Обнаружение и подавление мультиколлинеарности

Тема:

Эконометрический анализ в условиях нарушений классических модельных предположений

Цели:

Освоить методы обнаружения и подавления мультиколлинеарности

Контрольные вопросы

Ответьте на следующие вопросы:

1. Что такое мультиколлинеарность?

2. Каковы последствия мультиколлинеарности?

3. По каким признакам можно обнаружить мультиколлинеарность?

4. В чем заключается метод инфляционных факторов?

5. Что такое частные коэффициенты корреляции?

6. Какие существуют способы подавления мультиколлинеарности?

Ход работы

1) В Excel постройте следующую таблицу:

2) Откройте в EViews файл, содержащий данную таблицу. Для этого выполните команду File-Open-Foreign Data as Workfile.

3) Постройте модель вида:

.

4) Для этого выполните команду меню Quick-Estimate Equation… и введите соответствующее уравнение спецификации. В качестве метода оценки параметров выберите МНК (LS – Least Squares).

5) Сделайте выводы о значимости параметров модели.

6) Постройте гистограмму распределения остатков модели (команда View-Residual Tests-Histogram - Normality Test), с помощью полученного отчета укажите уровень значимости, на котором может быть принята гипотеза о нормальном распределении остатков.

7) Изучите статистический отчет полученной модели. Обратите внимание на коэффициент детерминации и значимость параметров модели. Проанализируйте влияние данных факторов при обнаружении мультиколлинеарности.

8) Постройте ковариационную матрицу для рассматриваемой модели. Для этого выполните команду View–Covariance Matrix (рис. 23). Укажите переменные модели с наиболее тесной линейной связью. Объясните влияние этого явления при обнаружении мультиколлинеарности.

Рис. 23. Ковариационная матрица

9) Предложите метод по подавлению эффекта мультиколлинеарности в данной модели (исключение переменной, изменение спецификации или преобразование переменных).

10) Преобразуйте модель с учетом предложений по подавлению мультиколлинеарности. Проведите диагностику с помощью анализа статистической отчетности и ковариационной матрицы.

11) Укажите модель с наилучшей спецификацией.

Лабораторная работа № 8