处理多重共线性问题的方法很多,常用的有下面几种。 (1)使用非样本先验信息 如果据先前的经济计量分析或经济理论分析已知模型中的共线性解释变量的参数间具有某种线性关系,则可利用此条件消除解释变量间的多重共线性。 (2)横截面与时间序列数据并用 就是先利用横截面数据估计某一参数,将结果代入原方程后,再利用时间序列数据估计另一参数。 (3)剔除一些不重要的共线性解释变量 (4)增大样本容量 (5)使用有偏估计
问答题多重共线性直观判定法包括哪些主要方法?
问答题存在严重共线性时,估计参数产生的后果有哪些?
问答题简述DW检验的局限性。
问答题序列相关性带来哪些后果?
问答题产生序列相关的原因有哪些?
问答题简述等级相关系数法的检验步骤。
问答题简述样本分段比检验法的应用步骤。
问答题简述存在异方差时普通最小二乘估计存在的问题。
问答题举例说明异方差的概念。
问答题什么是回归模型的设定偏误?简要说明其后果。
问答题对数线性模型的优点有哪些?
问答题对于多元线性回归模型,为什么在进行了总体显著性F检验之后,还要对每个偏回归系数进行是否为0的t检验。
问答题简述多元回归模型的整体显著性检验决策规则。
问答题多元经典回归模型中,影响偏回归系数βj的最小二乘估计量方差的因素有哪些?
问答题简述高斯一马尔可夫定理及其意义。