多重共线性问题的解决？

现有 Y x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 x8 x9 x10 x11 经过分析得到 x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 x8 x9 x10 x11共线性并且比较严重。现在在不删除自变量的情况下拟合其与因变量的关系。

一般解决的 方法有主成分回归、岭回归、偏最小二乘法，前两种我均尝试了不能得到好的结果；至于偏最小二乘法，由于不知道怎么实现，所以没有试，期待高手的回答？
除了上述的方法，有没有其它的方法，怎么实现？谢谢！期待您的回答。谢谢

注解：不能增大样本量。

你可以假设他们之间不存在线性关系，不用OLS，不就可以了。拟合的方法很多，成千上万。或者做transformation，改变一下系数的含义。
实在想用线性关系，试试广义逆。不过我没试过，因为我不想知道：控制x1和x2的情况下，x1+x2对Y的影响。

主成分回归、岭回归、偏最小二乘法这几个方法都有共同的严重的缺陷：没有显著性检验。最好的办法是：采用时序横截面模型。。。

用混合模型，proc mixed 试试 看？

4# xywxyw123123 时序横截面模型有参考数吗？没有听说过？谢谢

5# calsunny 不行，只能拟合Y=a1X1+a2X2+。。。+a11X11。谢谢你

用广义最小二乘（GLS），先用eviews看高阶的自相关系数，然后求平均值，以这个均值为系数做差分。

或者使用工具变量法：：具体做法可以 (9)12.8工具变量法(IV法).ppt (70.5 KB, 需要: 2 个论坛币)

2011-3-12 14:01:12 上传

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谢谢大家。期待更好的办法》谢谢