Студопедия.Орг Главная | Случайная страница | Контакты | Мы поможем в написании вашей работы!  
 

Мультиколлинеарность и пути ее устранения



Мультиколлинеарность – тесная линейная связь одного фактора с комплексом других факторов

Наибольшие трудности в аппарате множественной регрессии возникают при наличии мультиколлинеарности факторов, когда более двух факторов связаны между собой тесной линейной зависимостью, то есть имеет место совокупное воздействие факторов друг на друга. Включение мультиколлинеарных факторов в модель приводит к следующим негативным последствиям:

1) такие факторы всегда будут действовать в унисон, поэтому затрудняется интерпретация параметров множественной регрессии как характеристик действия факторов в «чистом виде», параметры линейной множественной регрессии теряют экономический смысл;

2) оценки параметров связи становятся ненадежными, обнаруживают большие стандартные ошибки, что делает модель непригодной для анализа и прогнозирования.

Существует ряд методов, которые позволяют преодолеть сильную межфакторную связь.

Первый метод основан на последовательном анализе коэффициентов множественной детерминации, где в качестве зависимой переменной рассматривается каждый из факторов (R2x1/x2x3…, R2x2 /x1x3 и т.п.). Чем ближе значение коэффициента множественной детерминации к единице, тем сильнее проявляется мультиколлинеарность факторов. Сравнивая между собой коэффициенты множественной детерминации факторов, можно выделить переменные, ответственные за мультиколлинеарность и исключить их из модели. В уравнении останутся факторы с минимальной величиной межфакторной связи.

Второй метод связан с преобразованием факторов, при котором уменьшается корреляция между ними. Этот метод наиболее часто используется при анализе корреляции в динамических рядах экономических показателей. При построении модели на основе рядов динамики переходят от первоначальных данных к первым разностям уровней , чтобы исключить влияние тенденции.

Третий метод – построение совмещенных уравнений регрессии. Совмещенными называют уравнения, которые отражают не только влияние факторов, но и их взаимодействие. Так, если у=f(x1,x2,x3), то возможно построение следующего совмещенного уравнения

y=a+b1x1+b2 x2+b3x3+b12x1x2+b13 x1x3+b23 x2x3

Если дисперсионный анализ совмещенного уравнения по критерию Фишера доказал статистическую значимость взаимодействия только первого и третьего факторов, то уравнение регрессии будет иметь вид:

y=a+b1x1+b2 x2+b3x3+2+b13 x1x3

Если взаимодействие есть, то на разных уровнях третьего фактора влияние первого фактора будет неодинаково (б). И наоборот, параллельные линии влияния первого фактора на результат при разных уровнях третьего фактора означают отсутствие взаимодействия самих факторов (а).

Четвертый метод преодоления мультиколлинеарности факторов – переход к уравнениям приведенной формы. С этой целью в уравнение регрессии производится подстановка рассматриваемого фактора через выражение его из другого уравнения. Пусть, например, рассматривается двухфакторная регрессия у = a +b1х1 +b2х2, для которой факторы обнаруживают высокую корреляцию. Если исключить один из факторов, то мы придем к уравнению парной регрессии. Вместо этого, можно оставить факторы в модели, но исследовать данное двухфакторное уравнение регрессии вместе с другим уравнением, где второй фактор рассматривается как зависимая переменная х2 = А + Ву+ Сх3.. Далее можно подставить правую часть данного равенства (А + Ву+ Сх3) вместо х2 в исходную модель.

Итак, мы имели следующие проблемы: первый и второй фактор одновременно включать было нельзя из-за тесной их связи; второй фактор был также функционально связан с третьим фактором, что также не давало возможности их одновременного включения. Выразив второй фактор через третий, мы включили его действие в модель, избежав при этом корреляции самих факторов.





Дата публикования: 2015-02-03; Прочитано: 1639 | Нарушение авторского права страницы | Мы поможем в написании вашей работы!



studopedia.org - Студопедия.Орг - 2014-2024 год. Студопедия не является автором материалов, которые размещены. Но предоставляет возможность бесплатного использования (0.006 с)...