vif值可以判定
所谓多重共线性（Multicollinearity）是指线性回归模型中的解释变量之间由于存在精确相关关系或高度相关关系而使模型估计失真或难以估计准确。
一般来说，由于经济数据的限制使得模型设计不当，导致设计矩阵中解释变量间存在普遍的相关关系。完全共线性的情况并不多见，一般出现的是在一定程度上的共线性，即近似共线性。
产生原因主要有3各方面：
（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
产生的影响有以下5种：
（1）完全共线性下参数估计量不存在
（2）近似共线性下OLS估计量非有效，多重共线性使参数估计值的方差增大，1/(1-r2)为方差膨胀因子(Variance Inflation Factor, VIF)
（3）参数估计量经济含义不合理
（4）变量的显著性检验失去意义，可能将重要的解释变量排除在模型之外
（5）模型的预测功能失效。变大的方差容易使区间预测的“区间”变大，使预测失去意义。
需要注意：即使出现较高程度的多重共线性，OLS估计量仍具有线性性等良好的统计性质。但是OLS法在统计推断上无法给出真正有用的信息。
#17214065621#
【计量经济学】为什么解释变量间存在多重共线性时,估计量对于样本容量的变动十分敏感? - ******
#巫差# 多重共线e799bee5baa6e59b9ee7ad9431333366306564性,Multi-collinearity,是指线性回归模型中的解释变量之间由于存在精确相关关系或高度相关关系而使模型估计失真或难以估计准确.一般来说,由于经济数据的限制使得模型设计不当...
#17214065621#
经济模型中的多重共线性和异方差问题,急求!!!! - ******
#巫差# 应该做异方差检验!你的导师应该因此给你加分!首先,如果模型的误差项是heteroskedastic的,而你却用了普通的OLS去计算.计算出的coefficients,从长期上看是consistent的.但是,针对系数做的显著性检验(比如t-test)确实极具误导性...
#17214065621#
完全多重共线性和遗漏变量偏差.计量经济学 - ******
#巫差# 遗漏变量是观测不到的,所以你是无法用自变量来表示他的,但是根据经济学含义,你是可以判断出来他们确实相关的.
#17214065621#
计量经济学中用一阶差分法消除多重共线性,原回归模型中的截距项丢失,如何才能计算出来呢? - ******
#巫差# 如果多重共线性不严重,就不要试图消除,因为共线性是普遍存在的. 还有一种方法是利用多个变量组合成一个变量来消除多重共线性. 如果说上述方程在做差分后没有截距项了,可能是因为此方程就是描述一个增长速率的关系,所以没有了也属正常
#17214065621#
简述多元线性回归模型的统计检验主要包括哪些,并且说明每一种检验的具体步骤 - ******
#巫差# 1.系数估计 2.统计检验,主要F检,T检验和可绝系数判断,主要分析解释变量对被解释变量的影响是否显著以及方程的总体拟合情况怎么样 3.计量经济学检验,异方差,序列相关和多重共线性,检验它们是否违背经典假设条件 4.对模型设定是否存在偏误进行检验
#17214065621#
计量经济学学中交乘项是什么意思?包含交乘项的模型会不会有多重共线性?有多重共线性怎么办? - ******
#巫差#[答案] 交叉项反应了两个变量共同对被解释变量是否有显著影响,在设定的时候应尽量避免多重共线性的问题,如果明知有多重共线性还要强行设定交叉项就可能不能估计,就没有意义了
#17214065621#
计量经济学,消除序列相关后还是有变量不显著怎么办? - ******
#巫差# F统计量如果显著,说明存在多重共线.多重共线是计量人的噩梦,要么就是去掉一些不显著的变量.如果不能删除变量,就只能用工具变量法或者广义最小二乘之类的方法了...
#17214065621#
“实际经济问题中的多重共线性”出自哪本书? - ******
#巫差# 《经济计量学精要》
