),解釋變量間存在一定程度的線性關(guān)系。實(shí)際中常遇到的情形。3、無(wú)多重共線性的定義。(1)按照變量之間線性相關(guān)的解釋:(2)用矩陣表示:(3)用相關(guān)系數(shù)表示:第一節(jié)一、多重共線性的定義【綜述】Rank(X)<k完全多重共線性不完全多重共線性無(wú)多重共線性【注意】解釋變量之間不存在線性關(guān)系,不一定不存在非線性關(guān)系。如式中Y為生產(chǎn)總成本,X為產(chǎn)量。這個(gè)是可以允許的,當(dāng)解釋變量存在非線性關(guān)系時(shí),不違反無(wú)多重共線性假定。一、多重共線性的定義
第二節(jié)什么是多重共線性二、產(chǎn)生多重共線性的背景(從經(jīng)驗(yàn)上講原因)1.經(jīng)濟(jì)變量相關(guān)的共同趨勢(shì)
對(duì)于時(shí)間序列樣本,經(jīng)濟(jì)繁榮時(shí)期,各基本經(jīng)濟(jì)變量(收入、消費(fèi)、投資、價(jià)格)都趨于增長(zhǎng);衰退時(shí)期,又同時(shí)趨于下降。2.模型中滯后變量的引入當(dāng)建立的模型中引入了解釋變量的滯后變量時(shí),如Xt,Xt-1,Xt-2等,而X與其滯后期變量常高度相關(guān),可能會(huì)導(dǎo)致出現(xiàn)了多重共線性。二、產(chǎn)生多重共線性的背景3.利用截面數(shù)據(jù)建立模型也可能出現(xiàn)多重共線性。截面數(shù)據(jù)是不同主體在同一時(shí)間點(diǎn)或同一時(shí)間段的數(shù)據(jù)。利用截面數(shù)據(jù)建模時(shí),許多變量變化與發(fā)展規(guī)模有關(guān),呈現(xiàn)共同增長(zhǎng)的趨勢(shì),如在生產(chǎn)函數(shù)中,資本投入K與勞動(dòng)力投入L往往出現(xiàn)高度相關(guān)情況,大企業(yè)二者都大,小企業(yè)都小。4.樣本數(shù)據(jù)自身的原因(1)變量選擇不當(dāng)(2)觀測(cè)的次數(shù)小于變量個(gè)數(shù)二、產(chǎn)生多重共線性的背景(1)變量選擇不當(dāng)表現(xiàn)出來(lái)兩方面:把誤選的變量選進(jìn)來(lái)(這是設(shè)定問(wèn)題,后面章節(jié))和把重要的變量剔出去,導(dǎo)致:(1)加劇多重共線性(2)掩蓋本身存在著的多重共線性。從而,影響參數(shù)估計(jì)。二、產(chǎn)生多重共線性的背景
(a)中因異常觀測(cè)值的出現(xiàn)而掩蓋了共線性。(b)中因異常觀測(cè)值的出現(xiàn)而產(chǎn)生了共線性。這樣的異常觀測(cè)值稱為多元共線性強(qiáng)影響觀測(cè)值。顯然這種觀測(cè)值會(huì)對(duì)設(shè)計(jì)矩陣的性態(tài)產(chǎn)生很大影響,從而影響參數(shù)估計(jì)。二、產(chǎn)生多重共線性的背景(2)觀測(cè)的次數(shù)小于變量個(gè)數(shù)一方面,假設(shè)只有兩個(gè)自變量X1與X2,當(dāng)n=2時(shí),兩點(diǎn)總能連成一條直線,即使性質(zhì)上原本并不存在線性關(guān)系的變量X1與X2,由于樣本含量問(wèn)題產(chǎn)生了共線性。樣本含量較小時(shí),自變量容易呈現(xiàn)線性關(guān)系。另一方面,變量的個(gè)數(shù)決定了參數(shù)估計(jì)的個(gè)數(shù),觀測(cè)的次數(shù)應(yīng)該遠(yuǎn)大于變量個(gè)數(shù)。如果研究的自變量個(gè)數(shù)大于2,設(shè)為X1,X2,.
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