第5讲 多重共线性
多重共线性
解决方法
解决方法
（1）排除引起共线性的变量 找出引起多重共线性的解释变量，将它排除出去，以逐步回归法得到最广泛的应用。 （2）差分法 时间序列数据、线性模型：将原模型变换为差分模型。 （3）减小参数估计量的方差：岭回归法（Ridge Regression）。 （4）简单相关系数检验法
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简介
简介
对线性回归模型 基本假设之一是自变量，之间不存在严格的线性关系。如不然，则会对回归参数估计带来严重影响。为了说 明这一点，首先来计算线性回归模型参数的 LS估计的均方误差。为此。重写线性回归模型的矩阵形式为 其中服从多元正态分布，设计矩阵 X是的，且秩为 p。这时，参数的 LS估计为，而回归系数的 LS估计为。 注意到由此获得的 LS估计是无偏的，于是估计的均方误差为 其中是的特征根。显然，如果至少有一个特征根非常接近于零，则就很大，也就不再是的一个好的估计。由 线性代数的理论知道，若矩阵的某个特质根接近零，就意味着矩阵 X的列向量之间存在近似线性关系。 如果存在一组不全为零的数，使得 则称线性回归模型存在完全共线性；如果还存在随机误差 v，满足，使得 则称线性回归模型存在非完全共线性。 如果线性回归模型存在完全共线性，则回归系数的 LS估计不存在，因此，在线性回归分析中所谈的共线性 主要是非完全共线性，也称为复共线性。判断复共线性及其严重程度的方法主要有特征分析法(analysis of eigenvalue)，条件数法 (conditional numbers)和方差扩大因子法(variance inflation factor)。
产生原因
产生原因
主要有3个方面： （1）经济变量相关的共同趋势 （2）滞后变量的引入 （3）样本资料的限制
影响
影响
第五章 多重共线性(计量经济学,南开大学)
例如，为了估计汽车需求的价格弹性和收入弹性，得到销售量、平均价格、消 费者收入的时间序列数据。设定回归式：
ln(Yt ) 1 2 ln P t 3 ln I t ut
由于在时间序列数据中价格Pt、收入It 一般都具有高度共线的趋势。因此，直接 估计上面的回归式将存在问题。由于在同一式点上，价格与收入的相关程度不高， 可以先利用截面数据估计出收入弹性 ，再利用这一估计结果修改原回归式，变 ˆ 为： 3
R 2 /(k 1) F ~ F (k 1, n k ) 2 (1 R ) /(n k )
可以采用类似的方法检验：
F
R2 ) j /( k 1 (1 R j ) /(n k 1)
2
~ F (k 1, n k )
选择显著水平α ，计算F 统计量的值，与F分布表中的临界值进行比较，若F检验值 小于临界值，则多重共线性不显著，反之，则多重共线性显著。
第三节 多重共线性的探查和解决
一、多重共线性的探查 由于多重共线性使一种普遍现象，而多重共线性的程度影响了参数估计结果， 因此我们关心的是共线性的程度，而不是共线性是否存在。
在双边量回归模型中，可以直接对解释变量的相关系数进行显著性检验，以确 定线性相关的程度（此时相关系数的平方等于样本决定系数）。而对于多于两个结 束变量的回归模型，则不能利用俩俩相关系数来检验。 对于有多个变量的回归模型，可以采用辅助回归的方法，分别以k-1个解释变量 中的第i个对其他变量进行回归，可得到k-2个回归方程的判定系数： R22，R32，…，Rk2。假定这些判定系数中Rj2最大且接近1，则变量Xj 与其他解释变量 中的一个或多个有较高相关程度，因此回归方程出现高度多重共线性。 可以进行F 检验确定其显著性： 根据第三章的结果，检验R2显著性的F检验值为：
什么是多重共线性如何进行多重共线性的检验
什么是多重共线性如何进行多重共线性的检验多重共线性是指在统计模型中，独立变量之间存在高度相关性或者线性依赖关系，从而给模型的解释和结果带来不确定性。
在回归分析中，多重共线性可能导致系数估计不准确、标准误差过大、模型的解释变得复杂等问题。
因此，对于多重共线性的检验和处理是非常重要的。
一、多重共线性的检验多重共线性的检验可以通过以下几种方式进行：1. 相关系数矩阵：可以通过计算独立变量之间的相关系数，判断它们之间的关系强度。
当相关系数超过0.8或-0.8时，可以视为存在高度相关性，即可能存在多重共线性问题。
2. 方差扩大因子（VIF）：VIF是用来检验自变量之间是否存在共线性的指标。
计算每一个自变量的VIF值，当VIF值大于10或者更高时，可以视为存在多重共线性。
3. 条件数（Condition index）：条件数也是一种用来检验多重共线性的指标。
它度量了回归矩阵的奇异性或者相对不稳定性。
当条件数超过30时，可以视为存在多重共线性。
4. 特征值（Eigenvalues）：通过计算特征值，可以判断回归矩阵的奇异性。
如果存在特征值接近于零的情况，可能存在多重共线性。
以上是常用的多重共线性检验方法，可以根据实际情况选择合适的方法进行检验。
二、多重共线性的处理在检测到存在多重共线性问题后，可以采取以下几种方式进行处理：1. 去除相关性强的变量：在存在高度相关变量的情况下，可以选择去除其中一个或多个相关性较强的变量。
2. 聚合相关变量：将相关性强的变量进行加权平均，得到一个新的变量来替代原来的变量。
3. 主成分分析（PCA）：主成分分析是一种降维技术，可以将相关性强的多个变量合并成为一个或多个无关的主成分。
4. 岭回归（Ridge Regression）：岭回归是一种缓解多重共线性的方法，通过加入一个正则化项，来使得共线性变量的系数估计更加稳定。
5. Lasso回归（Lasso Regression）：Lasso回归也是一种缓解多重共线性的方法，通过对系数进行稀疏化，来选择重要的变量。
多重共线性(统计累赘)的概念、特征及其测量方式和处理方式
试述多重共线性（统计累赘）的概念、特征及其测量方式和处理方式。
1、概念多重共线性是指自变量之间存在线性相关关。
倘若其中两个自变项的关系特别强，则在相互控制后就会使每者的效果减弱，而其他的变相的效果就会因此而增大。
2、特征3、产生原因产生多重相关性的原因主要包括四方面。
一是没有足够多的样本数据; 二是选取的自变量之间客观上就有共线性的关系; 还可能由其它因素导致, 如数据采集所用的方法, 模型设定, 一个过度决定的模型等。
但多数研究者认为共线性本质上是由于样本数据不足引起的。
4、测量方式（1）经验式的诊断方法通过观察,得到一些多重相关性严重存在的迹象。
①在自变量的简单相关系数矩阵中,有某些自变量的相关系数值较大。
②回归系数的代数符号与专业知识或一般经验相反;或者该自变量与因变量的简单相关系数符号相反。
③对重要自变量的回归系数进行t 检验,其结果不显著。
特别是当F 检验能在高精度下通过,测定系数R 2的值也很大,但自变量的t 检验却全都不显著,这时多重相关性的可能将会很大。
④如果增加或删除一个变量,或者增加或删除一个观测值,回归系数发生了明显的变化。
⑤重要自变量的回归系数置信区别明显过大。
⑥在自变量中,某一个自变量是另一部分自变量的完全或近似完全的线性组合。
⑦对于一般的观测数据,如果样本点的个数过少,比如接近于变量的个数或者少于变量的个数,样本数据中的多重相关性就会经常存在。
（2）统计检验方法共线性的诊断方法是基于对自变量的观测数据构成的矩阵X ’X 进行分析,使用各种反映自变量间相关性的指标。
共线性诊断常用的统计量有方差膨胀因子VIF 或容限TOL 、条件指数和方差比例等。
方差膨胀因子VIF 是指回归系数的估计量由于自变量的共线性使其方差增加的一个相对度量。
对于第i 个回归系数,它的方差膨胀因子定义为：VIF=1/1-R 2=1/TOL i 其中R2i 是自变量Xi 对模型中其余自变量线性回归模型的R 平方。
第五章 多重共线性(计量经济学-北京大学,岳昌君)
§2 多重共线性的来源
一、解释变量受同一因素的影响 时间序列数据： 1、经济发展;2、政治事件 3、偶然事件;4、时间趋势 二、解释变量中含有当期和滞后变量 I t 1 2 rt 3Yt 4Yt 1 ut Y2 Y3 Y1 , Yn ; Y n Y1 Y2 有多重共线性。 Yn 1
5
§3 多重共线性的影响
一、完全共线性 ˆ X Y ˆ无唯一解 ( X X ) ˆ 的方差是无穷大。 i
6
二、“不完全”多重共线性
ˆ的解不稳定。 ˆ 的方差非常大。 1、 i ˆ 2.8 ˆ 1 1 0.9 2 2 例如： 0.9 1 ˆ 2.9 ˆ 2 3 3 ˆ 2.8 ˆ 3.5678 0.99 1 2 2 0.99 ˆ ˆ 1 2 . 9 6 . 4322 3 3 ˆ 2.8 ˆ 40 .5743 0.999 1 2 2 0.999 2.9 ˆ ˆ 1 51 . 4257 3 3
观察结果（共线性诊断）：1、最大条件指数 37.1>30，说明中等相关；2、与最大条件指数在 一行的4个变量的方差比例都大于0.5，说明这4个 变量就是一个具有中等相关的变量集。
14
五、F检验
例如：X2，X3，X4相互回归
1、 X2—X3，X4；若F >F ，则有多重共线性； 否则的话，就没有。 2、 X3—X2，X4；若F >F ，则有多重共线性； 否则的话，就没有。
t 1 t t 1 t
第五讲-多重共线性、异方差、自相关
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)
已知中国粮食生产的相关数据，建立中国粮食 生产函数：
Y=0+1 X1 +2 X2 +3 X3 +4 X4 +5 X5 +
调用数据库E:\博士计量课程软件应用\multi
y (1 2 )x1
这时，只能确定综合参数1+2的估计值：
一个方程确定两个未知数，有无穷多个解。
2、近似共线性下OLS估计量非有效
近似共线性下，可以得到OLS参数估计量， 但参数估计量方差的表达式为 Cov(βˆ ) 2 (XX)1
由于(X X )1 0 ，引起主对角线元素 (X X )1较大， 使参数估计值的方差增大，OLS参数估计量非有 效。
X2 0.01
1.00 -0.45 -0.04 0.18
X3 0.64 -0.45 1.00 0.69 0.36
X4 0.96 -0.04 0.69 1.00 0.45
X5 0.55
0.18 0.36 0.45 1.00
❖ 发现： X1与X4间存在高度相关性。
3、找出最简单的回归形式
分别作Y与X1， X3 ，X2，X4，X5间的回归：
C
X1 X2 X3
X4
X5 R 2
DW
Y=f(X1)
30868 4.23
0.8852 1.56
t值
25.58 11.49
Y=f(X1,X2)
-43871 4.65 0.67
0.9558 2.01
t值
多重共线性资料
直接观察回归结果
• 拟合优度R²很大(一般大于0.8），但模型全部或部 分参数估计值不显著(t值小)。
• 参数估计量的显著性与经济理论不符。 • 模型新增变量后，拟合优度增加，但原有参数估计
7.356574
1988
14.79707
29.50232
8.951532
1989
15.38405
30.6203
8.071457
1990
17.27538
34.60292
9.852538
• . reg Y x1 x2
• Source | SS df MS
Number of obs = 21
• -------------+------------------------------
97
24
120
129
30
150
152
样本向量X2与X3*的相关系数为0.9959
进口额yt
国内产值x1t
存货额x2t
国内消费x3t
15.9
149.3
4.2
16.4
19.0
┇
108.1
直接回归得：
Yˆt 10.1300.051X1t 0.587X2t 0.287X3t R2 0.992
国内产值与进口反 额关 有系 相，显然不济 符含 合义 经。
例如数据：1.00
11.00
100
2.00
19.00
80
3.00
28.00
4.00
42.00
60
5.00
计量经济学之多重共线性
计量经济学之多重共线性引言多重共线性是计量经济学中一个重要的概念，在经济学研究中扮演着重要的角色。
在本文中，我们将深入探讨多重共线性的概念、原因和影响，并介绍一些常见的解决方案和应对方法。
什么是多重共线性？多重共线性是指在回归分析中，自变量之间存在高度相关性的情况。
具体来说，多重共线性指的是自变量之间线性相关性较高，可能导致回归分析的结果不准确或难以解释。
多重共线性的原因多重共线性的产生有多种原因，以下是一些常见的原因：1.样本选择偏倚：当样本中存在特定的特征或者数据的选择方式导致一些变量的相关性增强。
2.变量的定义重复：有些变量可能在定义上重复，导致它们之间存在高度相关性。
3.缺少重要变量：当回归模型中存在遗漏的重要变量时，其他变量可能会代替这些遗漏的变量，导致多重共线性。
4.数据测量误差：测量误差也可能导致自变量之间存在高度相关性。
多重共线性的影响多重共线性可能会对回归模型产生一系列的问题和影响：1.估计系数不准确：多重共线性会导致回归系数的估计不准确，使得对自变量的解释变得困难。
2.系数符号相反：多重共线性可能导致估计系数的符号与理论预期相反。
3.误差项的方差增加：多重共线性会导致误差项的方差增加，从而降低了模型的精确度。
4.解释力度减弱：多重共线性会降低模型的解释力度，使得我们难以解释模型的结果。
解决多重共线性的方法针对多重共线性问题，我们可以采取以下方法来解决：1.增大样本量：增大样本量可以降低变量之间的相关性，从而减轻多重共线性的影响。
2.删除相关变量：通过检验变量之间的相关性，删除相关性较高的变量，可以减轻多重共线性的程度。
3.主成分分析：主成分分析是一种降维的方法，可以将相关性较高的变量合并为一个主成分，从而避免了多重共线性的问题。
4.增加惩罚项：在回归模型中增加惩罚项，如岭回归或lasso回归，可以减轻多重共线性的影响。
5.使用时间序列数据：对于存在多重共线性的房地产数据等时间序列数据，可以使用时间序列模型来避免多重共线性的问题。
多重共线性
比如对于两个解释变量的模型
Yi 1 X 1i 2 X 2i ui
根据我们前面的讨论，参数的最小二乘估计为：
ˆ 1
2 ( yi x1i )( x2 i ) ( yi x2 i )( x1i x2 i ) 2 2 ( x12i )( x2 ) ( x x ) 1i 2i i
R 2 0.8101 ˆ , ˆ ) 0.00868 cov( 1 2
12 0.5523
df 2
ˆ 在单侧t检验的显著水平10%是显著的（1.886）。 1
第二组数据的回归结果
ˆ 1.2108 Y i se (0.7480) t (1.6187) 0.4014 X 1i (0.2721) (1.4752) 0.0270 X 2i (0.1252) (0.2158)
多重共线性
南开大学数学科学学院 白晓棠
多重共线性
在经典的线性回归模型中，我们假定回归模型中诸回归元 之间无多重共线性。
在本节中我们将放松此要求从而来研究： 1、什么是多重共线性？ 2、它会引起什么样的后果？ 3、怎样去发现它？ 4、我们可以采取哪些补救措施来缓解多重共线性的问 题？
第一组数据
Y 1 2 3 4 5
X1 2 0 4 6 8
X2 4 2 12 0 16
第二组数据
Y 1 2 3 4 5
X1 2 0 4 6 8Leabharlann X2 4 2 0 12 16
第一组数据的回归结果
ˆ 1.1939 Y i se (0.7737) t (1.5431) 0.4463 X 1i (0.1848) (2.4151) 0.0030 X 2i (0.0851) (0.0358)
中国农业大学《计量经济学》(5 多重共线性).ppt
4) r
x1x2 x12 x22
a x12
x12(a2 x12 v2)
1
v2 1 a2 x12
5)
(x x)-1
1 x12
a2 v2
a v2
a
v2
1
v2
！多重共线性很强时, 对角线元素变得很大.
二、举例
1、正交及其引申： 对于矩阵 xx ，在三种情况下：
xx
秩 行列式 简单相关系数
2、完全共线
xx
秩
情形 R(x)
11 11
1
行列式
xx
0
简单相关系数 r
( xx) 1
1
不存在
3、多重共线及其引申
xx
秩
情形
R(x)
01.9 01.9
2
1 0.99
0.99 1
2
行列式
xx
0.19
0.0199
简单相关系数 r
( xx) 1
0.9
5.26 4.74
54.2.764
0.99
50 49.75
4590.75
1 0.999
0.9199
2
0.001999
0.999
500.25 499.75
540909.2.755
4. 解释变量间可能存在相关性的案例举例
◆农业生产函数
Q A L K e A L K TT WWt ut
t
0t t t
◆总成本函数
C i 0 1Yi 2Yi2 3Yi3 ui
2、多重共线的性质
❖ 对于多重共线可以从性质上做如下划分：
◆总体现象：变量通过内在的机制共同运动，此时不管 用什么样的抽样方法，得到的样本总会表现出较强的 多重共线问题。
《多重共线性》课件
诊断方法比较
检验统计量
检验统计量提供量化指标，可以 明确指出多重共线性的程度，但 其依赖于样本数据，稳定性相对
较差。
图形化诊断
图形化诊断直观易理解，但可能存 在主观性，并且难以量化多重共线 性的程度。
综合运用
在实际应用中，应综合运用多种方 法进行多重共线性的诊断，以确保 诊断结果的准确性和可靠性。
Condition Index
Condition Index是诊断多重共线性的另一种统计量，当某些Condition Index值特别 大时，可能存在多重共线性问题。
图形化诊断
散点图
通过绘制自变量间的散点图，可以直 观地观察到是否存在线性关系，从而 初步判断是否存在多重共线性问题。
相关系数矩阵
通过绘制相关系数矩阵，可以观察到 自变量间的相关系数，当某两个自变 量的相关系数接近1或-1时，可能存 在多重共线性问题。
多重共线性的影响
参数估计值不稳定
01
模型中的参数估计值会随着样本的微小变化而发生较大的变化
，导致模型预测的不稳定性。
模型预测精度降低
02
由于参数估计值的不准确，会导致模型的预测精度降低，预测
结果的可信度下降。
模型解释性差
03
由于解释变量之间的高度相关关系，使得模型难以解释各个解
释变量对因变量的影响程度，降低了模型的解释性。
多重共线性PPT课件
目 录
• 多重共线性的定义 • 多重共线性的成因 • 多重共线性的诊断 • 多重共线性的处理 • 案例分析
01
多重共线性的定义
什么是多重共线性
1
共线性是指解释变量之间存在高度相关性的现象 。
2
在多元线性回归模型中，如果解释变量之间存在 高度相关关系，会导致模型估计的参数不准确， 甚至出现完全错误的结论。
多重共线性名词解释
多重共线性名词解释多重共线性(MLC)是指分析结果为两个或以上自变量共同影响的现象，具有相互独立性，表现为因变量正值与共同影响因素负值之差的绝对值比因变量大。
多重共线性在连续测量中是十分常见的，它广泛存在于人口统计学、心理学、生物学、生态学、经济学等学科的各种分析中，它严重影响着各种统计分析方法的有效性。
多重共线性可以通过两种途径来产生：第一种是由于多重观测造成的，即同一时间内观测同一对象可能有不同的记录;第二种是由于多次观测造成的，即一次观测同一变量后得到两个或多个数据，其中只有一个数据可用于分析。
例如同时给予研究对象两种食物，收集到的数据便可能呈现两种结果，这就是“多重共线性”。
自变量对因变量的贡献不同，即某一因变量并不是另一因变量的线性函数，这种现象称为多重共线性。
通常情况下，多重共线性不影响分析结果，但是对统计推断却构成很大的干扰。
对共线性进行识别和处理时，首先要明确产生多重共线性的原因，然后才能选择合适的方法去减小共线性。
根据原因不同，可把多重共线性分为2类：第一类是由于随机误差引起的，称为系统性多重共线性;第二类是由于随机误差之外的因素引起的，称为随机性多重共线性。
2、连续性原理和直接效应定律。
连续性原理是指对于某些已知量X，若随机抽取若干个样本X(X。
无限多)，而事先不告诉Y，则所得的样本X的统计量Y与总体Y之间具有极为密切的关系，即样本统计量具有良好的代表性。
若将随机抽取的这些样本累积起来，就可估计总体X的数值。
这就是直接效应定律。
按照样本统计量与总体统计量之间的关系，可以将多重共线性分为两类：一类是内在性多重共线性(多重内在性)，另一类是外在性多重共线性(多重外在性)。
3、重复测量问题。
1)如何提高重复测量精度。
(1)降低随机误差。
①采用随机化变量时，必须确保样本的随机性，并尽可能排除样本内部的多重共线性。
②考虑随机化对样本空间结构的影响。
2)如何提高平均值的准确性。
(1)排除样本内部的多重共线性。
多重共线性问题的定义和影响多重共线性问题的检验和解决方法
多重共线性问题的定义和影响多重共线性问题的检验和解决方法多重共线性问题的定义和影响，多重共线性问题的检验和解决方法多重共线性问题是指在统计分析中，使用多个解释变量来预测一个响应变量时，这些解释变量之间存在高度相关性的情况。
共线性是指两个或多个自变量之间存在线性相关性，而多重共线性则是指两个或多个自变量之间存在高度的线性相关性。
多重共线性问题会给数据分析带来一系列影响。
首先，多重共线性会导致统计分析不准确。
在回归分析中，多重共线性会降低解释变量的显著性和稳定性，使得回归系数估计的标准误差变大，从而降低模型的准确性。
其次，多重共线性会使得解释变量的效果被混淆。
如果多个解释变量之间存在高度的线性相关性，那么无法确定每个解释变量对响应变量的独立贡献，从而使得解释变量之间的效果被混淆。
此外，多重共线性还会导致解释变量的解释力度下降。
当解释变量之间存在高度的线性相关性时，其中一个解释变量的变化可以通过其他相关的解释变量来解释，从而降低了该解释变量对响应变量的独立解释力度。
为了检验和解决多重共线性问题，有几种方法可以采用。
首先，可以通过方差膨胀因子（VIF）来判断解释变量之间的相关性。
VIF是用来度量解释变量之间线性相关性强度的指标，其计算公式为：VIFi = 1 / (1 - R2i)其中，VIFi代表第i个解释变量的方差膨胀因子，R2i代表模型中除去第i个解释变量后，其他解释变量对第i个解释变量的线性回归拟合优度。
根据VIF的大小，可以判断解释变量之间是否存在多重共线性。
通常来说，如果某个解释变量的VIF大于10或15，那么可以认为该解释变量与其他解释变量存在显著的多重共线性问题。
其次，可以通过主成分分析（PCA）来降低多重共线性的影响。
PCA是一种降维技术，可以将高维的解释变量压缩成低维的主成分，从而减少解释变量之间的相关性。
通过PCA，可以得到一组新的解释变量，这些新的解释变量之间无相关性，并且能够保留原始解释变量的主要信息。
第5章多重共线性的情形及其处理
记
C=(cij)=(X*′X*)-1 称其主对角线元素VIFj=cjj为自变量xj的方差扩大因子(Variance Inflation Factor,简记为VIF)。根据OLS性质3可知，
var(ˆ j ) cjj 2 / Ljj , j 1,, p
外，除非我们修改容忍度的默认值。
§5.2 多重共线性的诊断
以下用SPSS软件诊断例3.2中国民航客运量一例中的多重共线性问题。
Coeffi ci entsa
Unst andardized Coef f icients
Std.
B
Error
(C onstant ) 450. 909 178. 078
X1
每个数值平方后再除以特征值，然后再把每列数据 除以列数据之和，使得每列数据之和为1，这样就 得到了输出结果6.2的方差比。
再次强调的是线性回归分析共线性诊断中设计 阵X包含代表常数项的一列1，而因子分析模块中 给出的特征向量是对标准化的设计阵给出的，两者 之间有一些差异。
三、 等级相关系数法 (Spearman Rank Correlation )
根据矩阵行列式的性质，矩阵的行列式等于其 特征根的连乘积。因而，当行列式|X′X|≈0时, 矩 阵X′X至少有一个特征根近似为零。反之可以证明， 当矩阵X′X至少有一个特征根近似为零时，X 的列 向量间必存在复共线性，证明如下：
记X =（X0 ，X1，…，Xp），其中 Xi为X 的列向量， X0 =（1，1，…，1）′是元素全为1的n维列向量。 λ是矩阵X′X的一个近似为零的特征根，λ≈0 c=(c0,c1, …,cp)′是对应于特征根λ的单位特征向量，则
多重共线性问题课件
多重共线性的表现形式
相关性矩阵
通过计算自变量之间的相关性矩阵，可以发现高度相关的自变量 。
特征值
在多重共线性情况下，某些特征值的绝对值会接近于0，这表明自 变量之间存在高度相关。
方差膨胀因子
数据收集阶段预防
总结词
在数据收集阶段，预防多重共线性的关键是保证 数据的准确性和完整性，以及合理的数据样本量 。
总结词
在数据收集阶段，可以通过增加样本量来降低多 重共线性的影响。
详细描述
数据的质量直接关系到模型的准确性和可靠性， 因此需要确保数据的准确性和完整性。此外，合 理的数据样本量可以降低随机误差的影响，提高 模型的稳定性和可靠性。
多重共线性问题的
03
诊断
特征值诊断法
总结词
通过计算模型中自变量的特征值来判断是否存在多重共线性问题。
详细描述
特征值诊断法是通过计算自变量的特征值来判断自变量之间的相关性。如果自变量的特征值接近于零 ，说明该自变量与其他自变量高度相关，存在多重共线性问题。
条件指数法
总结词
通过计算自变量之间的条件指数来判断 是否存在多重共线性问题。
VS
详细描述
条件指数是一种衡量自变量之间相关性的 指标，如果条件指数大于一定阈值，说明 自变量之间存在多重共线性问题。
方差膨胀因子法
总结词
通过计算自变量的方差膨胀因子来判 断是否存在多重共线性问题。
详细描述
方差膨胀因子是衡量自变量对因变量 影响的放大程度，如果方差膨胀因子 大于一定阈值，说明自变量之间存在 多重共线性问题。
Байду номын сангаас
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特例： 特例：
x3i = λ x2i + vi , λ ≠ 0, 并且∑ x2i vi = 0
即使总体中各X变量没有线性关系，但获得的样本数据中 即使总体中各 变量没有线性关系，但获得的样本数据中X 变量没有线性关系 变量之间却可能存在高度的共线性，因此， 变量之间却可能存在高度的共线性，因此，多重共线性本 质上是一种样本现象。 质上是一种样本现象。
School of Management and Economics, 2010
第五讲 多重共线性
出现多重共线性时的估计问题
不完全多重共线性对预测的影响
如果回归分析的唯一目的是预测， 如果回归分析的唯一目的是预测，而不必关注参数估 计的可靠性， 计的可靠性，并且如果不完全共线性的结构在样本和 未来都保持一致， 未来都保持一致，那么不完全多重共线性不是一个严 重的问题，因为预测只关心模型是否捕捉到了X对 的 重的问题，因为预测只关心模型是否捕捉到了 对Y的 解释能力，并且拟合优度越高（当然过度拟合除外）， 解释能力，并且拟合优度越高（当然过度拟合除外）， 预测越准。 预测越准。 如果不完全共线性的结构在未来发生变化， 如果不完全共线性的结构在未来发生变化，则预测是 冒险的。 冒险的。
第五讲 多重共线性
出现多重共线性时的估计问题
为什么要假设无多重共线性？ 为什么要假设无多重共线性？
如果是完全多重共线性
若矩阵 X ′ 的逆不存在，则下面的方程没有唯一解 X 的逆不存在，
X ′X β = X ′y
完全多重共线性只是一种极端的隐患，更常见 完全多重共线性只是一种极端的隐患， 的是出现不完全的多重共线性。 的是出现不完全的多重共线性。
第五讲 多重共线性
出现多重共线性时的估计问题
不完全多重共线性的特征： 不完全多重共线性的特征：
值会降低，倾向于统计上不显著； 偏回归系数的 t 值会降低，倾向于统计上不显著； 估计量（偏回归系数）对模型设定的变化非常敏感。 估计量（偏回归系数）对模型设定的变化非常敏感。 估计系数可能出现非预期的符号或有难以置信的数值 非预期的符号或有难以置信的数值。 估计系数可能出现非预期的符号或有难以置信的数值。 虽然系数不显著，但总的拟合优度 却可能非常高； 虽然系数不显著，但总的拟合优度R2却可能非常高； bk βk bk = tk = 值都不显著， 可能出现每个偏回归系数的 t 值都不显著，但回归方 se(bk ) var(bk ) 程的F值却很显著 值却很显著。 程的 值却很显著。
……
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第五讲 多重共线性
多重共线性的补救措施
无为而治： 无为而治：什么也不做
剔除本应包含的解释变量会导致设定偏误。 剔除本应包含的解释变量会导致设定偏误。与遗漏变 量造成的有偏估计相比较，较低的t统计值（显著性） 量造成的有偏估计相比较，较低的 统计值（显著性） 统计值 似乎只是一个次要的问题。 似乎只是一个次要的问题。 只有当后果很严重（估计系数出现非预期的符号）， 只有当后果很严重（估计系数出现非预期的符号）， 才应该采取其他补救措施（参见教材P142：7.5.1 为什 才应该采取其他补救措施（参见教材 ： 么通常不必对多重共线性做任何调整）。 么通常不必对多重共线性做任何调整）。
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一个不完全多重共线性的例子（ 一个不完全多重共线性的例子（data_5.1） ）
不显著
很大
高度显著
第五讲 多重共线性
多重共线性的侦察
多重共线性的侦察
多重共线性是一个程度问题而不是有无的问题； 多重共线性是一个程度问题而不是有无的问题； 侦破多重共线性的方法一般基于一些经验指标， 侦破多重共线性的方法一般基于一些经验指标，目前 还没有一个被普遍接受的真正意义的检验多重共线性 的统计量。 的统计量。
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第五讲 多重共线性
出现多重共线性时的估计问题
如果是不完全多重共线性
矩阵 X ′ 的逆存在，则下面的方程有唯一解 X 的逆存在，
X ′X β = X ′y
且解为： 且解为：
β = ( X ′ )1 X ′ X y
只要不是完全多重共线性， 只要不是完全多重共线性，用OLS仍可得到系数的估 仍可得到系数的估 计量及其标准差，并且仍是无偏；尽管无偏， 计量及其标准差，并且仍是无偏；尽管无偏，但估计 量的标准差非常大，即估计的精度很小， 量的标准差非常大，即估计的精度很小，这是高度 不完全）多重共线性所带来的理论上的唯一影响。 （不完全）多重共线性所带来的理论上的唯一影响。
第五讲 多重共线性
多重共线性的补救措施
剔除支配变量（ ）：与被解释 剔除支配变量（dominant variable）：与被解释 ）： 变量高度相关， 变量高度相关，以致于完全掩盖了方程中所有其 他变量的影响，相对于解释变量的替代变量。 他变量的影响，相对于解释变量的替代变量。 剔除多余的变量， 剔除多余的变量，潜在的理论假设作为剔除的主 要依据。 要依据。 增加样本容量
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第五讲 多重共线性
回顾
在这些基本假设下，最小二乘估计量是： 在这些基本假设下，最小二乘估计量是：
= ( X ′ )1 X ′ β X y
E[ β ] = β
] = σ 2 ( X ′X ) 1 var[ β p lim β = β
第五讲 多重共线性
复习
什么是稳健性检验？ 什么是稳健性检验？ 能省略常数项吗？ 能省略常数项吗？ 在回归方程中， 在回归方程中，是否需要剔除所有不显著的解释 变量？ 变量？
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第五讲 多重共线性
主要内容
回顾： 回顾：经典回归模型的基本假设 多重共线性的性质 出现多重共线性时的估计问题 多重共线性的来源和侦察 多重共线性的补救措施
2
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第五讲 多重共线性
回顾
t 检验（偏回归系数检验）: 检验（偏回归系数检验） βk βk
tk = s S
2 kk
~ t[ n K ]
F 检验（线性约束检验）: 检验（线性约束检验）
′ (e*e* e′e) J F= e′e /(n K)
完全多重共线性
λ1 X1 + λ2 X 2 +…λk X k = 0 λ1，λ2， λk为常数但不同时为0 …
不完全多重共线性
λ1 X1 + λ2 X 2 +…λk X k + vi = 0
vi是随机误差项，衡量了X变量之间高度但非完全的相关
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Ft = β 0 + β1 PFt + β 2 PBt + β3 ln Ydt + β 4 N t + β 5 Pt + ε t
虚拟变量： 虚拟变量：1966年以 年以 后取1，之前取0。 后取 ，之前取 。
哪个是主要关心的解释变量？哪些是控制变量？ 哪个是主要关心的解释变量？哪些是控制变量？
School of Management and Economics, 2010
School of Management and Economics, 2010
X 的逆存在。 假定2：数据矩阵 列满秩 列满秩， 假定 ：数据矩阵X列满秩，即矩阵 X ′ 的逆存在。
多重共线性
第五讲 多重共线性
多重共线性的定义
多重共线性（ 多重共线性（multicollinearity）的定义： ）的定义： 一个回归模型中的一些或全部解释变量之间存 在一种完全或不完全的线性关系。 在一种完全或不完全的线性关系。
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第五讲 多重共线性
多重共线性的补救措施
变换解释变量
一阶差分（时间序列分析） 一阶差分（时间序列分析） 构造一个多重共线性的组合
主成分分析法（principal components） 主成分分析法（ ） 因子分析法（ 因子分析法（factor analysis） ）
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第五讲 多重共线性
处理多重共线性的一个例子（P144） 处理多重共线性的一个例子（P144）
教皇的开戒（可以吃肉） 教皇的开戒（可以吃肉）决定会影响鱼的人均消 费量吗？ 费量吗？
1966年，教皇允许天主教徒除星期五斋日之外的日期 年 可以吃肉（鱼不算肉）。 ）。这一决定可能导致鱼的消费 可以吃肉（鱼不算肉）。这一决定可能导致鱼的消费 需求下降。 需求下降。 教皇的决定对鱼的消费会有显著影响吗？怎样检验？ 教皇的决定对鱼的消费会有显著影响吗？怎样检验？ 要研究这个问题，需要收集哪些数据？只需要1966年 要研究这个问题，需要收集哪些数据？只需要 年 前后鱼的人均的消费数据吗？ 前后鱼的人均的消费数据吗？ 除了教皇的决定，还有哪些因素会影响对鱼的消费？ 除了教皇的决定，还有哪些因素会影响对鱼的消费？ 这些因素的作用是什么？ 这些因素的作用是什么？
第五讲 多重共线性
计 量 经 济 学
Econometrics
任课老师： 任课老师：李平
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第五讲 多重共线性
第五讲 多重共线性 教材第7 （教材第7章）
School of Management and Economics, 2010