自回归模型的优缺点及改进方向

4.多重共线性:在构建高阶自回归(AR)模型时,多重共线性问题是一个常见且棘手的挑战,尤其当模型中包含了大量的滞后变量以捕捉序列的动态特征时,这一问题更为显著。多重共线性指的是模型中的自变量之间存在高度的线性相关性,这相当于不同的滞后项之间携带了大量重叠的信息,导致模型参数估计的过程变得复杂且不稳定。

知识产权证券化利差定价的影响因素研究

本文首先建立知识产权ABS的发行利差与解释变量的多元回归模型,观察不同因素对利差是否存在影响,然后运用逐步回归方法消除多重共线性的影响,选取重要的解释变量来对利差进行解释,最后对得到的模型进行假设检验和修正,得到我国知识产权ABS定价的利差影响因素回归模型。建立的初步多元回归模型如下:本文选取我国自2019年1月至20...

【视频】多元线性回归模型原理讲解与R语言实例

多重共线性:多重共线性是指自变量之间存在高度相关性,这会导致回归系数的估计值不稳定、难以解释,并可能增加预测误差。消除多重共线性的方法包括:剔除引起多重共线性的自变量:通过相关分析或VIF(方差膨胀因子)检验识别出高度相关的自变量,并剔除其中一个或多个。增大样本容量:通过增加样本量来降低自变量之间的相...

我国地方政府债券发行市场化定价的影响因素研究

多重共线性检验基于上述回归结果,采取计算方差膨胀因子(VIF)的方法,对混合回归模型进行多重共线性检验,检验结果如表4所示。一般而言,当VIF值大于10时,表明模型存在严重的多重共线性。如果VIF值小于10,则认为模型不存在共线性问题。根据表4数据可以看出,各变量的方差膨胀因子均小于10,且均值处于2左右,表明该混合回...

用多因子策略构建强大的加密资产投资组合:因子合成篇_腾讯新闻

一、因子相关性检验的原因:多重共线性我们通过单因子测试部分筛选出一批有效因子,但以上因子不能直接入库。因子本身可以根据具体的经济含义进行大类划分,同类型的因子间存在较强的相关性,若不经相关性筛选直接入库,根据不同因子进行多元线性回归求预期收益率时,会出现多重共线性问题。计量经济学中,多重共线性是指回...

医疗器械真实世界研究设计和统计分析注册审查指导原则

对于回顾性真实世界研究,可基于可用的样本量估算检验效能(www.e993.com)2024年11月23日。对于前瞻性真实世界研究,可基于预估的参数值计算样本量。不同研究设计估算样本量的方式不同,例如,横断面研究可基于预期达到的估计精度估算样本量,有对照组的研究设计基于组间比较差异、相对风险度、比值比等估算样本量。

SPSS实例教程:自变量多重共线性怎么办?

今天我们继续讨论处理多重共线性的一种常用方法--岭回归。一、岭回归岭回归(RidgeRegression)在1962年首次提出,是采用改进的普通最小二乘法,用于处理自变量多重共线性问题的一种有偏估计回归方法。岭回归放弃了普通最小二乘法的无偏估计,损失了部分信息,因此岭回归方程的R2通常会稍低于普通最小二乘法回归,但其...

信用债违约风险预警模型的构建与检验

本文选取了13个指标构建模型。若直接把这13个指标全部作为自变量代入模型,会出现严重的多重共线性,变量间也会存在自相关性,这将影响模型的判别效果。为消除变量间的多重共线性,本文运用SPSS21.0软件,采用主成分分析法对变量进行降维操作。(1)主成分分析法适用性检验...

多重共线性问题,如何解决?

共线性的判别指标1、方差膨胀因子(VIF)有多种方法可以检测多重共线性,较常使用的是回归分析中的VIF值,VIF值越大,多重共线性越严重。一般认为VIF大于10时(严格是5),代表模型存在严重的共线性问题。2、容差值也有时候会以容差值作为标准,容差值=1/VIF,所以容差值大于0.1则说明没有共线性(严格是大于0.2)...

2022上半年自考计量经济学真题试卷

B.当存在不完全共线性时,置信区间趋于变大c.存在严重共线性时,假设检验失效D.存在严重多重共线性时,可能导致可决系数R?较高10.当存在异方差时,使用普通最小二乘法得到的估计量是A.有偏估计量B.有效估计量C.无效估计量D.渐近有效估计量...