Методы устранения мультиколлинеарности
v Если основная задача модели - прогнозирование, то при достаточно больших значениях наличие мультиколлинеарности обычно не сказывается на прогнозных качествах модели. v Если же целью является определение степени влияния каждой переменной xна переменную y, то наличие мультиколлинеарности исказит истинные зависимости между переменными. 1. Исключение переменной или нескольких из ряда коррелируемых переменных. Однако: 1) не всегда ясно, какие переменные являются лишними в указанном смысле; 2) зачастую, удаление каких-либо переменных плохо сказывается на содержательном смысле модели; 3)отбрасывание существенных переменных приводит к смещённости МНК оценок и, как следствие - неверного выбора. 2. Получение дополнительных данных. 3. Изменение спецификации модели (вида или уравнения) - меняется либо форма, либо добавляются другие переменные. 4. Использование предварительной инфо. о некоторых параметрах. 5. Преобразование переменной.
Фиктивные переменные y=Xb+E, где b-это бета и является определителем линейности. В модели влияние кач-го фактора выраж-ся в виде фиктивной пер-ой. Примеры исп-я фиктивных пер-х: 1) Непосредственное описание кач-го признака 2) Исследование сезонных колебаний 3) Исследование эффекта сдвига времени или сезонные изменения Пример 1 Введем возьмем мат. ожидание от обеих частей уравнения: таким образом величина гамма интерпретируется как среднее изменение з/п при переходе от одной категории в другою при неизменном знач. остальных факторов. Корректор сезонных колебание для описания сезонных колебаний во временных рядах широко используются фиктивные переменные: для квартальных данных: 3 фиктивные переменные, Множественная сов-сть эф-ных пер-х Предположим, что используем за определенное время (по сезонам), то есть кварталы, потребление q некоторого товара, задается некорая функция учитывающая сезонные колебания и влияние различий в соц. группах.
где , , если модель относится к семье из 1-й соц. группы, 2 квартал => . Коэф. отражает отличив. сезон воздействия по сравнению с первым кварталам, коэф. отраж. Различия в соц группах к 1-ой соц группе. Исследовании структурных изменений Допустим у нас есть временной ряд , где xt- объем инвестиций, yt – выпуск Пусть в t0 произошла структурная перестройка, r-фиктивная переменная.
Тестируя гипотезу проверяем, что струкрур изменения не произошли, но . Взаимодействия между фик. пер-ми 1) Для моделирование выброса эф-ных пер-ных можно использ. след. образом. 2) Для моделировании измен. тренда
Популярное: Как распознать напряжение: Говоря о мышечном напряжении, мы в первую очередь имеем в виду мускулы, прикрепленные к костям ... Почему люди поддаются рекламе?: Только не надо искать ответы в качестве или количестве рекламы... Почему человек чувствует себя несчастным?: Для начала определим, что такое несчастье. Несчастьем мы будем считать психологическое состояние... ©2015-2024 megaobuchalka.ru Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. (637)
|
Почему 1285321 студент выбрали МегаОбучалку... Система поиска информации Мобильная версия сайта Удобная навигация Нет шокирующей рекламы |