第四章第三节多重共线性　 计量经济学 教学课件.ppt

经济变量的内在联系,这是产生多重共线性的根本原因. 如:生产函数中资本投入与劳动力投入往往出现高度相关情况，大企业二者都大，小企业都小。 滞后变量的引入 在计量经济模型中，往往需要引入滞后经济变量来反映真实的经济关系。 例如，消费=f(当期收入, 前期收入） 显然，两期收入间有较强的线性相关性。 四、多重共线性的测定 五、消除多重共线性的方法 引起多重共线性原因是模型中存在高度相关的解释变量,所以消除多重共线性的根本方法只能是从模型中剔除这些变量.但直接剔除可能会产生新的问题.(1)模型的经济意义不合理.(2)如果剔除的是重要解释变量.则这些变量的影响将反映在随机误差项中,使模型产生异方差性或自相关性(3)若剔除不当还会产生设定误差的问题,造成参数估计严重有偏. (一)直接剔除次要或可替代的变量 (二)间接剔除重要的解释变量 七、案例：中国粮食生产函数 根据理论和经验分析，影响粮食生产（Y）的主要因素有： 农业化肥施用量（X1）；粮食播种面积(X2)；成灾面积(X3)； 农业机械总动力(X4)；农业劳动力(X5) 1. 用OLS法估计上述模型： R2接近于1； 给定?=5%，得F临界值 F0.05(5,12)=3.11 F=137.1 15.19，故认上述粮食生产的总体线性关系显著成立。但X4 、X5 的参数未通过t检验，且符号不正确，故解释变量间可能存在多重共线性。 2. 检验简单相关系数 发现： X1与X4间存在高度相关性。 3. 找出最简单的回归形式 可见，应选第一个式子为初始的回归模型。 4. 逐步回归 将其他解释变量分别导入上述初始回归模型，寻找最佳回归方程。 回归方程以Y=f(X1，X2，X3)为最优： 列出X1，X2，X3，X4，X5的相关系数矩阵： 分别作Y与X1，X2，X4，X5间的回归： (25.58) (11.49) R2=0.8919 F=132.1 DW=1.56 (-0.49) (1.14) R2=0.075 F=1.30 DW=0.12 (17.45) (6.68) R2=0.7527 F=48.7 DW=1.11 (-1.04) (2.66) R2=0.3064 F=7.07 DW=0.36 5. 结论 * * 第四章放宽基本假定的模型 第三节多重共线性 假定六：解释变量之间不是完全线性相关的。 目的与要求：1.多重共线性的概念？ 2.多重共线性产生的主要原因是什么？ 3.多重共线性会导致什么后果？ 4.多重共线性的检验方法 5.多重共线性的解决方法 一、多重共线性的概念 对于模型 Yi=?0+?1X1i+?2X2i+?+?kXki+?i i=1,2,…,n 其基本假设之一是解释变量是互相独立的。 如果某两个或多个解释变量之间出现了完全的线性相关性或接近线性相关，则称该模型出现了多重共线性。 二、多重共线性产生的主要原因 经济变量变化趋势的共线性 如:经济繁荣时期，各基本经济变量（收入、消费、投资、价格）都趋于增长；衰退时期，又同时趋于下降。 在多元线性回归模型中我们关心的不是多重共线的有无，而是多重共线性的程度。当多重共线性的程度过高时，会给最小二乘估计带来严重的后果 三、多重共线性的影响 2.难以区分每个解释变量的单独影响 3.回归模型缺乏稳定性: OLS估计量不稳定，对样本数据的微小变化非常敏感，也就是说，他们趋于不稳定。 1.散点图法或相关系数法 2.自变量之间的复决定系数 多个解释变量X1，X2，…Xk 分别进行回归：X1=f（X2，X3，…Xk） X2=f（X1，X3，…Xk） … … … ……. Xk=f（X1，X2，…，X k-1） 如果,其中某些方程显著成立,则表明存在多重共线性.所对应的解释变量可以近似的用其他解释变量线性表示. 3.考察参