第五多重共線性

（優(yōu)選）第五多重共線性現(xiàn)在是1頁\一共有16頁\編輯于星期四多重共線性的檢驗相關系數(shù)法計算解釋變量之間的相關系數(shù)，相關系數(shù)高的替代性也相應高。判定系數(shù)法在有K個解釋變量的模型中，分別用一個解釋變量對其他所有解釋變量進行線性回歸。其中R值大的說明該解釋變量可以用其它的解釋變量的線性組合代替。綜合統(tǒng)計檢驗法此方法適用于多個解釋變量情形。利用判定系數(shù)R、T、F等統(tǒng)計檢驗結(jié)果進行綜合分析，判明系統(tǒng)多重共線必是否存在。如果R、F統(tǒng)計值很大，但T檢驗值大多數(shù)偏小，則可以認定出現(xiàn)了多重構線性。現(xiàn)在是2頁\一共有16頁\編輯于星期四修正法增加樣本額略去不重要的解釋變量用被解釋變量的滯后值代替解釋變量的滯后值現(xiàn)在是3頁\一共有16頁\編輯于星期四案例分析選取農(nóng)村消費水平的例子，由經(jīng)濟學理論和實際可以知道，影響人均消費水平的因素有：人均可支配收入、消費價格指數(shù)、通貨膨脹、以及滯后的人均可支配收入等由此建立以下方程：

CONINDEX為農(nóng)村消費價格指數(shù)

PSG為社會零售商品價格指數(shù)INCOME為人均收入水平現(xiàn)在是4頁\一共有16頁\編輯于星期四相關系數(shù)檢驗法從解釋變量的相關系數(shù)來看，他們的相關系數(shù)都在90%以上，證明解釋變量之間存在相關性。現(xiàn)在是5頁\一共有16頁\編輯于星期四判定系數(shù)法我們依次以可支配收入、消費價格指數(shù)、通貨膨脹作為被解釋變量，以余下的作為解釋變量做最小二乘回歸得如下的結(jié)果：在以人均收入作為被解釋變量，其余項作為解釋變量時，R、F值均很高，且通貨膨脹的系數(shù)相當顯著，說明收入和社會商品零售價格指數(shù)之間的相關性很高。在以農(nóng)村消費指數(shù)作為被解釋變量，其余項作為解釋變量時，R、F值均很高。其中社會商品零售價格指數(shù)顯著。說明農(nóng)村居民消費指數(shù)與社會商品零售價格指數(shù)有很大的相關性在以社會商品零售價格指數(shù)作為被解釋變量，其余項作為解釋變量時，R、F值均很高，人均收入和農(nóng)村居民消費指數(shù)的系數(shù)都顯著。由此我們可以初步去掉PSG。具體結(jié)果如下：現(xiàn)在是6頁\一共有16頁\編輯于星期四INCOME現(xiàn)在是7頁\一共有16頁\編輯于星期四CONINDEX現(xiàn)在是8頁\一共有16頁\編輯于星期四PSG現(xiàn)在是9頁\一共有16頁\編輯于星期四綜合統(tǒng)計檢驗法對原方程進行最小二乘估計得如下結(jié)果：方程估計的R、F值很高，表明離差中95%是由回歸解釋的，各解釋變量對Y的聯(lián)合線性作用顯著，在此前提下，只有人均收入的T值顯著，其它各個T值很小，說明各解釋變量之間存在共線，對Y的獨立作用不能分辨，故T檢驗不顯著。分析的具體如下所示:現(xiàn)在是10頁\一共有16頁\編輯于星期四ＯＬＳ估計檢驗法在命令欄輸入：LSCONCCONINDEXPSGCON(-1)INCOME回歸結(jié)果如下：現(xiàn)在是11頁\一共有16頁\編輯于星期四模型的修正現(xiàn)在是12頁\一共有16頁\編輯于星期四在原模型中去掉PSG解釋變量后進行OLS估計其結(jié)果如下：現(xiàn)在是13頁\一共有16頁\編輯于星期四從上面的結(jié)果可以看出，DW檢驗值很小，存在自相關性，對模型進行AR（1）修正得如下結(jié)果：現(xiàn)在是14頁\一共有16頁\編輯于星期四此時依然存在自相關，我們在做一次修正，得出如下