我进行线性回归，数据量很大，大约100万行的数据；自变量大约13个；
Coefficients:
            Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)   
(Intercept)  0.27896    0.01592  17.527  < 2e-16 ***
sig1   0.24567    0.03197   7.684 1.54e-14 ***
sig2   0.33738    0.03101  10.881  < 2e-16 ***
sig3     0.04609    0.02155   2.139 0.032473 *  
sig4    0.56368    0.02644  21.320  < 2e-16 ***
sig5 0.35054    0.02887  12.140  < 2e-16 ***
sig6 -0.05031    0.02243  -2.243 0.024918 *  
sig7 0.25955    0.02028  12.795  < 2e-16 ***
sig8 -0.07816    0.02318  -3.372 0.000746 ***
sig9 0.13277    0.02985   4.448 8.68e-06 ***
sig10 -0.21858    0.02903  -7.531 5.06e-14 ***
sig11 0.22007    0.02071  10.626  < 2e-16 ***
sig12 -0.25203    0.02532  -9.952  < 2e-16 ***
sig13 0.07252    0.02799   2.591 0.009575 **
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
Residual standard error: 9.678 on 381729 degrees of freedom
  (4153 observations deleted due to missingness)
Multiple R-squared: 0.009823,   Adjusted R-squared: 0.009789
F-statistic: 261.4 on 13 and 381729 DF,  p-value: < 2.2e-16

在进行共线性检验的时候，用了方差膨胀因子的方法，但是不太了解。
百度上面描述如下：





方差膨胀因子（Variance Inflation Factor，VIF）：容忍度的倒数，VIF越大，显示共线性越严重。经验判断方法表明：当0＜VIF＜10，不存在多重共线性；当10≤VIF＜100，存在较强的多重共线性；当VIF≥100，存在严重多重共线性


我检验发现各个自变量的VIF都是小于3；所以应该认为是不存在共线性了。
不过我检验了其中几个变量，发现有两对变量（都是日频率的经济数据）的月度相关性约为80%；对此不解
是否VIF检验说10以下没有共线性，是要求不是大规模的数据啊。

谢谢