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2008-12-30
Still VIF?
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2008-12-30 20:18:00

识别问题:具有非常高的R-sq,但是显著性很低;符号不合常理的相反;标准差非常大;进出一个变量带来的变化非常大。一般具有这四个现象之一,就要怀疑,具有两个现象以上,要认真处理。

处理方法主要是删除变量,根据是条件数、vif、F值和偏相关系数。但最简单有效的方法是stata中的vif,如果最大的vif超过10或者平均vif大于1,基本可以肯定存在共线性。

复杂一点的方法是逐步回归法,但stata中不是每个命令都有逐步回归选项,因此可以自己编程,如果不想编,就手动删除变量,直到结果满意为止。变量进出模型的标准可以是F值、信息准则,反正选一个就可以。

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2012-2-7 18:08:01
你好~我是一个刚接触经济的小菜鸟有一个问题想请教你一下,希望不会打扰到你。请问如果用时间序列数据进行OLS regress 的话,是用VIF还是correlation metrics 进行多重共线性的测试呢?非常感谢!
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