Упражнения и задачи

из "Вводный курс эконометрики "

Прежде чем указать основные методы устранения мультиколлинеарности, отметим, что в ряде случаев мультиколлинеарность не является таким уж серьезным злом, чтобы прилагать серьезные усилия по ее выявлению и устранению. Ответ на этот вопрос в основном зависит от целей исследования. [c.251]
Если же целью исследования является определение степени влияния каждой из объясняющих переменных на зависимую переменную, то наличие мультиколлинеарности, приводящее к увеличению стандартных ошибок, скорее всего, исказит истинные зависимости между переменными. В этой ситуации мультиколлинеарность представляется серьезной проблемой. [c.251]
Отметим, что единого метода устранения мультиколлинеарности, годного в любом случае, не существует. Это связано с тем, что причины и последствия мультиколлинеарности неоднозначны и во многом зависят от результатов выборки. [c.251]
Простейшим методом устранения мультиколлинеарности является исключение из модели одной или ряда коррелированных переменных. [c.251]
Однако необходима определенная осмотрительность при применении данного метода. В этой ситуации возможны ошибки спецификации. Например, при исследовании спроса на некоторое благо в качестве объясняющих переменных можно использовать цену данного блага и цены заменителей данного блага, которые зачастую коррелируют друг с другом. Исключив из модели цены заменителей, мы, скорее всего, допустим ошибку спецификации. Вследствие этого возможно получение смещенных оценок и осуществление необоснованных выводов. Таким образом, в прикладных эконометрических моделях желательно не исключать объясняющие переменные до тех пор, пока коллинеарность не станет серьезной проблемой. [c.252]
Поскольку мультиколлинеарность напрямую зависит от выборки, то, возможно, при другой выборке мультиколлинеарности не будет либо она не будет столь серьезной. [c.252]
Иногда для уменьшения мультиколлинеарности достаточно увеличить объем выборки. Например, при использовании ежегодных данных можно перейти к поквартальным данным. Увеличение количества данных сокращает дисперсии коэффициентов регрессии и тем самым увеличивает их статистическую значимость. Однако получение новой выборки или расширение старой не всегда возможно или связано с серьезными издержками. Кроме того, данный подход может усилить автокорреляцию. Эти проблемы ограничивают возможность использования данного метода. [c.252]
В ряде случаев проблема мультиколлинеарности может быть решена изменением спецификации модели либо изменением формы модели, либо добавлением объясняющих переменных, которые не учтены в первоначальной модели, но существенно влияющие на зависимую переменную. Если данный метод имеет основания, то его использование уменьшает сумму квадратов отклонений, тем самым сокращая стандартную ошибку регрессии. Это приводит к уменьшению стандартных ошибок коэффициентов. [c.252]
Уравнение (10.9) фактически является уравнением парной регрессии, для которого проблема мультиколлинеарности не существует. [c.253]
Ограниченность использования данного метода обусловлена тем, что, во-первых, получение предварительной информации зачастую затруднительно, а во-вторых, вероятность того, что выделенный коэффициент регрессии будет одним и тем же для различных моделей, невысока. [c.253]
В ряде случаев минимизировать либо вообще устранить проблему мультиколлинеарности можно с помощью преобразования переменных. [c.253]
Вполне вероятно, что в моделях, аналогичных (10.11), проблема мультиколлинеарности будет отсутствовать. [c.254]
Возможны и другие преобразования, близкие по своей сути к вышеописанным. Например, если в уравнении рассматриваются взаимосвязи номинальных экономических показателей, то для снижения мультиколлинеарности можно попытаться перейти к реальным показателям и т. п. [c.254]

Вернуться к основной статье