Logistic模型多重共线性问题的诊断及改进

文章诊断并改进了logistic回归模型多重共线性问题方法,采用条件指数和方差分解比例两项指标进行共线性诊断、应用主成分改进和偏最小二乘回归两种方法进行多重共线性变量的改进处理:去除了回归模型中变量间的多重共线性影响,建立了较为理想的关系模型.结果表明,在Logisdc回归模型分析中,应用上述方法进行多重共线性的诊断和处理是有效及可行的.     

基于主成分回归的分布滞后模型及实证

对含滞后变量问题的建模,有效地消除变量间的高度相关是保证模型优良性的一个重要手段.文章利用主成分析把原始变量正交变换并作为新的自变量,消除多重共线性.然后利用逐步回归筛选出对因变量有影响的变量进行回归拟合.最后针对国内生产总值对我国固定资产投资带动作用进行实证分析.     

基于不同计量经济学软件的逐步回归法

逐步回归法通过变量的筛选来处理多重共线性问题,在实证研究中得到了广泛的应用。本文梳理了逐步回归法的基本思想和操作,结合实例给出了运用计量经济软件EViews和SPSS所进行的逐步回归分析,经过比较得出结论,在处理多重共线性问题时运用SPSS软件比运用E-Views软件的效率要高。     

局部线性估计中的多重共线性问题

各解释变量之间存在多重共线性是现实中很普遍的现象。本文对局部线性估计多重共线性问题进行了讨论,发现多重共线性造成局部线性估计精度下降的原因,并提出了一个补救方法:当变量之间高度相关时采用主成分回归可以有效提高估计精度。本文还通过模拟的方式证明了此方法的有效性。     

基于Lasso改进的一般因果关系检验

通常所说的Granger因果关系检验，实际上是对线性因果关系的检验，无法检验非线性因果关系。Peguin和Terasvirta（1999）进行了基于泰勒展式的一般性扩展，应用于非线性因果关系检验，并采用提取主成分的方法解决其中的多重共线性问题。但是，提取主成分对解决多重共线性的效果并不太好。Lasso回归是目前处理多重共线性的主要方法之一，相对于其他方法，更容易产生稀疏解，在参数估计的同时实现变量选择，因而可以用来解决检验中的多重共线性问题，以提高检验的效率。对检验程序的模拟结果表明，基于Lasso回归的检验取得较好的效果。     

利用主成分回归法处理多重共线性的若干问题

在经济计量实践中,多重共线性是存在于线性经济计量模型中的一个普遍而需特别重视的问题.对于其解决方法,很多学者都进行了探讨.目前一些文献中颇有争议的是:利用主成分回归法处理多因素分析中多重共线性问题.     

一类新的多重共线性检验方法

解释变量间的相关性导致了多元线性回归模型的多重共线性问题,由于考察相关性的角度和方法不同,产生了不同的多重共线性的检验方法。由阿达马不等式可以构建多个变量的综合相关性度量指标,将该指标用于度量多元线性回归模型的解释变量的综合相关程度,用以作为多元线性回归模型多重共线性的一类检验方法。     

税收收入模型预测精度的比较

文章建立了四个预测税收收入的有效模型,利用1985～2004年的样本数据进行实证分析。结果表明:半对数模型预测税收收入偏差较大;当把经济因素作为外生变量引入自回归模型时,模型预测精度也较差;如果把政策因素这一外生虚拟变量加入自回归模型,模型预测精度明显提高;而采用主成分分析法消除了多个经济因素之间的复共线性以后,建立的对数线性回归模型预测精度较高,适合用来预测税收收入。     

基于粗集理论的线性回归方法及实证分析

通过分析实际问题中经济变量间往往出现多重共线性的现象，将粗集理论的约简思想引入线性回归分析，提出了基于粗集理论的线性回归模型来解决多重共线性问题，并通过实证分析来验证模型的可行性，为人们进行科学的预测和决策提供了一种新的思想和方法。     

基于主成分聚类分析的中小企业成长性研究

文章利用主成分聚类分析法构造了我国中小企业成长性评价模型，并以首批28家创业板上市企业作为样本，并对其进行实证检验。结果发现，主成份分析可以有效解决我国企业财务数据高维性和多重共线性的特点，判别模型更具说服力。同时还指出技术含量高、国家政策扶持力度大的企业，具有较高的成长性。在此基础上，提出了管理建议。     

基于非线性-主成分Logistic回归的会计舞弊识别研究

混沌理论认为,人类行为大多具有非线性特征。会计舞弊属于行为会计的研究范畴,而传统上基于统计理论构建的舞弊识别模型大多受限于线性约束假设,可能存在模型设定偏误和信息提取不充分的缺陷。以沪深A股受到监管处罚的上市公司及其配对公司为样本,借鉴Taylor展开式的非线性思想,并使用主成分分析消除变量多重共线性,构建了非线性-主成分Logistic回归的会计舞弊识别模型。与线性回归模型对比发现,前者具有更高的舞弊识别正确率,模型拟合度更优。应用这一模型有助于更加充分提取舞弊识别信息,提高舞弊识别效率。     

对我国寿险经济需求模型的改进

文章结合国外有关寿险需求的分析与研究,将影响寿险需求的几个因素作为解释变量,运用多元线性回归的方法进行模型拟合,并针对所得模型中存在的严重的多重共线性问题,运用岭回归方法降低其共线性,建立新模型,尝试性的探讨影响我国寿险经济需求的因素。     

本期导读

在建立信用评分模型时，备选的自变量过多是一个非常突出的问题。尽管已经有比较成熟的变量选择方法，但是使用这些方法做变量选择时仍有很多的自变量无法取舍，并且这些自变量之间往往存在着多重共线性。《基于偏最小二乘方法的信用评分模型》一文，     

通径分析法——多重共线性的一种分析方法

通径分析法———多重共线性的一种分析方法农业部乡企学院张宏回归模型方法作为一种因果型的统计预测方法，在现实生产和生活中扮演了预测主流方法的角色，因其扎实且有说服力的数理基础使其应用范围越来越广。但在实际操作时却常常会遇到多重共线性破坏模型准确程度的问...     

解决多重共线性的新思路:路径分析

文章在回顾多重共线性产生的原因、后果、解决思路的基础上,文章提出了用路径分析解决多重共线性的新思路,实证分析结果表明:在解决多重共线性方面,路径分析可以得到和逐步回归相同的结果.     

基于PLS-GA-SVR的区域经济预测模型及实证

文章提出了一种将偏最小二乘法（PLS）、遗传算法（GA）和支持向量回归（SVR）相结合的预测算法。首先,为了解决多元回归中存在的多重共线性问题,采用偏最小二乘法选取回归变量的主成分;然后,利用支持向量回归预测模型对数据进行训练,利用遗传算法获得更好的预测模型参数,以解决传统支持向量机预测模型中的参数选取困难的问题;最后,利用优化的预测模型对区域经济发展进行预测。结果表明,该算法在预测精度上优于其他预测模型,能够准确预测未来区域经济发展趋势。     

大规模指标下的环境效率评价方法研究

由于DEA模型的有效性识别能力随着指标变量的增加而减弱,文章针对环境效率评价问题中常常面临的不期望输出和大规模多重相关指标变量的问题,引入了一种基于主基底变量的数据降维方法,以提高DEA模型的有效性和判别能力;通过累计信息含量的测度,对主基底变量进行了有效筛选;在此基础上,提出了基于主基底变量的效率评价模型.实例分析说明了文章所提出方法的合理性和有效性.     

多重共线性的解决:剔除变量的新标准

当使用剔除变量法解决线性回归模型的多重共线性问题时,根据方差膨胀因子的大小来选择被剔除变量是存在缺陷的.解释变量显著性检验的t统计量的绝对值大小反映了该解释变量对被解释变量的贡献程度的大小,因此可以将t统计量绝对值作为剔除解释变量的依据,从而得到一类多重共线性的解决办法.     

基于提取综合特征因素的投影寻踪多元线性回归分析

文章针对多元线性回归分析中经常遇到小样本、多自变量以及所产生的多重共线性这一问题,提出了基于投影寻踪(PP-RAGA)提取自变量综合特征因素的多元线性回归分析方法.该方法在自变量过多时,根据自变量所表现出的共同特性,将符合共同特征的自变量通过投影寻踪方法划归所隶属综合特征因素,最后将得到的综合特征因素作为新的自变量进行多元回归分析.通过实例验证,该方法可以解决小样本情况下自变量过多以及多重共线性问题,使回归模型更具有研究意义,是值得借鉴一种新型多元回归分析方法.     

包含汇率因素的非线性泰勒规则及其在中国的适用性检验

文章运用对数平滑转换回归模型(LSTR)研究了包含汇率因素、多个资产价格因素的非线性泰勒规则及其在中国的适用性检验,实证结论表明:(1)利率规则是关于其滞后一期为转换变量的非线性函数；(2)中国货币政策执行过程中利率平滑程度较高,为0.83；(3)在样本期间,非线性转换函数具有四个较为显著的阶段；(4)无论线性还是非线性的泰勒规则,利率对通货膨胀反应均不足,因此具有内在不稳定性；(5)在先前的泰勒规则实证文献中,对解释变量之间的多重共线性关注极少.结论认为,如果解释变量的波动性较大时,多重共线性问题就应予以必要的关注.