计量经济模型中完全多重共线性的检查与补救

当多元回归方程的解释变量之间完全没有线性关系时,称这些变量是正交的,否则是非正交的或多重共线性的。在大多数回归应用中解释变量并不正交,而且在有些情况下解释变量有较强的多重共线性关系,以致回归结果是不精确的,估计的精确性降低,影响推断与预测的效果。但是,要发现多重共线性有时极为困难,因为它不是一个能用解释回归残差来揭示的规则的误差,不是模型建立中的误差,而是由有缺陷的数据所造成的。如何发现和消除共线性,这在一般论著中也有不少介绍。

经济回归预测模型中的多重共线性——影响与识别

若讨论多个说明变量的线性回归方程y=X β+u(或yi=β1+β2 X2i+…+βk Xki+ui,i=1,2,…,n)

经济计量学教材

（二）多重共线性1.多重共线性与参数估计的关系多重共线性指的是同一多元回归方程中的解释变量间存在线性相关关系。如两解释变量的回归方程为:y=β0+β1x1+β2x2+u如果x1与x2线性相关,则称该方程存在多重共线性。解释变量x1和x2的相关系数rx1x,可以表示两解释变量回归方程的多重共线性的程度。由前面已讲过的相关分析知。