3 Что такое мультиколлинеарность факторных признаков Каковы последствия при ее наличии

3.Что такое мультиколлинеарность факторных признаков? Каковы последствия при ее наличии?
Очень часто при количественной оценке параметров эконометрической модели возникает проблема взаимосвязи между факторными признаками. Если связь тесная, то оценка параметров имеет большую погрешность. Такая связь между факторными признаками называется мультиколлинеарностью. Мультиколлинеарность характерна только для случая множественной регрессии, т.к. в парной регрессии всего один факторный признак. В случае мультиколлинеарности оценка коэффициента регрессии может оказаться незначимой не только из-за несущественности данного фактора, но и из-за трудностей, возникающих при разграничении воздействия на зависимую переменную двух или нескольких факторов.
Природа мультиколлинеарности нагляднее всего проявляется, когда между объясняющими переменными существует строгая линейная связь. Это строгая мультиколлинеарность, когда невозможно разделить вклад каждой переменной в объяснение поведения результативного показателя. Чаще встречается нестрогая, или стохастическая мультиколлинеарность, когда объясняющие переменные коррелированы между собой. В этом случае проблема возникает только тогда, когда взаимосвязь переменных влияет на результаты оценки регрессии.
Основными последствиями мультиколлинеарности являются:
· снижение точности оценки параметров регрессии понижается точность оценки параметров регрессии, т.е. ошибки для некоторых оценок очень большие и эти ошибки сильно коррелированными между собой, а также возрастают выборочные дисперсии, при чем этот рост очень сильный.
– коэффициенты некоторых введенных в регрессию переменных оказываются незначимыми, однако по экономическим показателям именно эти переменные должны оказывать заметное влияние объясняемую переменную
· оценки коэффициентов становятся чувствительными к выборочным наблюдениям, т.е. небольшое увеличение объема выборки приводит к очень сильным сдвигам в значениях оценок.

5. Зависимость спроса на товар K от его цены характеризуется по 20 наблюдениям уравнением:
lg y =1.75 – 0.35lg x. Доля остаточной дисперсии в общей составило 20 %.
1. Запишите данное уравнение в виде степенной функции.
2. Определите индекс корреляции.
3. Оцените значимость уравнения регрессии через F критерий ( 0,05). Сделайте выводы.

На странице представлен фрагмент работы. Его можно использовать, как базу для подготовки.

Заказать полное решение

Часть выполненной работы