Методы устранения мультиколлинеарности

Иногда мультиколлинеарность не является такой серьезной проблемой, чтобы прилагать существенные усилия по ее выявлению и устранению. Всё зависит от целей исследования. Если основная задача модели — прогноз будущих значений результативного признака, то при R² ≥ 0,9 наличие, мультиколлинеарности обычно не сказывается на прогнозных качествах модели.

Единого метода устранения мультиколлинеарности не существует. Простейшим методом устранения мультиколлинеарности является исключение из модели ряда коррелированных переменных. В прикладных моделях лучше не сокращать число факторов до тех пор, пока мультиколлинеарность не станет серьезной проблемой. Иногда для уменьшения мультиколлинеарности достаточно увеличить объем выборки. Но при этом может усилиться автокорреляция. Иногда проблема мультиколлинеарности может быть решена путем изменения спецификации модели.

Тема 6 Моделирование временных рядов. Изучение взаимосвязи на основе временных рядов

Основные элементы временного ряда

Автокорреляция уровней временного ряда и выявление его структуры

Моделирование тенденции временного ряда

Моделирование сезонных и циклических колебаний

Моделирование тенденции временного ряда при наличии структурных изменений