多重共线性可以不管吗

Question

如题所述

Answer 1

多重共线性是非常正常的，甚至不能称之为一个“问题”，只不过是一个“现象”。 多重共线性不会导致系数有偏，但是会影响估计的效率。 换言之，就是体现在显著性的降低上。 如果多重共线性并没有对结果的显著性产生很大的影响，就可以不必处理。

多重共线性实质上是数据问题，理论上高度相关的变量，其具体观测值之间未必存在高度相关性，反之亦然。因此，用扩大样本容量、增加观测值、利用不同的数据集或采用新的样本等方法，就有可能消除或减缓多重共线性问题。

在存在多重共线性的模型中，依据经济理论施加某些约束条件，将减小系数估计量的方差，例如Cobb-Douglas生产函数中加进规模效益不变的约束，可解决资本和劳动的高度相关而引起的多重共线性问题。

这样做，实际上就是利用给定数据估计较少的参数，从而降低对观测信息的需求，以解决多重共线性问题。删除哪些变量，可根据假设检验的结果确定。但需要注意的是，这种做法会导致估计结果产生偏差，会引起遗漏变量问题，因此需要慎用。

处理多重共线性问题的原则：

多重共线性是普遍存在的，轻微的多重共线性问题可以不采取措施。

严重的多重共线性问题，一般可根据经验或通过回归结果发现。如影响符号，重要的解释变量值很低。要根据不同情况采取必要措施。

如果模型仅仅用于预测，则只要拟合程度好，可不处理多重共线性问题，存在多重共线性的模型用于预测时，往往不影响预测结果。