Реферат на тему Признаки наличия мультиколлинеарности

Автор: Юлия

Тип работы: Реферат

Предмет: Эконометрика

Страниц: 12

Год сдачи: 2010

ВУЗ, город: Москва

Выдержка

ВВЕДЕНИЕ Рассматривая основные вопросы применения регрессионных моделей в эконометрическом анализе, на практике исследователю нередко приходится сталкиваться с ситуацией, когда полученная им регрессия является «плохой», т.е. t-статистики большинства оценок малы, что свидетельствует о незначимости соответствующих независимых переменных. В то же время F-статистика может быть достаточно большой, что говорит о значимости регрессии в целом. Одна из возможных причин такого явления носит название мультиколлинеарности и возникает при наличии высокой корреляции между факторами. Мультиколлинеарность является серьезной проблемой при построении моделей множественной линейной регрессии по МНК. Причем, если объясняющие переменные связаны строгой функционально зависимостью, то говорят о совершенной мультиколлинеарности. На практике можно столкнуться с очень высокой (или близкой к ней) мультиколлинеарностью – сильной корреляционной зависимостью между объясняющими переменными. Следовательно в данной работе рассмотрим причины мультикуоллинеарности и способы ее устранения [1]. 1. Суть мультиколлинеарности. Мультиколлинеарность может быть проблемой лишь в случае множественной регрессии. Под мультиколлинеарностью понимается высокая взаимная коррелированность объясняющих переменных. Мультиколлинеарность может проявляться в функциональной (явной) и стохастической (скрытой) формах. При функциональной форме мультиколлинеарности по крайней мере одна из парных связей между объясняющими переменными является линейной функциональной зависимостью. В этом случае матрица особенная, так как содержит линейно зависимые векторы-столбцы, и её определитель равен нулю, т.е. нарушается предпосылка регрессионного анализа, это приводит к невозможности решения соответствующей системы нормальных уравнений и получения оценок параметров регрессионной модели [1]. Однако в экономических исследованиях мультиколлинеарность чаще проявляется в стохастической форме, когда между хотя бы двумя объясняющими переменными существует тесная корреляционная связь. Матрица в этом случае является неособенной, но её определитель очень мал. Совершенная мультиколлинеарность является скорее теоретическим примером. Реальная же ситуация. Когда между объясняющими переменными существует довольно сильная корреляционная зависимость, а не строгая функциональная. Такая зависимость называется несовершенной мультиколлинеарностью. Она характеризуется высоким коэффициентом корреляции между соответствующими объясняющими переменными. Причем, если значение по абсолютной величине близко к единице, то говорят о почти совершенной мультиколлинеарности. В любом случае мультиколлинеарность затрудняет разделение влияния

Содержание

\n
Введение 2
1. Суть мультиколлинеарности 3
2. Последствия мультиколлинеарности 4
3. Определение мультиколлинеарности 5
4. Методы устранения мультиколлинеарности 8
Заключение 10
Список используемой литературы 12

Литература

\n
1. Бабешко Л.О. Основы эконометрического моделирования. Изд.4, тереот. 2010. 432 с.
2. Н.Ш. Кремер, Б.А. Путко «Эконометрика», Москва, 2005
3. К. Доугерти «Введение в эконометрику», Москва, 1999