Warning: variance matrix is nonsymmetric or highly singular是什么意思

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做PVAR的时候，用的连老师的程序
输入pvar2 1 2 3 4 ,lag(5) soc，之后就出现了 Warning:  variance matrix is nonsymmetric or highly singular（警告：方差矩阵不对称或高度奇异），不知都啥意思，也不知道咋办

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关键词：singular variance warning matrix Metric

您好，请问您解决了吗，我也遇到了同样的问题。

同问，请问楼主解决了吗，谢谢

请问楼主解决了吗

老陈家的陈两发 发表于 2021-9-12 17:02
同问，请问楼主解决了吗，谢谢

您好请问解决了吗

Christina张 发表于 2022-6-12 21:14
请问楼主解决了吗

选择项lag(5)中，滞后期选的太大，把5依次变小，直到没有warming。

洛洛23 发表于 2022-7-12 20:26
选择项lag(5)中，滞后期选的太大，把5依次变小，直到没有warming。

好的好的谢谢啦

洛洛23 发表于 2022-7-12 20:26
选择项lag(5)中，滞后期选的太大，把5依次变小，直到没有warming。

如果直到2阶还是有这个错误提示呢？我是将所有变量对数化了，对对数来做的

在做面板向量自回归(PVAR)分析时遇到“Warning: variance matrix is nonsymmetric or highly singular”这一警告信息通常意味着模型中的协方差（或者方差）矩阵存在问题。具体来说：

1. **非对称**：理论上，协方差或方差-协方差矩阵应该是对称的，因为对于两个变量X和Y来说，cov(X, Y) = cov(Y, X)。如果计算出的结果是非对称的，这可能是因为数据处理或者算法实现上存在误差。

2. **高度奇异**：一个矩阵被描述为“奇异”（singular）通常意味着它没有逆矩阵，或者说它的行列式接近或等于零。在统计分析中，这意味着变量间可能存在完美的多重共线性，即一个或多个解释变量可以完全由其他变量的组合来表示。

出现这个警告可能是因为以下原因：

- 数据质量问题：如存在缺失值、异常值或者数据尺度不一致等。
- 变量选择不当：如果模型中的某些变量高度相关，可能导致协方差矩阵奇异。
- 样本量相对较小而解释变量过多也可能导致类似问题。

解决方法可以尝试以下几个步骤：

1. **检查和处理数据**：确保没有缺失值或异常值；对数据进行适当的预处理如标准化、归一化等。
2. **减少解释变量数量**：如果模型中包含多个高度相关的变量，考虑通过主成分分析(PCA)或者其他降维技术来减少变量数目。
3. **增加样本量**：如果可能的话，尝试获取更多的观测值以增强模型的稳定性。
4. **修改模型设定**：比如调整滞后阶数、重新选择变量等。

连玉君老师的程序通常设计得很好，但如果遇到这类警告，还是需要从数据和建模策略上进行检查与修正。希望这能帮到你解决具体问题。

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