proc reg data=france model y=x1 2 X3/collin collinoint tol vif dw: ■run 计量经浮学
计量经济学 ◼ proc reg data=france ◼ model y=x1 x2 x3/collin collinoint tol vif dw; ◼ run;
模型解释变量间产生了多重共线后怎么办? 若多重共线性较轻微,并不严重影响系数估计值, 则可以允许它在模型中出现。 ■若多重共线性仅仅是由那些不重要的因素引起的 (即统计检验不显著,或没有经济意义),则可从 模型中删除这此变量 若多重共线性对重要因素的系数估计值有严重的影 响,就必须有新的估计方法 计量经浮学
计量经济学 模型解释变量间产生了多重共线后怎么办？ ◼ 若多重共线性较轻微，并不严重影响系数估计值， 则可以允许它在模型中出现。 ◼ 若多重共线性仅仅是由那些不重要的因素引起的 （即统计检验不显著，或没有经济意义），则可从 模型中删除这此变量。 ◼ 若多重共线性对重要因素的系数估计值有严重的影 响，就必须有新的估计方法
克服多重共线性的方法 第一类方法:排除引起共线性的变量 第二类方法:差分法 ■第三类方法:减小参数佔计量的方差 计量经浮学
计量经济学 克服多重共线性的方法 ◼ 第一类方法：排除引起共线性的变量 ◼ 第二类方法：差分法 ◼ 第三类方法：减小参数估计量的方差
岭估计 由于矩阵Ⅹ病态时,参数B的最小二乘估计不稳定,而且均 方误差将会变得很大,从减小均方误差的角度出发,我们引 入岭估计 定义:设m≥0,称B(m)=(XX+m1)XY,为B的岭 估计,m为岭参数。 定义:对于每个i来说,当m∈[O,∞)时,B(m)的第i个分 量/(m)作为m的函数,在直角坐标系(m,B(m)下描出的 曲线称为岭迹。 计量经浮学
计量经济学 岭估计 由于矩阵 X 病态时，参数 B 的最小二乘估计不稳定，而且均 方误差将会变得很大，从减小均方误差的角度出发，我们引 入岭估计。 定义：设 m 0， 称 1 ˆ B m X X mI X Y ( ) ( )− = + ， 为 B 的 岭 估计，m 为岭参数。 定义：对于每个 i 来说，当m 0, ) 时， ˆ B m( ) 的第 i 个分 量 ˆ ( ) i m 作为m 的函数，在直角坐标系( ) ˆ , ( ) m m i 下描出的 曲线称为岭迹
关于m的取值 方法一:选择一个较小的m值,使对应的回归方程中的 回归系数不再有不合理的符号及不理想的绝对值; 方法二:可以给定一个C(C>1),使 Y-XB(m))(r-XB(m)<c(r-XB)(Y-XB 成立的最大的m值 方法三:在同一个直角坐标系中画出k条岭迹,找出 个m值,使各条岭迹均处于稳定的状态。(当然,这里 “稳定”是一个模糊的概念)。 计量经浮学
计量经济学 关于m的取值 方法一：选择一个较小的 m 值，使对应的回归方程中的 回归系数不再有不合理的符号及不理想的绝对值； 方法二：可以给定一个 C（C>1），使 ( ) ( ) ( ) ( ) ˆ ˆ ˆ ˆ Y XB m Y XB m C Y XB Y XB ( ) ( ) − − − − 成立的最大的m 值。 方法三：在同一个直角坐标系中画出k 条岭迹，找出一 个m 值，使各条岭迹均处于稳定的状态。（当然，这里 “稳定”是一个模糊的概念）