?/p>
6
?/p>
多重共线性的情形及其处理
思考与练习参考答?/p>
6.1
试举一个产生多重共线性的经济实例?/p>
答:
例如有人建立某地区粮食产量回归模型,以粮食产量为因变?/p>
Y
,化肥用
量为
X1
,水浇地面积?/p>
X2
,农业投入资金为
X3
。由于农业投入资?/p>
X3
与化
肥用?/p>
X1
,水浇地面积
X2
有很强的相关性,所以回归方程效果会很差。再?/p>
如根据某行业企业数据资料拟合此行业的生产函数时,资本投入、劳动力投入?/p>
资金投入与能源供应都与企业的生产规模有关?/p>
往往出现高度相关情况?/p>
大企?/p>
二者都大,小企业都小?/p>
6.2
多重共线性对回归参数的估计有何影响?
答:
1
、完全共线性下参数估计量不存在?/p>
2
、近似共线性下
OLS
估计量非有效?/p>
3
、参数估计量经济含义不合理;
4
、变量的显著性检验失去意义;
5
、模型的预测功能失效?/p>
6.3
具有严重多重共线性的回归方程能不能用来做经济预测?/p>
答:
虽然参数估计值方差的变大容易使区间预测的“区间”变大,使预测失去意
义?/p>
但如果利用模型去做经济预测,
只要保证自变量的相关类型在未来期中一?/p>
保持不变?/p>
即使回归模型中包含严重多重共线性的变量?/p>
也可以得到较好预测结
果;否则会对经济预测产生严重的影响?/p>
6.4
多重共线性的产生于样本容量的个数
n
、自变量的个?/p>
p
有无关系?/p>
答:
有关系,
增加样本容量不能消除模型中的多重共线性,
但能适当消除多重?/p>
线性造成的后果?/p>
当自变量的个?/p>
p
较大时,
一般多重共线性容易发生,
所以自
变量应选择少而精?/p>
6.5
自己找一个经济问题来建立多元线性回归模型,
怎样选择变量和构造设计矩
?/p>
X
才可能避免多重共线性的出现?/p>
答:
请参考第三次上机实验题——机场吞吐量的多元线性回归模型,
注意利用?/p>
手数据很难避免多重共线性的出现?/p>
所以一般利用逐步回归和主成分回归消除?/p>
重共线性?/p>
如果进行自己进行试验设计如正交试验设计,
并收集数据,
选择向量