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1、第四章 多重共線性問(wèn)題與多重共線性問(wèn)題有關(guān)的基本假定是“矩陣列滿秩”。——多重共線性模型的嶺回歸估計(jì)——多重共線性問(wèn)題的檢測(cè)本章討論的問(wèn)題——多重共線性問(wèn)題——多重共線性模型的主成分估計(jì)§4.1多重共線性問(wèn)題(一)多重共線性問(wèn)題嚴(yán)格共線性線性相關(guān)駐點(diǎn)條件方程組有解,但解不惟一。高度共線性近似線性相關(guān)駐點(diǎn)條件方程組有惟一解,病態(tài)。(二)多重共線性問(wèn)題的癥狀嚴(yán)格共線性高度共線性O(shè)LS估計(jì)可能出現(xiàn)與較大方差有關(guān)的一類癥狀:(a)個(gè)別可能很大;(b)某些的符號(hào)與理論或常識(shí)不符;(c)某些重要的解釋變量不能通過(guò)檢驗(yàn);(d)值對(duì)樣本敏感,樣本數(shù)據(jù)或樣本容量的輕微變動(dòng),會(huì)引起發(fā)生較大的變化?!?.1
2、多重共線性問(wèn)題例農(nóng)民消費(fèi)函數(shù)Y=農(nóng)民消費(fèi)(億元)X1=農(nóng)業(yè)凈產(chǎn)值(億元)X2=農(nóng)村人口數(shù)(萬(wàn)人)X3=糧食總產(chǎn)值(億元)X4=輕工業(yè)總產(chǎn)值(億元)X5=農(nóng)產(chǎn)品收購(gòu)價(jià)格指數(shù)與農(nóng)村工業(yè)品牌價(jià)指數(shù)比樣本區(qū)間:1953-1982§4.1多重共線性問(wèn)題農(nóng)民消費(fèi)函數(shù)主要回歸計(jì)算結(jié)果-223.3357.127-3.910.81290.10257.93132.520.00390.00085.045.49-0.14780.1495-0.99167.130.00680.02910.2332.4294.6241.102.3022.91§4.1多重共線性問(wèn)題多重共線性問(wèn)題發(fā)生的原因——很多宏觀經(jīng)濟(jì)總量隨著經(jīng)濟(jì)
3、周期的波動(dòng),呈現(xiàn)出幾乎同步增長(zhǎng)或削減的趨勢(shì),它們的數(shù)據(jù)向量極易出現(xiàn)近似線性相關(guān)的現(xiàn)象?!€有一些經(jīng)濟(jì)行為不僅需要某些變量作為其解釋因素,同時(shí)還需要它們的滯后值變量也作為其解釋因素。由于變量與它的滯后變量幾乎總是同方向發(fā)生變化,模型也容易存在多重共線性問(wèn)題?!?.1多重共線性問(wèn)題§4.2多重共線性問(wèn)題的檢測(cè)方差擴(kuò)大化因子檢測(cè)(以為例)方差的因子分解其中為以下模型的擬合檢測(cè)臨界指標(biāo):受三方面因素的影響:§4.3多重共線性模型的嶺回歸估計(jì)——線性無(wú)偏估計(jì)類整體不再適用于多重共線性模型——嶺回歸估計(jì)是具有較小均方誤差的線性有偏估計(jì)量(一)均方誤差對(duì)于無(wú)偏估計(jì)量對(duì)于有偏估計(jì)量較小均方誤差估計(jì)量
4、必須取值集中而且中心點(diǎn)在真值附近。(二)向量組、離差向量組與標(biāo)準(zhǔn)離差向量組——若向量組線性相關(guān),則離差向量組線性相關(guān)?!綦x差向量組線性相關(guān),則向量組線性相關(guān)?!粝蛄拷M線性相關(guān),則標(biāo)準(zhǔn)離差向量組線性相關(guān)?!?.3多重共線性模型的嶺回歸估計(jì)(三)嶺回歸估計(jì)稱由關(guān)系式所確定的估計(jì)量:為線性回歸模型的嶺回歸估計(jì),其中是待定常數(shù)?!?.3多重共線性模型的嶺回歸估計(jì)2.矩陣有特征根1.矩陣有特征根逆運(yùn)算矩陣有較小特征根的情形得到改善3.嶺回歸估計(jì)是線性估計(jì)量4.嶺回歸估計(jì)是有偏估計(jì)量§4.3多重共線性模型的嶺回歸估計(jì)5.嶺回歸估計(jì)的均方誤差其中,只與矩陣有關(guān),而與無(wú)關(guān);只與矩陣有關(guān),與參數(shù)
5、有關(guān),而與無(wú)關(guān)??紤]函數(shù)§4.3多重共線性模型的嶺回歸估計(jì)均方誤差結(jié)論存在,對(duì)于,由以上鄰域內(nèi)之所確定的嶺回歸估計(jì),其誤差將小于OLS估計(jì)的誤差?!?.3多重共線性模型的嶺回歸估計(jì)嶺回歸估計(jì)實(shí)施步驟(a)試探性選?。河?jì)算相應(yīng)的:(b)繪制嶺跡圖,;(c)觀察嶺跡圖,使得各嶺跡圖均已經(jīng)趨于平緩的即為所求?!?.3多重共線性模型的嶺回歸估計(jì)例4.1設(shè)Y=為我國(guó)糧食產(chǎn)量(LSCL,單位萬(wàn)噸),X1=為化肥使用量(HFSYL,單位萬(wàn)噸),X2=為農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力(NYLDL,單位萬(wàn)人)。§4.3多重共線性模型的嶺回歸估計(jì)模型的嶺回歸估計(jì)00.010.020.030.040.36460.29190.2
6、5830.23880.2258-0.05970.16040.25910.31450.34940.050.060.070.080.090.21650.20940.20380.19910.19520.37310.39000.40240.41180.419§4.3多重共線性模型的嶺回歸估計(jì)嶺跡圖§4.3多重共線性模型的嶺回歸估計(jì)取,求得得嶺回歸函數(shù):嶺回歸估計(jì)的殘差平方和:普通最小平方估計(jì)的殘差平方和:擬合程度損失不算太大,模型的嶺回歸估計(jì)是比較成功的。擬合程度評(píng)價(jià)§4.3多重共線性模型的嶺回歸估計(jì)統(tǒng)計(jì)性質(zhì)比較§4.3多重共線性模型的嶺回歸估計(jì)§4.4多重共線性模型的主成分估計(jì)(一)主成分方
7、法按照系列優(yōu)化模型構(gòu)造組合變量。設(shè)第一個(gè)組合變量為,其數(shù)據(jù)向量仍記為:求解知:其中:是矩陣的屬于最大特征根的單位特征向量;構(gòu)造第二個(gè)組合變量,其數(shù)據(jù)向量也記為:求解知:,其中:是矩陣的屬于第二大特征根的單位特征向量;§4.4多重共線性模型的主成分估計(jì)逐一求得全部個(gè)組合變量,它們具有以下性質(zhì):(a)任何,與正交;(b)各的變差平方和等于的對(duì)應(yīng)特征根,且依次單調(diào)遞減;(c)組合變量組的總變差平方和等于解釋變量的標(biāo)準(zhǔn)離差變量組的總變差平方和,即:§4